В видео, посвященном прошлому разделу, мы рассмотрели возможные приоритеты в автоматизации планирования. Сейчас возможные акценты в автоматизации технологической подготовки. В первую очередь, собственно технологическая подготовка. Это очень важная часть. Процессное производство часто характеризуется нестабильной технологией, либо нестабильностью компонентов, многие из которых это природные материалы, либо компоненты, имеющие ограниченный срок хранения.
00:29
изменяющие свои свойства со временем. Многие технологии термозависимы и требуют регулировки с изменением погоды. Какие-то процессы имеют растительные или биокомпоненты. Некоторые процессы не до конца изучены, и технология наполовину остается шаманством. Всё же эта часть достаточно хорошо оцифровывается. Один из возможных приоритетов – это перевести технологические карты в электронную форму, чтобы их было удобно хранить, сравнивать.? дорабатывать новые версии, передавать исполнителям или автоматически загружать в оборудование. И если у нас много оборудования с числовым программным управлением, управляемых контроллерами либо внешним из кадра, то нам стоит организовать библиотеку программ для оборудования. Коффровая библиотека позволит нам избежать использования старых версий, упростить доработку новых, снизить простое оборудование в случае перезагрузки технологии, в случае замены контроллеров.
01:27
либо сбоя по питанию. И возможно кто-то считает эту задачу приоритетной. Важно как у нас технологи видят технологические параметры. Насколько полно и удобно они собираются и отражаются. Эта задача разделяется на два направления. Как мы контролируем текущие параметры, желательно в реальном времени. И с какой глубиной нам доступны исторические данные для их анализа, в том числе автоматизированными экспертными системами.
01:55
Как у нас организован контроль соблюдения рецептуры и технологии? Насколько удобно технологам выявлять отклонения? Насколько быстро они могут на них реагировать? Какие из этих реакции могут быть автоматическими? Здесь очень важно цифровое описание процессов. В процессном производстве технологии очень сложны и часто нестабильны. Но сама организационная схема процессов обычно достаточно проста и хорошо алгритмизуется.
02:23
И эта задача тоже может быть вынесена в приоритет, насколько полно и достоверно наши цифровые системы отражают реальное физическое состояние. И опять же, тут можно разделить на два важных направления. Как мы отображаем процессы для персонала, для людей, которые участвуют в процессах, либо контролируют их. И как мы организовали сравнение эталонных процессов и того, что фактически происходит на оборудовании.
02:51
В идеале это сравнение должно быть автоматическим и выявлять отклонения. Вторым этапом и реакция на отклонения тоже должна быть автоматической. Рестры применимости. Мы уже упоминали важность этой темы. Речь идет о том, что формируется список сущностей, желательных к применению, использование которых происходит по упрощенной схеме. Работа за пределами этой списка происходит по особой процедуре
03:18
требующие отдельного согласования, в том числе с технологами. Какие реестры важны для технологов или зависят от них? Для многих процессных производств это ведомость продуктов. Когда у нас есть какой-то осадкементный перечень, для которого у нас есть стабильные компоненты отлаженной технологии, и мы можем принимать на них заказы либо запускать производство по упрощенной схеме. А продукты, не входящие в этот перечень, должны пройти специальное согласование.
03:47
с обоснованием расширения ассортимента, чтобы не допустить расползание этого ассортимента слишком высокой степени кастомизации, в том числе правильное ограничение продуктовой линейки сильно упрощает работу для наших потребителей. Точно так же для себя мы составляем ведомость материалов и автоматически ее контролируем, что материалы из этого списка мы можем закладывать в технологию без обоснования, а чтобы расширить этот список
04:15
нужно иметь серьезные мотивы. Но если раньше основной упор делался на сокращение этого списка, то сейчас в связи с импортозамещением, усложнением логистики и переориентированием на другие рынки, реестр материалов наоборот должен содержать проверенные заменители, аналоги, запасные варианты. Точно тоже касается применяемых компонентов, потому что иногда даже компоненты сделаны по одному ГОСТу
04:44
но разными производителями очень сильно отличается в реальном применении и ограничить этот список и создать его приоритетную часть бывает полезным. Очень важно это в случае с оборудованием. Если какое-то уникальное оборудование по десяти раз рассматривается, согласовывается, то в случае со стандартным оборудованием рестры применимости могут сильно упростить техобслуживание и работу с оборудованием.
