© 1995-2022 Компания «Инфосистемы Джет»
Как перестроить производство для эффективной работы под заказ ?
Программное обеспечение Программное обеспечение

Когда имеет смысл создавать центр контроля качества продукции? Каковы задачи этого центра? Основные источники информации для диспетчерской по качеству

Главная>Программное обеспечение>Как перестроить производство, чтобы эффективнее работать под заказ
Программное обеспечение Тема номера

Как перестроить производство, чтобы эффективнее работать под заказ

22.09.2020

Посетителей: 204

Просмотров: 204

Время просмотра: 1.7 мин.

Авторы

Автор
Алексей Сечкин В прошлом - директор центра инноваций компании "Инфосистемы Джет"
Автор
Павел Романченко Технический директор Центра инноваций компании «Инфосистемы Джет»

Когда имеет смысл создавать центр контроля качества продукции?

 

Каковы задачи этого центра?

 

Основные источники информации для диспетчерской по качеству?

 

 

Производственный процесс на предприятиях непрерывного цикла состоит из переделов, то есть участков, на которых с сырьем проводят определенные технические операции. Например, получение чугуна из руды, выплавка стали, ее обработка или прокатка. Это замкнутые и не зависящие друг от друга циклы производства, эффективность которых напрямую влияет на качество продукции.

 

Раньше переделы работали по собственным графикам. Готовая продукция поступала на склад, но ее объем определялся не запросами заказчиков, а попытками предприятия предугадать сезонные всплески и падения продаж. Зачастую товар простаивал, либо, наоборот, ощущалась его нехватка. Поэтому промышленность все чаще переходит на работу «под заказ». Заказчик указывает, что именно ему нужно, и производство отрабатывает конкретный запрос.

 

С одной стороны, завод не работает вхолостую. С другой, резко возрастает цена каждой ошибки — она может обернуться сорванной поставкой, репутационными и финансовыми потерями. В результате появляется потребность в контроле качества производства на каждом переделе — из единого центра. У предприятий есть запрос на систему, позволяющую в срок и с минимальной тратой ресурсов выпускать продукцию, необходимую клиентам.

 

Устоявшегося названия у подобных комплексов пока нет. Это может быть оперативный центр контроля качества, диспетчерская по качеству, цифровая диспетчерская или система оперативно-диспетчерского управления. Под этими терминами подразумевается многоступенчатая система контроля производства. С ее помощью можно выявлять процессы, которые нужно оптимизировать для «попадания в заказ»: сырье какого класса должно быть на входе, какое оборудование использовать, как распределить потребление энергоресурсов.

Проблемы качества, доставки и приемки продукции в отечественной промышленности

 

  • Некачественное сырье
  • Производственный брак
  • Отсутствие автоматизированного контроля качества (человеческий фактор)
  • Повреждения продукции, вызванные неправильной транспортировкой, нарушением ее технологических параметров (температура, влажность)
  • Задержки транспортировки
  • Некачественная приемка товара заказчиком

Создавать диспетчерскую по качеству имеет смысл, если годовая стоимость производственного брака выше, чем цена внедрения. В противном случае это будет избыточная мера.

 

Перед реализацией компания должна формализовать технологические процессы, чтобы было понятно, что происходит на каждом этапе производства. В том числе необходимы данные со всех участков производства — от MES-систем, АСУ ТП, IIoT. Чем больше низкоуровневых данных, тем эффективнее будет работать система.

 

Чаще всего у отечественных промышленных предприятий уже внедрен контроль качества на разных этапах производства. Задача центра контроля — свести эти данные воедино.

Наше решение

 

Мы разработали прототип подобной системы. Решение включает разные блоки в зависимости от того, как на предприятии устроены сбор и обработка данных, внедрены ли видеоаналитика и IIoT, используются ли RFID-метки и т.д.

 

Особенность нашей диспетчерской — обработка гигантских объемов информации. Она охватывает все переделы: предприятие может оценивать соответствие продукции требованиям заказчика после прохождения каждого из них. Отследив несоответствие, можно скорректировать продукт, вернуть его на переработку или перебросить на другой заказ.

 

Основной источник информации для нашего центра — АСУ ТП, собирающая данные со всех переделов и фиксирующая состояние производства на каждом этапе. Не менее важна система видеоаналитики, позволяющая в реальном времени наблюдать за производственным потоком и контролировать его параметры. Также учитываются данные LIMS (систем, предназначенных для управления лабораторными потоками работ и документов), поскольку продукцию на заводах регулярно тестируют. И конечно, информация из ERP: что и для кого производят на промышленном участке или предприятии.

