Cyfrowy bliźniak produkcji – symulacja zmian i wykorzystania maszyn

Czym jest cyfrowy bliźniak produkcji?

Cyfrowy bliźniak produkcji to cyfrowe odwzorowanie rzeczywistego procesu produkcyjnego, wykorzystujące dane pochodzące z maszyn i systemów produkcyjnych (np. Monitoring maszyn CNC).

Zamiast analizować wyłącznie historię produkcji, można wykorzystać zgromadzone dane do odpowiedzi na pytanie:

„Co się stanie, jeśli zmienimy sposób działania produkcji?”

Przykładowe scenariusze mogą obejmować:

• uruchomienie dodatkowej zmiany,
• zwiększenie wydajności maszyny,
• ograniczenie przestojów,
• zmianę organizacji pracy,
• wykorzystanie niewykorzystanych mocy,
• zakup kolejnej maszyny,
• sprzedaż jednej z istniejących maszyn,
• zmianę obciążenia poszczególnych centrów roboczych.

Dzięki temu decyzja może być poprzedzona analizą potencjalnych skutków.

Dlaczego sama analiza danych historycznych nie zawsze wystarcza?

Monitoring produkcji pozwala odpowiedzieć na pytania dotyczące przeszłości i teraźniejszości:

• ile maszyna pracowała?
• ile miała przestojów?
• jakie było OEE?
• ile wyprodukowano detali?
• ile energii zużyto?
• jakie były przyczyny zatrzymań?

To bardzo ważne informacje. Jednak osoba zarządzająca produkcją często musi odpowiedzieć na inne pytanie:

co stanie się, jeśli podejmiemy konkretną decyzję?

Przykładowo firma może mieć rosnącą liczbę zamówień i zastanawiać się nad zakupem kolejnego lasera. Sama informacja, że obecne maszyny są mocno obciążone, nie musi jeszcze oznaczać konieczności inwestycji. Być może część dostępnych mocy produkcyjnych jest niewykorzystana. Być może problemem są przestoje, zbyt długie przezbrojenia albo niska wydajność. Symulacja pozwala sprawdzić różne warianty przed podjęciem decyzji.

„Co jeśli?” – wirtualna zmiana produkcji

Jednym z najciekawszych zastosowań danych produkcyjnych jest analiza scenariuszy „Co jeśli?”.

Załóżmy, że obecnie maszyna pracuje na dwóch zmianach.

Możemy sprawdzić hipotetycznie:

Co jeśli uruchomimy trzecią zmianę?

Następnie można porównać potencjalne wykorzystanie maszyny, dostępną moc produkcyjną i przewidywany efekt ekonomiczny.

Podobnie można przeanalizować:

Co jeśli zwiększymy wydajność maszyny o 10%?

Albo:

Co jeśli ograniczymy przestoje o 20%?

W ten sposób rzeczywiste dane produkcyjne stają się podstawą do tworzenia różnych wariantów przyszłego działania zakładu.

Czy potrzebujesz kolejnej maszyny?

To jedna z najdroższych decyzji podejmowanych w przedsiębiorstwie produkcyjnym.

Zakup nowej maszyny oznacza nie tylko koszt samego urządzenia. Dochodzą również:

• finansowanie inwestycji,
• instalacja,
• infrastruktura,
• szkolenie operatorów,
• utrzymanie,
• energia,
• przestrzeń produkcyjna,
• dodatkowe koszty eksploatacyjne.

Dlatego przed inwestycją warto odpowiedzieć na pytanie, czy obecne maszyny rzeczywiście nie mają już wystarczających rezerw. Dane z monitoringu mogą pokazać rzeczywiste wykorzystanie poszczególnych maszyn. Następnie można porównać różne scenariusze.

Cyfrowy bliźniak a OEE

OEE jest jednym z kluczowych źródeł informacji wykorzystywanych do oceny efektywności maszyn.

Jeżeli znamy rzeczywistą dostępność, wydajność i jakość procesu, możemy dokładniej określić, jaki potencjał ma dana maszyna.

