Zintegrowane podejście do statystycznej analizy procesu

Preview
Hexagon
Reklama
Reklama

Do płynnego działania transferu danych podczas statystycznej oceny procesu niezbędne są jasno zdefiniowane interfejsy. Gwarantuje to niskie koszty wdrożenia systemu, a co za tym idzie – jest gwarancją uzyskania wymiernych korzyści finansowych z zastosowania statystycznej kontroli procesu.

Kompleksowy przegląd procesu i jakości produktu polega na zbieraniu wszystkich lokalnych danych, ich przetworzeniu, transferze i uporządkowaniu na centralnej platformie wymiany informacji. Firma Q-DAS Gmbh, która od 2015 r jest częścią firmy Hexagon Metrology, od początku stawiała sobie za cel stworzenie prostego formatu transferu i przetwarzania danych pochodzących z różnych instrumentów pomiarowych i ich połączenie z innymi systemami, z którymi mamy do czynienia przy ocenie jakości produktu.

Firma dość wcześnie opracowała i zaoferowała format wymiany danych Q-Das ASCII, który – ze względu na swoją prostotę i przejrzystość struktury – szybko został zaakceptowany w przemyśle motoryzacyjnym. Najnowszy standard określony w ramach prac grupy roboczej ds. przemysłu: Advanced Quality Data Exchange Format (AQDEF) również opiera się na tym formacie. W ten sposób powstał międzybranżowy standard interfejsu obejmujący większość aplikacji, a jego certyfikacja zapewniła użytkownikom dodatkowe bezpieczeństwo. 

Reklama

Dodatkowe narzędzia w portfolio Q-Das

Standard AQDEF łączy aspekty techniczne i merytoryczne prawidłowej wymiany i przekazywania danych z różnych źródeł. Nie gwarantuje to jednak jeszcze, że przekazywane treści będą przydatne i wystarczające. Przy rejestracji wyników pomiarów równie ważne dla oceny procesu są dodatkowe dane, takie jak np. identyfikacja maszyny. Tylko taka ocena pozwala uwolnić pełny potencjał statystyki, przyczyniając się do wzrostu wydajności, a w konsekwencji do obniżenia kosztów produkcji. AQDEF uwzględnia te aspekty, określając pola danych, które muszą być obsługiwane lub które można aktywować w razie potrzeby.

Co więcej, AQDEF stwarza możliwość bezpośredniej integracji systemów pomiaru sieci danych, a narzędzie Q-Das QM może natychmiast przetwarzać dane w niej dostępne. Istnieje możliwość wygenerowania danych nawet przed rozpoczęciem produkcji – w pakiecie oprogramowania solara.MP, które umożliwia symulację analizy zdolności procesu pomiarowego lub w pakiecie qs-STAT do analizy statystycznej maszyn.

W przypadku, gdy AQDEF nie może być zastosowany (np. jest stosowany starszy system), konwerter Q-DAS Upload pozwala na import danych zapisanych w tabeli w formacie Excel lub w formacie tekstowym. Jeśli natomiast używamy przyrządów pomiarowych niestosujących własnego oprogramowania pomiarowego, takich jak np. suwmiarka lub inny sprzęt podłączany do komputera kablem bądź drogą radiową, przesyłają one zmierzone wartości bezpośrednio do oprogramowania rejestrującego przez interfejs szeregowy lub USB. W takim przypadku stosuje się pakiet procella i O-QIS, które umożliwiają import danych z ponad 180 przyrządów pomiarowych i multiplekserów.

Powiązane firmy

Reklama

Łatwa integracja z systemami innych firm

Kompleksowe wdrożenie rozwiązań Q-Das powinno być rozważane w kontekście dostępnej infrastruktury IT klienta, tak aby zawczasu dostosować interfejsy między plikami Q-Das i systemami innych firm do struktur AQDEF – do wersji ASCII lub XML. Przykładem jest interakcja między produktami Q-Das i SAP, kiedy stosujemy specyficzne dla SAP interfejsy SAPQM, STI lub IDI. 

Interakcja między rozwiązaniami MES i pakietami Q-Das nie tylko zapewnia konsolidację zebranych informacji z procesów i zakładów produkcyjnych, ale pozwala także spojrzeć na dane z różnych punktów widzenia, np. pod kątem oceny jakości lub informacji o statusie i obciążeniu pracą. Podobnie jak SAP, MES potrafi działać również jako wiodący system i przesyłać pakiety danych do oceny statystycznej w qs-STAT.

Łatwa integracja oprogramowania statystycznego Q-Das znacząco pomaga w obniżeniu kosztów produkcji przez zmniejszenie liczby wyrobów niespełniających wymagań jakościowych. 

