Технология MES+/МОМ

Описание

Таким образом, основная цель разработки новой системы управления производством состояла в обеспечении высокой скорости реагирования на изменения производственной среды, простого визуального контроля состояния (статуса) выполнения всех производственных заказов и достижения адаптивности системы путем реализации ее в облачной архитектуре.

Высокая скорость реагирования на изменения состояния производственных процессов является обязательным условием качественного управления в высоковариабельной производственной среде для обеспечения коротких циклов выполнения заказов и высокой надежности обеспечения сроков. Визуальный контроль состояния с выполнением всех производственных заказов является обязательным условием согласованности уровней управления производства с уровнем управления продажами и поставками.

С увеличением номенклатуры и снижением серийности выпускаемой продукции сложность управления производством возрастает. Каждая номенклатурная группа характеризуется своим производственным маршрутом, в то же время ресурсы для всех групп общие, что порождает конфликты за ресурсы и более высокий уровень неопределенности в реализации оперативных планов.

Сложность управления производством состоит не только в большом количестве действующих факторов, носящих случайных характер. Часто болевая точка управления определяется разрывом в согласованности показателей эффективности на различных уровнях иерархии промышленного предприятия. Производительность и эффективность на уровне рабочих мест цеха не соответствует производительности и эффективности на уровне предприятия или корпорации.

Устранить разрыв в несогласованности призваны системы мотивации (ССП) и системы управления производством (MES). Но информационные разрывы между уровнями предприятия не дают достичь баланса показателей, а высокий уровень вариабельности производства не позволяет решить проблему надежного выполнения принятого производственного плана, даже если цех обеспечен мощностями. Ситуация становится намного более сложной в случае проектного единичного и мелкосерийного многономенклатурного производства, загрузка которого управляется нерегулярным потоком внешних заказов.

Существуют, по крайней мере, три главных причины, по которым действующие MES не справляются с решением проблемы надежного выполнения производственных заказов в условиях неопределенности:

1. Локальная оптимизация отдельных операций, вызываемая сфокусированностью цеховых менеджеров на трудоемкости операций (с которой связана система оплаты труда), а не на длительности производственного цикла изготовления продукции.
2. Игнорирование вариабельности производственной среды при планировании производства, представления разработчиков существующих систем и технологий о длительностях операций, отраженных в НСИ, как о детерминированных величинах, в то время как эти длительности носят случайный характер.
3. Клиент-серверная архитектура действующих MES, слишком «жесткая» и «тяжелая», чтобы соответствовать быстро меняющейся производственной среде.

Первая причина состоит в том, что в MES-системах цехового уровня менеджер фокусируется на своей зоне ответственности — управлении ресурсами и связанными с ними прямыми затратами живого труда (трудоемкостью) и уделяет меньше внимания «неоплачиваемому» времени производственного цикла и связанным с ним косвенным затратам. Время обработки и подготовительно-заключительных операций, из которого складывается трудоемкость, в современных мелкосерийных многономенклатурных производствах редко превышает пять процентов от времени цикла, и концентрация усилий менеджера (мастера, начальника участка) на малой части времени цикла делает управление сроками выполнения заказов в целом неэффективным. В дискретных производствах, к которым относится большинство предприятий ОПК и предприятий, выпускающих уникальную продукцию, общее время цикла изготовления продукции намного превосходит время непосредственно обработки и перемещения. Именно поэтому системы управления проектными и производственными процессами должны учитывать не только трудоемкость отдельных операций, но в основном – время ожидания этих операций, которое во многом определяет косвенные затраты и в конечном итоге – реальную эффективность предприятия и его конкурентоспособность.

Вторая причина обусловлена тем, что существующие MES системы традиционно оперируют данными из справочников НСИ в предположении, что времена операций носят детерминированный характер. Такое предположение было сделано в свое время в процессе упрощения модели производства (естественного для менеджера цехового уровня) с целью быстрой приблизительной оценки мощностей оборудования и человеческих ресурсов, необходимых для выполнения заданной производственной программы. Сегодня на основе этой информации строятся оперативные плотные производственные расписания. Такой подход не учитывает, что на самом деле реальные времена выполнения операций — это случайные величины, которые имеют отклонения, часто достигающие десятков процентов. Нормальным в механосборочных цехах считается отклонения от норматива в 25 — 50%, т.е. до половины значения норматива, приведенного в справочниках НСИ, составляет «шум» — наше незнание точного значения общей длительности операции, которое будет получено конкретным работником в конкретное время. Последние исследования в этой области подтверждают присущую живому труду высокую вариабельность. Отклонения от норматива в большую сторону неизбежны, имеют свойство накапливаться и к моменту сборки достигать значений, обуславливающих срыв сроков выполнения внешних для предприятия заказов. Попытки решить проблему перепланированием или «догонными» графиками результата не дают, поскольку эти планы так же строятся по методологии плотных расписаний и точно так же срываются. Выход состоит в отказе от системы управления, построенной на контроле выполнения плотных расписаний и замене ее на систему управления, построенную на принципе эстафеты операций технологического маршрута (принцип «операционного блокчейна»).

В качестве третьей причины можно указать сложность изменений и доработок существующих систем управления производством в их «жесткой» клиент-серверной архитектуре, а также высокую зависимость этих систем от поставщиков программного обеспечения.

