工业4.0与精益

工业4.0是精益的自然延伸,而“工业4.0”这个术语比较新,但“信息-物理系统(CPS)”的探索由来已久。

鉴于大量文章关于工业4.0,IIOT(工业物联网),云计算,人工智能,机器学习,数字孪生, 机器人过程自动化等的话题,大量的公司如雨后春笋般向你出售专门的软件或服务及设备,个别工具可能很容易应用。请注意,这些东西不会成为优化的点,加速生产流程的一个功能并不会提高系统输出,除非它是瓶颈流程。

要认识到信息-物理系统(CPS)在制造业中的潜力,一个简单的方法是观察出租车行业的转型。当你需要一辆出租车时,我们认为有很多障碍是理所当然的。一个城市的某些地区有足够的出租车漫游,你可以从路边叫一辆。另一个选择是找到一个电话(附在墙上或电话亭),找到一个电话簿,或者使用过谷歌找到一个电话号码,在电话簿里寻找出租车服务的号码,拨号,等待一个答案,告诉调度员你在哪里和你想去的地方。调度将找到一个开出租车要送到你的地址(准备好等待30分钟),你会确认位置,他们将开始计费(费用是基于英里和时间,曾经是更多因素),当你到达时候,你将根据计价器付费。我们只是把每一步动作当作体系的一部分。

比较旧的出租车方法(所有步骤)和今天的选择。你拿出你的智能手机,打开叫车应用,输入你想去的地点,然后接受提供的价格。在许多应用程序中,你可以看到出租车的当前位置和预计到达时间。

“任何足够先进的技术都与魔法无异。”- Arthur C. Clarke
现在,想象一下如何在生产过程中转换所有必要的通沟通。如果你知道所有的材料在任何时候的确切位置,你能做什么?如果任务可以在后台自动完成,您可以消除哪些障碍?要开始将转换集成到现有系统中,有几个先决条件。

丰田创建了一个“沟通和信息流”图表,绘制在工厂和供应商之间以及物料流动之间信息。这后来被改编成“价值流图”(VSM),它集中于工厂内的步骤,并显示与供应商和客户的链接。您可能已经确定了一些材料和信息流,但是VSM缺少位置数据和数据格式。

数字化先决条件(工业4.0)

1. 定义的位置

早期工业4.0应用中影响最大的是物流。虽然优化和调度算法已经存在多年,但如果将它们与地理位置相结合,则可以实现显著的节省。追溯系统作为通行证转换点已经存在多年。您可能在等待重要的交付时使用过它。你输入一个独特的跟踪号码,系统就会告诉你它最后被看到的地方……不是实时的,但比不知道要好。

许多物流解决方案使用GPS(全球定位卫星)来定义3米(约10英尺)内的位置。虽然这适用于移动货物,但GPS不够精确,无法用于生产区域的内部位置跟踪。如果你已经做了一些精益,你可能已经做了一些5S和喷涂为位置编号来指示出材料和机器的位置。高级使用将有“定义停车”指定。这可能是位置的唯一编码。

在生产操作中,定义所有材料的位置、半成品的位置和成品的存储位置是基本的起点。大多数工厂对生产层(以及需要的楼层)和仓库中额外的货架位置使用网格格式。知道东西在哪里是数字化的基本需要。先画一张设施图,然后覆盖工作地点。

装卸地点(码头)被编号并分配给特定的订单或装运。为了减少停靠时间,一种选择是定义排队位置来加载或卸载。当您有一个正常运行的准时系统时,生产系统将根据接收或交付时间来决定排队位置。

2. 路由-工作顺序

既然您已经定义了具体的工作活动是在哪里完成的,材料是存储在哪里的,等等。现在是时候映射每个SKU的工作序列了(Stock Keeping Unit—您应该为您生产多种多样的每个产品设定一个惟一的编号)。定义了路由之后,您就知道了材料从开始到结束的路径。

路由是一种扩展,它知道在哪里,工作在哪里完成,材料从哪里来,成品去哪里(或分装)。每个产品都有一个惟一的工作完成顺序(路由)。许多人会有共同的基因序列,我们可以把这些基因组合起来,并给它们贴上“家族”的标签。这些可以链接到材料流动位置的数据库。

精益认识到,类似的路由可以组合起来简化布局。

3.定义在何处使用、度量或创建信息

可以是零件编号、零件数量、参数值、机器性能等。第一步是定义在何处创建或使用有用的信息,然后在何处需要这些信息。不要将此限制在经理和支持人员需要的范围内,确保您了解生产人员需要什么才能做出正确的决策。使用您的路由映射来定义哪里需要、使用和创建信息。确定哪些地方的数据不可用,一但需要这些数据,确定使用或创建的数据格式。

一旦你可以定义信息源和需求,将它们覆盖到你的路由图上。你现在知道你需要在你的数字系统的“输入/输出”。

最低的信息级别是部件消耗、成品创建和关键质量数据(带有位置)。规划和销售可以告诉你哪些信息对他们做决策是有用的。质量可以告诉您要监视的关键流程和通过/失败值。生产可以告诉你需要定期装运完成货物(或分装)的速度。

定义在每一步做出实际决策所需的最小信息。这包括对生产的支持功能。第一步是了解需要哪些信息以及可以在何处创建这些信息。然后,您可以确定缺少的环节,并采取步骤来弥补差距。

