李 沨, 華 霖, 熊 登, 曾 力
(武漢船用機(jī)械有限責(zé)任公司 科技與信息化中心,武漢 430084)
離散制造行業(yè)通常主要從事單件、小批量生產(chǎn)活動(dòng),自動(dòng)化水平較低,其產(chǎn)品的工業(yè)過程經(jīng)常變更,屬于人員密集型行業(yè)。因此,評(píng)價(jià)離散制造行業(yè)的數(shù)字化車間的生產(chǎn)效率的方法與流程制造行業(yè)截然不同。
對(duì)于以機(jī)加工為主的車間而言,通常采用設(shè)備綜合效率(Overall Equipment Effectiveness,OEE)[1]評(píng)價(jià)數(shù)控機(jī)床的利用率,進(jìn)而評(píng)價(jià)車間的產(chǎn)出和生產(chǎn)效率。OEE是時(shí)間開動(dòng)率和性能開動(dòng)率與合格品率的乘積,其本質(zhì)是設(shè)備負(fù)荷時(shí)間內(nèi)實(shí)際產(chǎn)量與理論產(chǎn)量的比值。然而,對(duì)于離散制造行業(yè)而言,數(shù)控機(jī)床的利用效率受排產(chǎn)計(jì)劃、裝夾校正和質(zhì)量檢驗(yàn)等多種因素的影響,其評(píng)價(jià)方法與自動(dòng)化生產(chǎn)線上的數(shù)控機(jī)床效率評(píng)價(jià)方法有明顯區(qū)別。
隨著各行業(yè)對(duì)智能制造技術(shù)的深入應(yīng)用,數(shù)字化車間逐漸增多,制造數(shù)據(jù)采集與狀態(tài)管理(Manufacturing Data Collection &Status Management,MDC)系統(tǒng)[2]和制造執(zhí)行系統(tǒng)(Manufacturing Execution System,MES)[3]在離散行業(yè)的數(shù)字化車間內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用。目前這2種系統(tǒng)關(guān)注的重點(diǎn)分別是機(jī)床狀態(tài)和作業(yè)任務(wù)管理。結(jié)合行業(yè)現(xiàn)狀進(jìn)行分析,這2個(gè)系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的結(jié)合度較低,在提升車間精益管理和數(shù)控機(jī)床效率方面發(fā)揮的作用還不明顯。
本文從離散制造行業(yè)的數(shù)字化車間管理實(shí)際出發(fā),研究科學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)控機(jī)床效率的計(jì)算模型,并將數(shù)控機(jī)床所處的狀態(tài)細(xì)化為加工狀態(tài)、加工前準(zhǔn)備狀態(tài)、加工過程準(zhǔn)備狀態(tài)、空閑狀態(tài)、停機(jī)狀態(tài)和純關(guān)機(jī)狀態(tài)等6種。這些狀態(tài)的判定方法是通過對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與生產(chǎn)過程執(zhí)行狀態(tài)進(jìn)行聯(lián)合分析,充分將人機(jī)交互與設(shè)備監(jiān)控結(jié)合起來(lái)。在武漢船用機(jī)械有限公司的液貨產(chǎn)品數(shù)字化車間內(nèi)實(shí)際應(yīng)用該評(píng)價(jià)方法,驗(yàn)證其有效性。
對(duì)于大型離散制造行業(yè)的機(jī)械加工環(huán)節(jié)而言,影響機(jī)床效率的因素有很多,核心的優(yōu)化方向是盡可能地提高工作時(shí)間段內(nèi)的切削時(shí)間占比,因?yàn)闄C(jī)床只有在實(shí)際切削過程中才能發(fā)揮其作用。
大型零件在生產(chǎn)組織過程中的應(yīng)用環(huán)節(jié)主要分為加工環(huán)節(jié)和輔助環(huán)節(jié),其中輔助環(huán)節(jié)通常是指零件的轉(zhuǎn)運(yùn)、起吊、裝夾校正和質(zhì)量檢測(cè)等。在一定的工作時(shí)間內(nèi),輔助時(shí)間越長(zhǎng),加工時(shí)間越短,數(shù)控機(jī)床的運(yùn)行效率越低。
本文提出采用分步優(yōu)化的方法提高數(shù)控機(jī)床運(yùn)行效率,具體步驟是:
1) 通過各類信息化手段加快生產(chǎn)節(jié)奏,盡可能地縮短零件輔助時(shí)間;
2) 通過數(shù)控程序仿真縮短空走刀路徑,提高加工時(shí)間內(nèi)的有效切削時(shí)間占比。