Przykładowo niskie OEE może oznaczać, że zamiast kupować kolejne urządzenie, warto najpierw poprawić wykorzystanie obecnego.

Z drugiej strony wysoka efektywność i bardzo duże obciążenie istniejących maszyn mogą wskazywać, że dodatkowa inwestycja jest uzasadniona.

Najważniejsza jest więc nie sama wartość OEE, ale wykorzystanie jej w procesie podejmowania decyzji.

Symulacja wpływu zmian na zysk

Cyfrowy bliźniak produkcji może służyć nie tylko do analizy mocy produkcyjnych.

Dane można wykorzystać również do oceny wpływu zmian na rentowność produkcji.

Można analizować między innymi:

• przychód,
• koszty pracy maszyn,
• wykorzystanie zasobów,
• koszty energii,
• koszty gazów technologicznych,
• czas produkcji,
• dostępne moce,
• przewidywaną produktywność.

Dzięki temu można porównywać nie tylko liczbę wyprodukowanych detali, ale również ekonomiczny efekt konkretnego scenariusza.

Przykład: zwiększenie wykorzystania maszyny

Załóżmy, że monitoring pokazuje, że maszyna ma znaczne przestoje i jej rzeczywiste wykorzystanie jest niższe od zakładanego.

Zamiast od razu kupować kolejne urządzenie można przeprowadzić analizę:

Co jeśli ograniczymy przestoje i zwiększymy wykorzystanie istniejącej maszyny?

Jeżeli symulacja pokaże, że odzyskana moc produkcyjna wystarczy do realizacji planowanych zamówień, inwestycja może zostać odłożona.

Jeżeli natomiast nawet po poprawie efektywności dostępne moce będą niewystarczające, zakup nowej maszyny będzie miał znacznie mocniejsze uzasadnienie.

Dane rzeczywiste zamiast założeń

Największą wartością takiego podejścia jest wykorzystanie danych pochodzących z rzeczywistej produkcji.

Symulacja oparta wyłącznie na założeniach może prowadzić do błędnych wniosków.

Jeżeli jednak znamy rzeczywiste:

• czasy pracy,
• przestoje,
• wydajność,
• wykorzystanie maszyn,
• zużycie energii,
• zużycie gazów,
• czas przezbrojeń,
• produkcję poszczególnych maszyn,

możemy znacznie lepiej ocenić potencjalne skutki zmian.

Dlatego monitoring produkcji (zobacz: monitorowanie produkcji w czasie rzeczywistym) jest podstawą skutecznego cyfrowego bliźniaka.

ZOOMFAB i analiza „Co jeśli?”

ZOOMFAB MSS monitoruje rzeczywistą pracę maszyn produkcyjnych 24/7 i gromadzi dane dotyczące wykorzystania zasobów, przestojów, wydajności oraz kosztów produkcji.

Dane te mogą być wykorzystywane do analizy dostępnych mocy produkcyjnych oraz scenariuszy „Co jeśli?”.

Można dzięki temu analizować między innymi:

• zwiększenie wykorzystania maszyny,
• uruchomienie dodatkowej zmiany,
• zmianę organizacji produkcji,
• ograniczenie przestojów,
• zmianę obciążenia centrów roboczych,
• potrzebę zakupu kolejnej maszyny.

Celem nie jest przewidywanie przyszłości z absolutną pewnością.

Celem jest zmniejszenie ryzyka podejmowania decyzji inwestycyjnych i produkcyjnych bez wystarczających danych.

Od monitoringu do cyfrowego modelu produkcji

Monitoring maszyn odpowiada na pytanie:

Co dzieje się teraz?

Analiza historyczna odpowiada na pytanie:

Co wydarzyło się wcześniej i dlaczego?

Natomiast cyfrowy bliźniak i analiza scenariuszy „Co jeśli?” pozwalają postawić kolejny krok:

Co może się wydarzyć, jeśli zmienimy sposób działania produkcji?

To właśnie połączenie rzeczywistych danych, monitoringu maszyn, OEE i symulacji pozwala przejść od obserwowania produkcji do świadomego zarządzania jej przyszłością.