最初的目标是实时跟踪生产过程。您将了解现有的材料、在制品和成品库存。有了这些事实,你就可以开始订购了,分配运输标签的一般产品,因为他们是包装在最后一步。每个生产区域在流程序列的开始和结束阶段都需要一些数据功能。

4. 数据标准

典型的工厂将有许多不同的数字系统,从ERP/MRP/MES等到PLC的运行自动化,再到一般的传感器。高层次的障碍是不同数字格式之间的通信。标准的解决方案是找到或创建一个API(应用程序编程接口)来在不同格式之间共享数据。标准化数据生成端可以减少与主系统交互所需的API数量。在将遗留系统连接在一起时,您的选择可能会受到限制。

基本级别的障碍是选择如何捕获数据。有些机器已经有了传感器,可以将数据输入主系统。其他方面可能要求您在如何捕获和传输数据方面具有创造性。例如,什么时候计算完成的产品?你是在分装箱的包装机上清点数量,还是在分装箱的输送带上清点数量?

定义谁需要什么信息,以及你将如何向他们提供实时信息。在技术方面,一些有魄力的公司正在使用智能手机、手表和平板电脑进行数据采集,并通过WI-FI将数据发送到一个中央程序。

工业4.0的价值在于拥有实时可用的事实信息来做出决策。你知道你有什么,在哪里,什么时候可以做,怎么做的,谁做的等等。

不要急于自动化

计算机行业有句老话:“输入的是垃圾,输出的也一定是垃圾”……匆忙地自动化过程而不改进它们,只会通过隐藏它们而使糟糕的过程更加糟糕。

大野耐一的丰田生产系统的主要目标是创造流动。他认识到您必须拥有强壮的流程和设计,以确保每一步都能100%地工作。

看板规则#1:不要将有缺陷的产品发送到下一个工序。标准的工作是建立在质量上的结构。用工作指导来定义你对每个任务的期望,为标准工作打下基础。

看板系统的目标是创建一个将断开连接的流程连接在一起的虚拟传输器。数字化可以方便地消除实物卡,通知上游工序生产。有关看板系统的更多信息,请阅读TPS手册。

观察每个任务并定义实现零缺陷的期望结果所需的关键点的结果之一是看到许多改进过程的机会。只有真正理解了工作内容,才能有效地改进流程。

丰田有一套关于使用自动化的指导方针。是在你完成了基本操作并手动地掌握了任务之后。

第一步:手动驱动,以人力换取机械动力。

第二步:手动进给到动力进给-这是更适用于车床和铣床,但也可以在冲压看到。

第三步:自动停止,然后返回开始——这是你让机器做一个循环,然后回到它的起点,为下一个部分做准备。

第四步:自动卸载 —— 一旦循环完成,将一个部件弹出或移除是最容易添加到库存的自动化操作。

第五步:自动加载——这是第一个更高层次的复杂性……要求将零件定位送至机器,并将其正确放置到夹具、夹具、卡盘或其他零件夹具中,使其具有足够的精度,以满足生产要求(速度)和质量。

第六步:自动问题检测——实际上有两个层次;在产生缺陷后进行检测,并检测产生缺陷的可能性很高的条件。有一个不成文的期望,如果有缺陷的部分或条件存在,机器将停止。这一步的设计是为了消除机器的初始设定。(这个步骤是Jidoka的一部分,也就是丰田汽车的自主控制支柱。)

第七步:自动运输——这应该是最后一步;将一系列的自动化机器连接在一起,在不需要人工干预的情况下,通过多台机器完成生产顺序。有一种趋势是,在一系列的机器有能力检测它们自己的问题或产生高水平的加工能力之前,它们会先连接起来。

自动化是工厂数字化的一个步骤

自主就是“给自动化增加一个大脑和一个心脏”。开发设备中的感知能力。

如果你已经有一台机器来做这项工作,但必须有一个操作员来照看(保姆),以确保它工作正常,不会损坏(自身或工作)。

自主的第一步是添加安全功能,它可以检测操作员可能发现的相同故障并停止机器。

第二步是了解每次破损的原因和方式,然后识别导致破损的非标准因素,并开发传感器,在破损发生前停止机器,或移除产生破损的材料,使机器继续运转。这是把大脑植入机器。

第三步是给它一个心脏,或传感能力,这就变成了一个动态的100%的工作检查过程(最短的反馈回路将在工作过程中进行测量)。

具有感知能力可以创建数据。您的选择是这些信息对于后续步骤或后续决策是否有用,以及数据以何种形式有用。

精益转型的一部分就是让所有的东西都在它的位置上,所有的东西都放在一个地方,避免浪费时间到处寻找东西或信息。与叫车应用一样,数字化可以减少在生产环境中了解事物位置和数量的障碍。把它作为一个额外的工具,帮助你根据事实做出正确的决定,而不是去猜测或寻找材料或信息。

做这些基础工作将发现许多需要解决的问题(机会),以从您的数字化工作中获得全部价值。

这并不是实现工业4.0的路线图,它的目的是指出如何构建基本结构来开始利用数字工具。

我是不是错过了开始的一些东西?让我知道-

Mark Warren

Experienced Manufacturing Professional "Discovering Solutions with People"

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