Sběr dat z výroby

Zajímavost ze světa 

Jednou z hlavních úloh systému MES podle odborné literatury je právě sběr dat z výroby v reálném čase. Bez něj nelze spolehlivě spočítat celkovou efektivitu zařízení OEE.[1] 

Co v článku najdete 

• Co znamená sběr dat z výroby 
• Jaká data se z výroby sbírají 
• Jaký je rozdíl mezi ručním a automatickým sběrem dat 
• Jak se data ze strojů technicky získávají 
• Jakou roli ve sběru dat hraje MES 
• Jak se sebraná data mění na ukazatel OEE 
• K čemu firma sebraná data dál využívá 
• Jaké chyby firmy při sběru dat nejčastěji dělají 

Co znamená sběr dat z výroby 

Sběr dat z výroby je systematické získávání informací o průběhu výroby přímo z dílny. Jde o data o množství, časech, prostojích, kvalitě a stavu strojů [1]. Cílem je vědět, co se skutečně děje, ne jen co bylo naplánováno. 

Tato data tvoří základ pro řízení výroby. Bez nich firma nepozná, kde ztrácí čas a peníze, a plánuje podle odhadů [1]. Sběr dat proto bývá prvním krokem k digitalizaci výroby. Často odhalí překvapivé skutečnosti, třeba že stroj, který se zdál vytížený, ve skutečnosti polovinu času stojí kvůli krátkým a nezaznamenaným prostojům. 

Důležité je sbírat data tam, kde vznikají, a v okamžiku, kdy vznikají. Údaj dopisovaný zpětně na konci směny ztrácí přesnost i smysl pro okamžité řízení [1]. 

Sběr dat z výroby je třeba odlišit od běžné evidence v ERP. ERP pracuje s doklady a zadáním uživatelů, typicky kolik se přijalo materiálu nebo kolik se odvedlo za směnu. Sběr dat z výroby jde mnohem hlouběji a zachycuje skutečný chod každého stroje minutu po minutě [1]. Proto tuto úlohu plní systém na úrovni řízení výroby, ne podnikové plánování. 

Jaká data se z výroby sbírají 

Z výroby se sbírá více druhů dat. Liší se tím, k čemu slouží a jak rychle musí být k dispozici. Některá data popisují množství, jiná čas nebo kvalitu [1]. 

Druh dat	Co popisuje	K čemu slouží
Množstevní	Vyrobené kusy, dobré a vadné	Plnění plánu, výtěžnost
Časová	Doba chodu, seřízení, prostoje	Výpočet OEE, plánování
Stavová	Běh, porucha, údržba stroje	Řízení dílny v reálném čase
Kvalitativní	Neshody, příčiny zmetků	Řízení kvality
Materiálová	Spotřeba materiálu a dílů	Návaznost na sklady a ERP

Zdroj: Kletti, J. (2007). Manufacturing Execution System – MES. Springer.

Tato data se obvykle propojují se zakázkou a strojem, aby bylo jasné, ke které výrobě patří. Teprve pak mají hodnotu pro řízení [2]. 

Ne všechna data jsou stejně cenná. Nejdůležitější bývají časová a stavová data, protože z nich vznikají ukazatele výkonu a odhalují prostoje. Naopak sbírat desítky veličin, které nikdo nevyhodnocuje, jen zatíží operátory a systém. Pravidlem je sbírat to, co firma skutečně použije k rozhodování [1]. 

Jaký je rozdíl mezi ručním a automatickým sběrem dat 

Data lze sbírat ručně, kdy je člověk zadává, nebo automaticky přímo ze strojů. Oba způsoby se v praxi často kombinují, protože ne vše jde změřit automaticky [1]. 

Hledisko	Ruční sběr	Automatický sběr
Zdroj dat	Operátor zadává do terminálu	Stroj, čidlo, PLC
Přesnost	Závisí na člověku	Vysoká, bez přepisování
Rychlost	Zpožděná, na konci operace	V reálném čase
Vhodné pro	Příčiny prostojů, kvalitu	Počty kusů, časy, stavy strojů
Náklady	Nižší vstupní, vyšší pracnost	Vyšší vstupní, nízká pracnost

Zdroj: Kletti, J. (2007). Manufacturing Execution System – MES. Springer.