5 задач центра контроля качества

01

Сквозное отслеживание параметров качества продукции на всем производственном маршруте

02

Выявление отклонения параметров продукта от целевых значений

03

Классификация продукции в зависимости от дефектов

04

Аттестация качества продукции

05

Повышение эффективности претензионной работы по качеству продукции

 

Работа центра невозможна без специалистов. Аналитики должны отслеживать ключевые показатели производства и фиксировать отклонения от них. Как показывает наш опыт, на один завод достаточно 2–3 таких специалистов, и не исключено, что они уже есть на предприятии, просто занимаются другими задачами.

 

Отметим, что диспетчерская по качеству — по сути, система рекомендаций. Визировать их должен эксперт, разбирающийся в технологических процессах каждого этапа производства.

На заметку

Развитие центра напрямую зависит от потребностей заказчика. Его данные могут стать частью цифрового двойника предприятия. С его помощью также можно оценивать маржинальность каждого типа продукции в текущий момент времени (из-за технологических нюансов и особенностей логистики производства рентабельность может меняться даже в течение дня).

Важно понимать, что промышленность, в отличие от других отраслей, оперирует длительными временными промежутками — 5- и 10-летками. В ближайшие пару лет ситуация с диспетчерскими по контролю качества в индустрии кардинальным образом не изменится. Но основные игроки уже начали работу в этом направлении, и до 2025 г. мы увидим первые результаты.

Уведомления об обновлении тем – в вашей почте

Segezha Group: «Запускать пилоты и не бояться неудач»

Почему бессмысленно создавать многолетнюю инновационную стратегию? Как технология компьютерного зрения помогает улучшить качество фанеры? Чем Segezha Group привлекает кадры в условиях тотальной конкуренции? Как показать новым луддитам, что цифровые технологии не угрожают, а помогают бизнесу?

Искусственного интеллекта не существует, есть искусственная разумность

Почему необходимо осуществлять мониторинг промышленной безопасности? В интервью редакции JETINFO рассказал Самуэль Левин, первый заместитель генерального директора компании «РКСС — Программные Системы».

ML в промышленности: здесь и сейчас

Почему AI- и ML-решения особенно актуальны на крупном производстве? Кто должен быть драйвером цифровизации компании? Как выбирать подрядчиков для проектов?

«Мы уже цифровая компания»: как технологии изменили работу ММК

Какие решения внедряет ММК в рамках цифровизации?   Какой должна быть команда, реализующая цифровую ...

Круглый стол: будущее бизнеса и ИТ после коронавируса

Нужно ли сейчас внедрять цифровые места и кому это поручить? Что будет с бюджетами на ИТ? Как пандемия повлияла на промышленность?

«Прежней реальности больше не существует»: о чем говорили на Национальном промышленном форуме

Каких перемен ждут в российской промышленности? Почему промышленникам так важен ИИ? Из-за чего тормозятся закупки оборудования?

Этапы внедрения ML-моделей на предприятиях

Основные этапы внедрения ML-решений. Какова главная задача пилота? Что дает мониторинг работы ML-моделей?

DevOps/NetOps заказывали? Автоателье для сетевиков

Что такое DevOps/NetOps? Объясняем на автомобилях. Когда компаниям необходимо DevOps/NetOps-решение? Как мы разрабатывали собственный продукт?

Как не разочароваться в математике, или Почему цифровизация — это не только технологии

Какие компании сегодня считаются цифровыми? Почему цифровые двойники всех раздражают? Как не обжечься на хайповых технологиях?

Спасибо!
Вы подписались на обновления наших статей
Предложить
авторский материал





    Спасибо!
    Вы подписались на обновления наших статей
    Подписаться
    на тему







      Спасибо!
      Вы подписались на обновления наших статей
      Оформить
      подписку на журнал







        Спасибо!
        Вы подписались на обновления наших статей
        Оформить
        подписку на новости







          Спасибо!
          Вы подписались на обновления наших статей
          Задать вопрос
          редактору








            Оставить заявку

            Мы всегда рады ответить на любые Ваши вопросы

            * Обязательные поля для заполнения

            Спасибо!

            Благодарим за обращение. Ваша заявка принята

            Наш специалист свяжется с Вами в течение рабочего дня