具體方法是將企業(yè)的MDC系統(tǒng)與MES相結(jié)合,其中:MDC系統(tǒng)主要用于對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控;MES主要用于對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃和作業(yè)過程進(jìn)行管理。對(duì)生產(chǎn)任務(wù)信息與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行融合,細(xì)化出6種機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)[4]。機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)判斷邏輯見圖1;機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)解釋見表1。
表1 機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)解釋
圖1 機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)判斷邏輯
基于機(jī)床的6種狀態(tài),統(tǒng)計(jì)加工時(shí)間、計(jì)劃時(shí)間、加工前準(zhǔn)備時(shí)間、加工過程準(zhǔn)備時(shí)間和空閑時(shí)間等數(shù)據(jù),結(jié)合離散加工生產(chǎn)的特點(diǎn),從任務(wù)維度分析機(jī)床各時(shí)段的分布,運(yùn)用生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)機(jī)床任務(wù)維度利用情況,具體公式為
(1)
T1=t1+t2+t3+t4+t5
(2)
式(1)和式(2)中:η1為生產(chǎn)效率;T1為任務(wù)從開始到結(jié)束所用總時(shí)間;t1為派工響應(yīng)時(shí)間;t2為加工前準(zhǔn)備時(shí)間;t3為加工時(shí)間;t4為加工過程準(zhǔn)備時(shí)間;t5為報(bào)檢時(shí)間;t6為2個(gè)任務(wù)之間的等待時(shí)間。圖2為任務(wù)維度機(jī)床時(shí)間段分布圖。
圖2 任務(wù)維度機(jī)床時(shí)間段分布圖
對(duì)于單個(gè)任務(wù)而言,加工時(shí)間在理想狀態(tài)下與零件標(biāo)準(zhǔn)工藝切削時(shí)間一致,若要提高生產(chǎn)效率,必須減少加工準(zhǔn)備和報(bào)檢等生產(chǎn)輔助環(huán)節(jié)的時(shí)間。若任務(wù)維度效率能有效提高,單臺(tái)設(shè)備在既定的計(jì)劃時(shí)間內(nèi)能完成更多任務(wù)。因此,提出利用運(yùn)行效率指標(biāo)評(píng)價(jià)設(shè)備的利用效率,具體公式為
(3)
式(3)中:η2為運(yùn)行效率;T為自動(dòng)排程(Advanced Planning and Scheduling,APS)系統(tǒng)中設(shè)備在日歷時(shí)間內(nèi)的上班時(shí)間(例如單班作業(yè)對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)計(jì)劃時(shí)間為8 h,雙班作業(yè)對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)計(jì)劃時(shí)間為16 h);n為統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)設(shè)備完成的任務(wù)數(shù);s1~sn為各任務(wù)中的加工時(shí)間。
根據(jù)上述分析開發(fā)相應(yīng)的數(shù)控設(shè)備狀態(tài)管控(Machine Management and Control,MMC)系統(tǒng)和移動(dòng)生產(chǎn)管理APP。
MMC系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)Hadoop框架[5],與MES和MDM(Master Data Management)主數(shù)據(jù)系統(tǒng)集成,主要功能是對(duì)機(jī)床數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、計(jì)算、存儲(chǔ)和展示。該系統(tǒng)具有高吞吐、低延時(shí)和穩(wěn)定的特性,能保證采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)的準(zhǔn)確性,從而保證機(jī)床各類效率評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算的準(zhǔn)確性和可靠性,為企業(yè)管理者提供有力的數(shù)據(jù)支撐。