05:12
а также его обслуживание, техническую поддержку. Особенно это касается стандартных компонентов, от подшипников до компрессоров. Также очень полезны реестеры применимости для электротехники, особенно сейчас, когда оборудование лидеров рынка может быть недоступно. Не менее важно автоматически контролировать реестер применимости для инструмента и оснастки, качество которой непосредственно влияет на технологию. Технологом понятно, о чем идет речь.
05:41
когда одинаковые вещи совсем не одинаковы. И эти процессы могут контролироваться автоматически. В том числе, возможно, специалисты вынесут в приоритет какой-нибудь из неупомянутых здесь реестров, автоматическое ограничение, которого важно для технологов или всего предприятия. Важное направление – это автоматическая загрузка технологий в оборудование, в том числе включение в алгоритмы этих технологий контрольных операций.
06:11
или исключающих неволидное использование оборудования, либо следящих за соблюдением санитарных норм и совместимостью компонентов. В некоторых случаях это сильно снижает простое оборудование. И тут есть два момента, что еще широко используется оборудование, введенное в эксплуатацию до массовой цифровизации, которое управляется вручную, либо оборудованное не цифровыми контроллерами.
06:38
либо наоборот очень сложное импортное оборудование полностью компьютерным управлением, но важности которого не придали значение в свое время. То есть мы понимаем, что наша технология может быть полностью контролируемая, управляемая, но либо поставщик оборудования просит за это космические деньги, либо мы не знаем где драйвера, либо у нас нет навыков по их использованию. В одном из этих случаев специалисты могут вынести эту задачу в приоритет. Аналитика для технологов.
07:08
Вообще аналитику надо вынести в отдельный раздел, но ключевые моменты какие? В первую очередь это и эргономика. Многие процессы проще контролировать на графиках, которые отражают динамику процессов, либо скачки параметров, либо их удержание в заданном коридоре. И это гораздо проще для человека, чем уследить за множеством таблиц на нескольких мониторах. Второй вопрос – это аналитика реального времени. То есть аналитика сейчас, когда еще можно вмешаться в процесс.
07:37
или уменьшить ущерб от каких-то отклонений. И аналитика с задним числом, когда можно только выявить причину или виновника, это совершенно разные вещи. И третье, это средства и системы, которые строят аналитику слишком трудоемкую для человека или вообще невозможную, начиная от скоростных вычислений по сложным формулам и заканчивая экспертными системами. Развитие экспертных систем технологической поддержки
08:06
это сейчас прорывное направление и возможно что есть специалисты которые видят в этом приоритет для вашего предприятия а может быть наоборот будут настаивать на том чтобы эту систему отложить то что технология еще долго будет наполовину состоять из шаманства так как цифровые средства уже в технологическом контуре используется давно и широко иногда слабое место в обучении персонала когда у нас есть современные цифровые средства
08:34
У нас есть возможности описывать, влиять, изучать, контролировать технологию, но нет достаточно для этого навыков. И возможно, что наша приоритетная задача цифровизации – это обучение персонала, которому работать на этом оборудовании с числовым программным управлением, либо использовать современные технологические системы. К технологическому контуру я отнес лабораторные исследования. Это очень важная часть.
09:00
Опять же, в силу нестабильности многих компонентов и процессов, когда их свойства надо выявить или предсказать для конкретной партии, сериале компонентов. Ещё важнее, когда требования к лабораторному анализу акцентируются вопросами безопасности либо госрегулирования, когда какие-то вещи мы не просто должны исследовать либо измерить, а подтвердить и нести за это ответственность.
