Jak zautomatyzować gromadzenie danych z maszyn? 

Gromadzenie danych z maszyn to fundament rzetelnej analizy wskaźnika OEE. Bez tego trudno mówić o odpowiedniej kontroli efektywności fabryki. Jak to odpowiednio zautomatyzować, aby nie opierać już analityki na zgadywaniu i ręcznym raportowaniu? 

Automatyczna akwizycja danych drastycznie zmienia codzienną pracę na hali produkcyjnej, znacząco ją usprawniając. To system zauważa awarię jako pierwszy. Zamiast zmuszać pracownika do ręcznego zapisywania czasu rozpoczęcia i zakończenia przestoju, oprogramowanie automatycznie rejestruje każdy, nawet najkrótszy stop.  

Sam charakter pracy operatora również ulega zmianie. Przy cyfryzacji jego zadanie sprowadza się wyłącznie do skategoryzowania zaistniałego zdarzenia. Warto zaznaczyć, że w nowoczesnych wdrożeniach sam kod przyczyny przestoju może być dostarczany do systemu automatycznie, bezpośrednio z maszyny (np. za pomocą protokołów komunikacyjnych takich jak OPC).  Wówczas pracownik na dedykowanym ekranie dotykowym po prostu weryfikuje poprawność automatycznie przypisanego kodu. Może również zostawić własny komentarz lub notatkę, co uzupełnia suche dane z maszyny o unikalny kontekst.  

W zależności od rodzaju maszyny systemy mogą pobierać jeden kluczowy sygnał lub całą ich gamę. Moduł Operator Datalogger pozwala na gromadzenie zróżnicowanych wskaźników produkcyjnych i środowiskowych.  

Nawet pozornie proste informacje mogą dostarczyć kluczowej wiedzy biznesowej: 

• Status pracy maszyny - przykładowo może być określany na podstawie pomiaru zużycia energii przez wrzeciono obrabiarki. 
• Ilość cykli (taktów) - zliczana chociażby na podstawie każdego wciśnięcia pedału przez operatora prasy krawędziowej.  
• Automatyczne kody błędów i przestojów - jeśli są one wystawiane przez maszynę, system pomaga rozpoznać przyczynę zatrzymania produkcji. Na cyfrowym ekranie natychmiast pojawia się konkretny kod błędu.  
• Parametry procesowe i środowiskowe - takie jak aktualna temperatura, ciśnienie, napięcie, wilgotność czy prędkość wałów. Są one rejestrowane z czujników w czasie rzeczywistym.  

Dzięki wbudowanym algorytmom te podstawowe sygnały są poddawane analizie w czasie rzeczywistym. Pozwala to na precyzyjną identyfikację problemów z dostępnością maszyny, takich jak awarie, nieplanowane przestoje czy spadki prędkości.  

Monitorowanie efektywności za pomocą wskaźnika OEE to bowiem dopiero połowa sukcesu. Równie istotne jest pozyskiwanie danych procesowych i środowiskowych bezpośrednio z miejsca pracy. Służy do tego Statystyczna Kontrola Procesu (SPC – Statistical Process Control), czyli metoda monitorowania procesu za pomocą danych statystycznych, której celem jest weryfikacja czy proces zachowuje się stabilnie i przewidywalnie, czy też pojawiają się w nim nietypowe zakłócenia.  

Wdrożenie modułu SPC w systemie klasy MES pozwala na bieżące śledzenie zmienności, czyli różnic wynikających z właściwości materiału, mikrowahań temperatury, standardowej pracy maszyny i operatora itp. Co kluczowe – oprogramowanie mierzy stabilność procesu i pozwala na wczesną identyfikację problemu zanim parametry przekroczą nominalne wartości krytyczne i granice kontrolne. System analizuje odchylenia w oparciu o zaawansowane reguły statystyczne, np. reguła trzech sigm. 

Rozwiązanie to pozwala wychwycić odchylenia i problemy, zanim jeszcze wpłyną one negatywnie na finalny produkt, znacznie ograniczając ilość odpadów. Oprócz tego system przesyła proaktywne alerty. Gdy wartość monitorowanego parametru z maszyny przekroczy ustalony poziom, system automatycznie generuje powiadomienia w formie e-mailowej, SMS lub jako alarm na dashboardach.  

Warto jednak pamiętać, że samo wdrożenie oprogramowania do automatycznej analizy danych z maszyn nie zastąpi w pełni metodologii SPC. W rzeczywistości Statystyczna Kontrola Procesu to znacznie szersze podejście inżynieryjne, obejmujące m.in. przeprowadzenie rzetelnej analizy systemów pomiarowych.  

System MES taki jak Platforma Operator dostarcza niezwykle potężne narzędzie, które pomaga błyskawicznie wychwycić niestabilność procesu. Jednak fundamentem sukcesu pozostaje wdrożenie samej kultury i kompleksowej metodologii SPC przez inżynierów w zakładzie produkcyjnym.  

Sposób pozyskiwania danych jest ściśle uzależniony od oczekiwań względem analityki. Tymczasem Platforma Operator obsługuje szerokie spektrum protokołów komunikacyjnych. Najbardziej efektywnym i zalecanym rozwiązaniem jest bezpośrednia komunikacja poprzez OPC / OPC UA lub nowoczesny protokół IoT, taki jak MQTT. Zapewniają one płynny przesył danych w czasie rzeczywistym.  

Istnieją również rozwiązania alternatywne. System można integrować z maszynami również poprzez bezpośrednie połączenie z bazą danych, usługi REST API, czy nawet interfejsy plikowe (np. CSV, XML). Należy jednak pamiętać o ograniczeniach technologicznych poszczególnych metod. Jeżeli celem biznesowym jest wychwycenie mikroprzestojów trwających zaledwie kilkanaście sekund, poleganie na imporcie plików CSV generowanych przez maszynę co minutę będzie technicznie niewystarczające. W takich przypadkach niezbędna jest komunikacja w czasie rzeczywistym.  

Wielu producentów obawia się, że brak nowoczesnych interfejsów w starszych urządzeniach uniemożliwia cyfryzację. Nic bardziej mylnego. Gdy bezpośredni dostęp do danych ze sterownika PLC jest utrudniony, istnieje kilka sprawdzonych ścieżek integracji: 

• Modyfikacja oprogramowania – ingerencja w kod źródłowy sterowników (możliwa zazwyczaj w przypadku maszyn, do których zakład posiada pełny dostęp i prawa).  
• Współpraca z dostawcą - nawiązanie bezpośredniego kontaktu z producentem maszyny w celu udostępnienia odpowiednich rejestrów.  
• “Oczujnikowanie” maszyny – najbardziej uniwersalne rozwiązanie. Polega ono na wyposażeniu starszego sprzętu w niezależne, nowoczesne czujniki podłączone do zewnętrznego analizatora danych lub modułu I/O. Elementy te tłumaczą fizyczne działanie maszyny na sygnały cyfrowe, zrozumiałe dla systemu MES. 

Podejście do transformacji cyfrowej hali produkcyjnej musi być elastyczne. Platforma Operator pozwala na realizację wszystkich wymienionych powyżej wariantów integracji sprzętowej. Niezależnie od wieku parku maszynowego i używanych protokołów komunikacyjnych, nasze oprogramowanie z powodzeniem przekształca surowe sygnały z maszyn w wiarygodne wskaźniki, dostarczając kadrze zarządzającej wiedzę niezbędną do podejmowania trafnych decyzji biznesowych.