Качество продукции на любом предприятии — это всегда комбинация из технологий, машин и людей, которые воплощают на производстве идеи инженеров. Если еще несколько лет назад область промышленности зависела на 90% от того, как люди управляют процессом производства, то теперь в тренде тема цифровизации, которая значительно снижает этот показатель.
Всегда ли это хорошо? Как складываются отношения между разными подразделениями после внедрения программных решений? Какие проблемы становятся видимыми и кто за это отвечает?
Эта статья о том, как влияет внедрение мониторинга оборудования на промышленные предприятия. Она пригодится специалистам по качеству, технологам и руководителям предприятий из области машиностроения, механообработки, легкой промышленности и др., на производстве которых используются станки с ЧПУ.
Любой станок в процессе работы обрабатывает тысячи показателей, на его поведение и результаты влияют сотни параметров. Более того, даже абсолютно одинаковые станки от одного и того же производителя могут работать совершенно по-разному в зависимости от того, на каком предприятии они используются и кто их настраивал.
Тем не менее машинные данные, получаемые в процессе производства непосредственно с оборудования, самым достоверным образом отображают процесс изготовления продукции, его технологические и количественные параметры. Однако станки стали настолько сложными изделиями, что никакой человек, даже самый профессионально обученный, не может однозначно установить причину сбоя без дополнительных изысканий.
Здесь на помощь и приходит мониторинг — процесс сбора, обработки, хранения, передачи, анализа и визуализации данных с технологического оборудования, а также формирования информации и сигналов на их основе.
Когда такой процесс автоматизирован, то появляется возможность передать непростую задачу «технологии» и увеличить эффективность производства. Благодаря такому внедрению предприятие совершает переход от управления по результатам к управлению производством в реальном времени. Когда все технологические и производственные данные собраны в единый контур, становится возможным получение достоверной информации для улучшения планирования производства, конструирования изделий и технологической подготовки, увеличения ресурса оборудования.