09:26
Одно из возможных направлений – автоматизация отбора и учета проб. Перепутать пробы, собранные вручную, – один из самых известных траблов. И еще непонятно, что хуже – перепутать золото и бронзу или гетча и ребенок. Многие лабораторные анализы выполняются по сложным методикам, которые надо тщательно соблюдать. И LIMS-системы позволяют делать это автоматически. Обработка результатов иногда она требует…
09:55
серьезных вычислений, иногда составление громоздких документов, иногда результаты надо сравнивать между собой и делать какие-то выводы. В некоторых случаях применение автоматизированных средств упрощает и ускоряет эту работу, либо делает ее более точной, что особо важно в лабораторном анализе. Применение статистических и математических пакетов для обработки результатов начинает от того, что очень часто
10:21
Нестабильные показатели вычисляются по среднему, либо которые не имеют точных средств замера. Некоторые технологические параметры вычисляются только по косвенным признакам и не могут быть измерены напрямую. Где-то достаточно простых вычислений, где-то нужно применять специальные статистические пакеты. И это направление тоже может быть вынесено в приоритет, либо отложено. Экспертная система
10:47
Это направление быстро развивается. Есть и существенные достижения и очень дорогостоящие провалы. Во многих процессах нестабильность сырья компонентов или технологий актуализирует эту задачу. Иногда мы ограничены средствами контроля измерений. Есть существенный прорыв в технологиях, относящихся к искусственному интеллекту. Но не все вещи решаются вероятностами моделями. И есть проблемы золотого молотка, когда пытается применять...
11:17
вероятностные модели тех областях, где есть более качественные инструменты. Иногда хорошие инструменты просто неправильно применяются. В первую очередь, надо правильно ставить цели и разделять задачи. Например, разного подхода требуют в случае, когда мы пытаемся создать какую-то экспертизу недоступную человеку, или наоборот, когда мы пытаемся оцифровать и перенять не алгоритмизированную экспертизу опытного технолога либо группы экспертов.
11:45
но это проблема отдельного разговора в случае, если эта задача попадает в приоритет цифровизации. Управление качеством, по-любому оно есть в любой производственной системе любого производства, и по-любому управление качеством оцифровывается. Начиная от контроля приготовленных тех карт и компонентов, контроля производства в реальном времени, расслеживаемость и подготовка документов, многие компоненты и продукты
12:11
имеют ограниченный срок ранения и меняют свои свойства со временем. История производства очень важна в случае претензий потребителя, поэтому управление качеством будет оцифровано. Неважно, будете ли выгородить отдельную QMS-систему или нет, цифровое качество у вас просто должно быть. И тут, возможно, одно из приоритетных направлений. Это автоматизация самой организации контроля, самого осуществления контроля.
12:39
потому что контроль может стоить и дорого, если у нас много контролёров и нам приходится много чего контролировать он может выносить дополнительные ошибки, если там много ручных операций и есть влияние человеческого фактора и он может задерживать работу, когда именно скорость работы контролёра не позволяет продолжить работу дорогостоящего оборудования либо отправить партию к поставщику, которая изготовлена и готова к отправке, но ещё не прошла должного контроля
13:08
И мы упираемся в организацию самих работ по контролю и анализу качества. В том числе, какими-то способами они автоматизируются. В каких-то случаях приоритетом для нас становится автоматизация замера параметров, если они нам нужны в цифре, если они нам нужны в реальном времени, если они особо уязвимы для фальсификации. Роботы не врут. Это тоже мотив к цифровизации. Если замеры очень сложны, трудоемки либо опасны.
13:36
Тогда стоит уделить особое внимание автоматизации замеров. Прослеживаемость производства и формирование паспорта партии. Иногда это трудоемкая работа, иногда она просто задерживает производственный процесс. Ее автоматизация упростит это, удешевит, ускорит, низит количество ошибок. Большинство документов в контроле качества должны быть сформированы автоматически, в том числе во избежание случайного либо намеренного искажения данных. Очень важно как быстро и как точно.
14:06
Служба контроля качества поможет технологам разобраться, выявить инцидент, допустим, производство продукции с отклонениями или брака, и как можно быстрее докопаться до причины, чтобы устранить непотребство и не допустить его в будущем. Иногда скорость реакции на отклонения по качеству критически важна и автоматизация здесь рулит. Очень часто на службу качества ложатся задачи по добровольной либо обязательной сертификации продукции.
14:35
Эти процессы тоже очень длительные, связанные с задержками, несогласованностью и ошибками. Ну и очень важная часть работы службы качества – это поиск тех отклонений, которые еще не выявлены, и предсказание этих отклонений, то есть не выявить брак и даже не найти его причину, а предсказать ситуацию, когда нужно вмешаться для того, чтобы не допустить каких-то коллизий в будущем, чтобы все было хорошо. Это тоже важная задача службы качества.
15:05
и она тоже может быть в приоритете автоматизации. Дальше будут рассмотрены приоритеты в автоматизации в TAIR.