Automatický sběr je přesnější a rychlejší, ale ne vše jde sebrat bez člověka. Příčinu prostoje nebo druh neshody často musí zadat operátor [1]. 

V praxi se proto téměř vždy oba způsoby kombinují. Stroj sám hlásí, že stojí, ale důvod prostoje doplní obsluha výběrem z přednastaveného seznamu. Tím se spojí přesnost stroje s úsudkem člověka a vznikne úplný obraz o tom, co se ve výrobě děje a proč [1]. 

Jak se data ze strojů technicky získávají 

Automatický sběr dat stojí na propojení se stroji. Data se získávají z čidel, z řídicích jednotek PLC nebo z rozhraní stroje. Tato úroveň snímání odpovídá nejnižším vrstvám podle normy ISA-95 [2]. 

• Čidla snímají počty kusů, otáčky, teplotu nebo polohu 
• Řídicí jednotky PLC předávají stav a chod stroje 
• Dílenské terminály slouží operátorům k ručnímu zadání 
• Čtečky čárových kódů a RFID identifikují zakázky a materiál 

K jednoznačné identifikaci výrobků, materiálu a palet slouží čárové kódy a RFID podle standardů GS1 [3]. Díky nim systém pozná, ke které zakázce data patří. 

Zdroj dat	Co poskytuje	Typ sběru
Čidlo	Počty kusů, teplota, polohu	Automatický
Řídicí jednotka PLC	Stav a chod stroje	Automatický
Dílenský terminál	Příčiny prostojů, neshody	Ruční
Čtečka kódů a RFID	Identifikace zakázky a materiálu	Poloautomatický

Zdroj: GS1. Standardy pro čárové kódy, RFID/EPC; EDI.

Volba zdroje záleží na tom, co se měří. Počty kusů a časy se sbírají automaticky ze strojů, příčiny prostojů a druhy neshod zadává operátor na terminálu. Oba toky se v MES spojí do jednoho záznamu o zakázce [1]. 

Jakou roli ve sběru dat hraje MES 

MES neboli Manufacturing Execution System je systém, který sběr dat z výroby zastřešuje. Nejde jen o sběr, ale i o vyhodnocení a předání dat dál [1]. Podle směrnice VDI 5600 je sběr a zpracování dat jednou z hlavních úloh MES [4]. 

MES sbírá data ze strojů i z terminálů, propojuje je se zakázkou a v reálném čase z nich počítá ukazatele výkonu. Mistr tak vidí stav výroby okamžitě, ne až na konci směny [1]. Sebraná data MES posílá nahoru do ERP. 

Bez MES zůstávají data roztříštěná po jednotlivých strojích a v sešitech operátorů. MES je sjednocuje do jednoho přehledu [4]. Příkladem je kompletní průvodce MES systémem. 

MES také hlídá, aby byla data úplná a důvěryhodná. Pokud operátor zapomene zadat příčinu prostoje, systém ho na to upozorní. Tím se předchází mezerám v datech, které by zkreslily ukazatele výkonu [1]. Kvalita řízení je vždy jen tak dobrá jako kvalita dat, na kterých stojí. 

Jak se sebraná data mění na ukazatel OEE 

Nejčastějším využitím sebraných dat je výpočet celkové efektivity zařízení, tedy OEE. Tento ukazatel spojuje tři složky do jednoho čísla, které říká, jak dobře stroj pracuje [5]. 

Složka OEE	Co měří	Zdroj dat
Dostupnost	Podíl času, kdy stroj běželi	Časová a stavová data
Výkon	Rychlost oproti ideálu	Množstevní a časová data
Kvalita	Podíl dobrých kusů	Kvalitativní data

Zdroj: De Ron, A. J., Rooda, J. E. (2005). Equipment effectiveness. OEE revisited. IEEE Trans. Semicond. Manuf.

Aby OEE odpovídalo skutečnosti, musí být vstupní data přesná a sbíraná v reálném čase. Proto se OEE nejlépe počítá z automaticky sebraných dat přes MES [1]. Ručně dopisované hodnoty často OEE nadhodnocují, protože operátor zapomene zaznamenat krátké prostoje, které ve skutečnosti výkon snižují [5]. 