Analiza wielu zmiennych

Rozwiązania, które zapewnia oprogramowanie Q-Das, opierają się na ogólnej idei analizy zdolności procesu. Statystyka pozwala osiągnąć cel bez konieczności kosztownego kontrolowania każdej wyprodukowanej części, która, nawiasem mówiąc, jest wykonalna tylko w rzadkich przypadkach.

Reprezentatywne próbki muszą być pobierane z procesu produkcyjnego, a pomiary zawierać informacje opisujące wpływ na proces. Przykładowo: materiał 1b2A został załadowany o godzinie 8:13, kiedy frezarka 3 obrabiała części w temperaturze 21,3ºC. O 8:32 operator zmierzył kolejne 5 części podlegających różnym wpływom. Prawidłowa analiza pomiarowa i akceptacja maszyny oznacza, że uwzględniony został każdy rodzaj zmiennych. Była o tym mowa powyżej, przy opisie możliwości określania pola danych obsługiwanych lub aktywowanych w razie potrzeby w formacie AQDEF.

Oprogramowanie Q-Das qs-STAT jest w stanie sortować zmierzone wartości według danych, które miały na nie wpływ, co można prześledzić na przykładzie przedstawionym na ilustracjach 1-3. Ocenie podlegają tu zmierzone wartości wysokości części wytwarzanej przez różne maszyny. W pomiarach podgrup zarejestrowano łącznie 6600 zmierzonych wartości (ilustracja 1).

Preview
Ilustracja 1: Zmierzone wartości wysokości części wytwarzanej przez różne maszyny

Pod koniec procesu produkcyjnego oprogramowanie Q-Das procella rejestruje dane z pomiaru i numer maszyny. Ta informacja jest bardzo przydatna w qs-STAT, ponieważ dzięki temu może on pokazać kilka wykresów wartości – po jednym kolorze dla każdej maszyny. Patrząc na ilustrację 2, widać, że różne maszyny różnie wpływają na proces. Maszyna 5 (żółta) wypada tu bardzo dobrze: można założyć, że jej zdolność wydaje się być lepsza niż zdolność całego procesu. Można wyjaśnić to założenie, używając qs-STAT do sortowania zmierzonych wartości według maszyny.

Preview
Ilustracja 2: Wartości wysokości części z podziałem na maszyny

Można zbadać także wpływ każdej maszyny z osobna. W tym przypadku Maszyna 1, 3 i 5 zapewniają zdolność procesu. Jest to pierwszy wgląd w proces, który otrzymujemy. Kolejny dają nam histogramy (graficzne) lub wartości liczbowe Cp (ilustracja 3).

Preview
Ilustracja 3: Histogramy i wartości Cp dla każdej maszyny

Ale to nie wszystko: cechy można tworzyć bowiem nie tylko dla maszyn, ale także dla linii i zakładu produkcyjnego, szeregując je np. według dnia czy numeru zamówienia.
 
Konkretne oszczędności

Z kolei oprogramowanie Q-Das M-QIS zwalnia użytkowników z obowiązku kontrolowania każdej maszyny, automatycznie nadzorując pracę poszczególnych z nich. Wystarczy zdefiniować kryteria alokacji M-QIS używane do cyklicznej analizy danych pomiarowych. W przypadku wystąpienia problemu oprogramowanie automatycznie wysyła raport wskazujący maszynę, która nie spełnia warunków zdolności procesu. W razie potrzeby może też przesłać osobom odpowiedzialnym szczegółowe raporty w pliku PDF. Informacje te mogą być z powodzeniem wykorzystywane także przez użytkowników, którzy nie stosują oprogramowania Q-Das. A to z kolei zapewnia znaczący potencjał oszczędności m.in. dzięki ograniczeniu liczby braków – co najmniej o 2% rocznie.

Przyjrzyjmy się konkretnemu przykładowi. Załóżmy, że produkcja dzienna wynosi 1000 sztuk produktu sprzedawanego po 100 zł za sztukę. W efekcie kontroli jakości 5% z nich jest odrzucanych, gdyż nie spełnia wymagań jakościowych klienta. Dochód ze sprzedaży z uwzględnieniem owych braków wynosi zatem odpowiednio: 95 tys. zł na dzień i 23,75 mln zł na rok (przy założeniu 250 dni roboczych). Przyjmując, że dzięki qs-STAT uda się zmniejszyć liczbę braków z 5 do 3%, producent zarobi odpowiednio 97 tys. zł na dzień i 24,25 mln zł na rok, a to oznacza, że jego dochód wzrośnie o 500 tys. zł rocznie.

Artykuł ukazał się w czasopiśmie
Reklama

Tagi artykułu

Zobacz również

Chcesz otrzymać nasze czasopismo?

Zamów prenumeratę
Reklama