移動(dòng)生產(chǎn)管理APP從人和設(shè)備2個(gè)維度出發(fā),全面管理離散制造中的起重、報(bào)檢、轉(zhuǎn)運(yùn)、設(shè)備維保和安全等生產(chǎn)輔助環(huán)節(jié)。通過可視化的報(bào)表統(tǒng)計(jì)分析,實(shí)現(xiàn)輔助生產(chǎn)環(huán)節(jié)信息透明化,減少操作者等待行車、專檢、設(shè)備維修和異常處理等生產(chǎn)輔助環(huán)節(jié)消耗的時(shí)間,進(jìn)而縮短機(jī)床停機(jī)時(shí)間和準(zhǔn)備時(shí)間。
MMC系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)主要來(lái)源于機(jī)床控制系統(tǒng)和MES,共計(jì)28個(gè)(見表2),其中:機(jī)床控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)主要包括狀態(tài)信息、控制軸信息和程序信息等;MES的數(shù)據(jù)指標(biāo)主要包括任務(wù)編號(hào)、任務(wù)狀態(tài)及各狀態(tài)開始和結(jié)束時(shí)間等。
表2 效率相關(guān)采集指標(biāo)
MMC系統(tǒng)總體架構(gòu)見圖3;MMC系統(tǒng)首頁(yè)見圖4;移動(dòng)生產(chǎn)管理APP功能界面見圖5。
圖3 MMC系統(tǒng)總體架構(gòu)
圖4 MMC系統(tǒng)首頁(yè)
圖5 移動(dòng)生產(chǎn)管理APP功能界面
移動(dòng)生產(chǎn)管理APP由設(shè)備維保模塊、起重報(bào)工模塊和報(bào)檢呼叫模塊組成,其中:設(shè)備維保模塊的主要功能是設(shè)備故障上報(bào)和維保提醒,促使維修人員按要求進(jìn)行設(shè)備保養(yǎng),減少因設(shè)備發(fā)生故障而導(dǎo)致停機(jī)的時(shí)間;起重報(bào)工模塊和報(bào)檢呼叫模塊主要用于為管理人員每周分析統(tǒng)計(jì)報(bào)檢和起重的任務(wù)數(shù)量、響應(yīng)時(shí)間、工作時(shí)間等指標(biāo),制訂激勵(lì)措施,提高報(bào)檢和起重效率,減少加工過程準(zhǔn)備時(shí)間。
下面以武漢船用機(jī)械有限責(zé)任公司的液貨產(chǎn)品數(shù)字化車間為例,對(duì)該方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。該車間現(xiàn)有38名工人,19臺(tái)機(jī)床,主要生產(chǎn)貨油泵和噴水推進(jìn)產(chǎn)品,屬于典型的離散型制造,通過采用本文所述方法,機(jī)床利用效率得到了顯著提升。
管理者通過車間內(nèi)的顯示屏和看板實(shí)時(shí)掌握各機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)、報(bào)檢和異常報(bào)警等信息,同時(shí)每周以周報(bào)的形式統(tǒng)計(jì)分析各機(jī)床的效率指標(biāo),并根據(jù)管理經(jīng)驗(yàn)設(shè)定基準(zhǔn)值。車間操作人員通過機(jī)床實(shí)時(shí)狀態(tài)看板掌握機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài),以及當(dāng)日累計(jì)加工時(shí)間和準(zhǔn)備時(shí)間等信息,通過手機(jī)移動(dòng)生產(chǎn)管理APP終端發(fā)起起重、報(bào)檢和設(shè)備維修等業(yè)務(wù)。機(jī)床實(shí)時(shí)狀態(tài)看板見圖6;報(bào)檢與異??窗逡妶D7。
根據(jù)本文所述設(shè)備運(yùn)行效率計(jì)算公式,結(jié)合液貨車間實(shí)際生產(chǎn)情況,對(duì)車間內(nèi)的19臺(tái)設(shè)備在2021年1月—2023年6月的平均運(yùn)行效率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果見圖8。由圖8可知,機(jī)床運(yùn)行效率隨時(shí)間呈振蕩上升的趨勢(shì),從最開始的31.26%提高到了約55.53%,效率提升效果顯著。
綜上所述,采用基于機(jī)床6種運(yùn)行狀態(tài)的機(jī)床效率評(píng)價(jià)方法能實(shí)現(xiàn)對(duì)離散制造行業(yè)機(jī)床運(yùn)行效率的有效評(píng)價(jià),主要原因是通過數(shù)字化手段,有效縮短了生產(chǎn)輔助時(shí)間,同時(shí)提高了加工時(shí)間內(nèi)的實(shí)際切削時(shí)間占比?;谠摲椒ㄩ_發(fā)的數(shù)控設(shè)備狀態(tài)管控系統(tǒng)和生產(chǎn)管理APP已在武漢船用機(jī)械有限責(zé)任公司液貨產(chǎn)品數(shù)字化車間得到應(yīng)用,取得了較好的應(yīng)用效果,顯著提升了其數(shù)控機(jī)床的運(yùn)行效率。