K čemu firma sebraná data dál využívá 

• Výpočet OEE a sledování výkonu jednotlivých strojů 
• Odhalení a třídění příčin prostojů 
• Řízení kvality a evidence neshod přímo u stroje 
• Přesnější plánování výroby podle reálných časů 
• Podklady pro neustálé zlepšování a kalkulaci zakázek 

Data o kvalitě umožní řešit problém u zdroje, ne až u zákazníka. Jak vypadá řízení kvality nad daty z dílny, ukazuje řízení kvality výroby s MES Manta. 

Stejná data slouží i pro kalkulaci zakázek. Když firma zná skutečný čas výroby a spotřebu materiálu, může přesněji ocenit budoucí zakázky a nepočítat ceny podle hrubých norem. Sebraná data se tak vrací zpět do obchodu a plánování [2]. 

Jaké chyby firmy při sběru dat nejčastěji dělají 

• Sbírají příliš mnoho dat, která nikdo nepoužívá 
• Spoléhají jen na ruční zápisy, které jsou nepřesné a zpožděné 
• Nepropojí data se zakázkou, takže nemají souvislost 
• Data sbírají, ale nevyhodnocují je ani podle nich neřídí 
• Nezajistí jednotnou identifikaci materiálu a výrobků 

Sběr dat má smysl jen tehdy, když firma data skutečně používá k řízení. Samotné měření bez reakce nepřináší zlepšení [1]. Smyslem je vidět skutečnost a podle ní rozhodovat. 

Dobrý postup je začít s několika klíčovými ukazateli, typicky s OEE a příčinami prostojů, a teprve podle potřeby sběr rozšiřovat. Firma tak rychle uvidí přínos a nezahltí se daty, která nikdo nevyhodnocuje [4]. Sběr dat je první krok, řízení podle nich je krok druhý a teprve ten přináší úspory. 

Začněte řídit výrobu podle reálných dat 

Sběr dat má smysl, když na něm postavíte řízení. Systém MES Manta od společnosti NVSP sbírá data ze strojů i terminálů, počítá OEE a propojí výrobu s ERP Helios. Prohlédněte si nabídku produktů NVSP a proberte, jak začít sbírat data z vaší dílny v reálném čase. 

Shrnutí 

Sběr dat z výroby je získávání informací o tom, co se na dílně skutečně děje, tedy o množství, časech, prostojích, kvalitě a stavu strojů. Data lze sbírat ručně přes terminály nebo automaticky ze strojů a čidel, oba způsoby se kombinují. Automatický sběr je přesnější a probíhá v reálném čase. Sběr a vyhodnocení dat je jednou z hlavních úloh systému MES. Sebraná data slouží hlavně k výpočtu OEE, řízení kvality a přesnějšímu plánování. Sběr dat má smysl jen tehdy, když firma data používá k řízení, ne když je jen měří. 

Časté otázky 

Jak se data z výroby sbírají 

Ručně, kdy operátor zadává hodnoty do terminálu, nebo automaticky přímo ze strojů, čidel a řídicích jednotek PLC. Oba způsoby se obvykle kombinují [1]. 

K čemu slouží data z výroby 

Hlavně k výpočtu celkové efektivity zařízení OEE, k řízení kvality a k přesnějšímu plánování výroby podle reálných časů [5]. 

Potřebuji k sběru dat MES systém 

Pro automatický sběr a vyhodnocení v reálném čase ano. MES sbírá data ze strojů i terminálů, propojuje je se zakázkou a počítá ukazatele výkonu [1]. 

Použité zdroje a literatura 

Knihy a učebnice 

[1] Kletti, J. (2007). Manufacturing Execution System – MES. Springer. ISBN 978-3540497448. 

Normy a standardy 

[2] ČSN EN 62264 (ISA-95). Integrace podnikových a řídicích systémů. 

[4] VDI 5600 Blatt 1:2016. Manufacturing Execution Systems. 

Studie a standardy identifikace 

[3] GS1. Standardy pro čárové kódy, RFID/EPC; EDI. 

[5] De Ron, A. J., Rooda, J. E. (2005). Equipment effectiveness. OEE revisited. IEEE Trans. Semicond. Manuf., 18(1), 190–196.