В силу указанных причин возникла необходимость разработки системы нового поколения MES+, фокусирующей внимание менеджеров на полном времени цикла и учитывающей вариабельность производственных процессов. При разработке новой системы диспетчирования принятый подход состоял, таким образом, в управлении полным временем производственного цикла вместо управления трудоемкостью отдельных операций, а также в учете естественной вариабельности живого труда и использовании принципа эстафеты по технологическому маршруту («операционного блокчейна») вместо принципа операционного контроля плотных расписаний.

Для обеспечения независимости от поставщиков, большей гибкости и адаптивности к изменяющейся производственной среде система построена на облачных технологиях и свободном программном обеспечении.

Преимущества MES+

Адаптивность к портфелю заказов

Хорошо управлять – значит справляться с неопределенностью, когда технологическими потоками управляют состояния проектных или производственных процессов, связанных с выполнением заказов. В этом случае мы получаем систему управления по событиям, с быстрой адаптацией производственной среды к сложившемуся портфелю внешних заказов.  Адаптация производственной среды, изменяющей свое состояние под воздействием множества случайных факторов и событий, происходит через управление потоками производственных заданий с автоматически назначаемыми приоритетами и выработку корректирующих действий со стороны как системы, так и цехового менеджмента по поддержанию эффективности производственной среды. Таким образом, происходит синхронизация планов производства с планами продаж.

Самообучение системы через постоянно развивающийся цифровой двойник

Адаптивная система управления проектной и производственной средой, способная поддерживать высокую эффективность при изменении внешних условий, требует быстрой обратной связи от систем мониторинга ресурсов, операций и очередей с использованием любых современных средств ввода – от ручных сенсорных панелей до киберфизических систем, входящих в состав интеллектуальных датчиков и контроллеров. Посредством этих связей и накопления знаний через алгоритмы статистической обработки создается цифровой двойник производства, который открывает новые возможности для достоверного моделирования ситуаций и точного прогнозирования бизнес-результатов с использованием автоматически формируемых контрольных карт Шухарта. В частности, по каждому заказу можно вести учет прямых и расчет косвенных затрат, а также прогнозировать сроки и себестоимость выполнения аналогичного заказа с заданной вероятностью. Достоверные данные статистического анализа могут являться входными данными для имитационного моделирования производственной среды в различных условиях внешних заказов и вариантов технического перевооружения предприятия.

Ускорение производственных потоков

Задача корректирующих действий – постепенно добиться гибкой интеллектуальной автоматизации управления практически всеми производственными процессами, включая процессы контроля и переналадки без участия человека. В свою очередь, реализация принципа эстафеты позволяет выполнять в срок до 100% заказов, обеспеченных мощностями. Одновременно достигается значительное сокращение циклов производства. При этом если самоуправляемый робот может в соответствие с заложенным алгоритмом сгенерировать событие, меняющее состояние системы, то для производственных операций с участием человека, выполняющего функцию наладчика, контролера, логиста или оператора, для генерации события в системе необходим простой маршрутный терминал с сенсорной панелью.

Повышение конкурентоспособности предприятия

Опыт эксплуатации показывает, что система UpexPro способна решать в интересах всего предприятия следующие задачи:

• Достижение высокой скорости производственных процессов и выполнения заказов
• Синхронизация планов производства с планами продаж и поставок
• Снижение уровня косвенных затрат в структуре себестоимости продукции
• Снижение вероятности срыва сроков заказов
• Минимизация негативных последствий от срыва сроков заказов
• Выявление реальных проблемных областей производства
• Определение стратегии совершенствования производства
• Достижение большего соответствия капитальных ресурсов и номенклатуры продукции

Что приводит в конечном итоге к повышению конкурентоспособности предприятия в целом.

Как заказчик использует продукт

Предприятие устанавливает терминалы тонкого клиента на рабочих местах, являющихся объектами производственного пооперационного планирования, которым выдаются задания на выполнения операций с деталями и сборочными единицами. Основная функция терминала — отмечать события старта и финиша операций обработки, сборки, разборки, контроля, перемещения в соответствие с технологическими маршрутами ДСЕ. Данные передаются в облако для анализа и расчета статуса производственных заказов (отображаются на панелях — дашбордах руководителей производств) и приоритетов заданий, связанных с заказами (определяют ранг и место в очереди на операцию, выполняемую рабочим местом). Исполнители на рабочих местах получают рекомендации наилучшей для предприятия последовательности операций. Руководитель в реальном времени получает информацию о производственной ситуации с каждым размещенным в производстве заказом для оперативных корректировок процесса.

Одновременно система в облаке среднее время выполнения каждой операции и технологического маршрута в целом по каждой детали и сборочной единице, а также фиксирует отклонения от среднего значения. На основе этой информации система создает контрольные карты статистического контроля, определяет верхний и нижний контрольные пределы, которые также включает в ежемесячный отчет. Руководители производства используют контрольные карты для определения трендов, прогнозирования затрат времени и ресурсов на выполнение новых заказов, а также для определения фактических узких мест производства с целью формирования стратегии его развития.

Система одинаково хорошо зарекомендовала себя для предприятий малого и среднего бизнеса и для крупных предприятий. Малые предприятия привлекает простота интерфейса и широта решаемых задач, а крупные предприятия — развитая система коммуникаций между участниками производственного процесса, а также компактное представление информации.