ООО Сунъян Юнсинь Машиностроительное Производство
№ 288, 2-я дорога Чансина, улица Сипин, уезд Сунъян, город Лишуй, провинция Чжэцзян
ООО Сунъян Юнсинь Машиностроительное Производство
№ 288, 2-я дорога Чансина, улица Сипин, уезд Сунъян, город Лишуй, провинция Чжэцзян
Управление данными цифрового горизонтального пресса – это не просто модное слово. Это реальная необходимость, которая, на мой взгляд, часто недооценивается в отрасли. Многие до сих пор рассматривают сбор данных как приятное дополнение к производству, а не как фундамент для оптимизации процессов, предсказательного обслуживания и, в конечном итоге, увеличения прибыли. И эта недооценка приводит к множеству проблем – от потери ценной информации до упущенных возможностей. Хочется поделиться опытом, как мы сталкивались с этими проблемами и какие решения находили, хотя, честно говоря, путь этот далек от идеального.
Начнем с самого очевидного. В большинстве предприятий, работающих с горизонтальными прессами, данные разбросаны по разным системам: системы управления станками (СУС), системы контроля качества, журналы технического обслуживания, базы данных материалов, и даже просто бумажные отчеты. Попытка объединить эти данные в единую картину – это как пытаться собрать пазл, когда часть деталей потеряна или повреждена. На практике, мы столкнулись с ситуацией, когда для анализа причины простоев пресса приходилось собирать информацию из пяти разных источников, тратя на это несколько дней. Это, конечно, неэффективно. И это лишь верхушка айсберга – часто информация в этих системах не синхронизирована, что приводит к неверным выводам и ошибочным решениям.
При этом, проблема не только в самих системах, но и в формате данных. Каждая СУС может генерировать данные в своем формате, что требует дополнительной работы по преобразованию и интеграции. Это особенно актуально при использовании оборудования разных производителей. Мы как раз работали с прессами разных марок и моделей, и эта проблема была очень острой. Использовались различные скрипты, разработанные специально для интеграции, но это – временное решение, требующее постоянного обслуживания.
Решили мы тогда двигаться в сторону комплексного решения – внедрение платформы для сбора и анализа данных (Data Platform). Выбор пал на комбинацию оборудования от швейцарской компании *Vision Data Systems*, специализирующейся на решениях для промышленной автоматизации и, как мы выяснили, имеющей очень гибкие интерфейсы для интеграции с разными СУС. Они предложили модульную систему, которая позволяла собирать данные с различных источников, хранить их в едином хранилище и проводить анализ на основе различных алгоритмов.
Первые месяцы были настоящим испытанием. Интеграция с существующими системами оказалась более сложной, чем мы предполагали. Пришлось тратить много времени на настройку и калибровку, а также на обучение персонала работе с новой платформой. Но, в итоге, мы получили результат. Теперь у нас есть централизованное хранилище данных, которое позволяет нам анализировать производительность прессов в режиме реального времени, выявлять узкие места и оптимизировать производственные процессы. Например, мы смогли сократить время простоев пресса на 15% благодаря анализу данных о его работе. Данные собираются с датчиков, интегрированных в пресс, и СУС. Важно отметить, что мы тщательно продумали архитектуру платформы, чтобы обеспечить ее масштабируемость и надежность.
Один из самых интересных аспектов использования платформы – это анализ данных для оптимизации технического обслуживания. Мы начали собирать данные о вибрации, температуре, давлении и других параметрах прессов. Используя алгоритмы машинного обучения, мы смогли выявлять аномалии и предсказывать возможные поломки. Это позволило нам перейти от планово-предупредительного обслуживания к обслуживанию по состоянию (Condition-Based Maintenance – CBM).
Вначале возникали сомнения: насколько надежны эти предсказания? Были случаи, когда система выдавала ложные тревоги. Но со временем мы научились фильтровать шум и сосредотачиваться на наиболее важных показателях. Результаты впечатляют. Мы смогли сократить количество неожиданных поломок и увеличить время безотказной работы прессов. Мы использовали данные о нагрузке, температуре подшипников, и другие факторы для создания модели, которая предсказывает вероятность отказа.
Конечно, не все было гладко. Самой большой проблемой оказалась нехватка квалифицированных специалистов, способных работать с платформой и анализировать данные. Нам пришлось нанять нескольких аналитиков данных и пройти их обучение. Еще одна проблема – это сопротивление персонала изменениям. Не все сотрудники были готовы использовать новую систему, и требовалось много усилий, чтобы убедить их в ее преимуществах.
Главный урок, который мы вынесли из этого опыта, – это важность комплексного подхода. Внедрение платформы для сбора и анализа данных – это не просто установка программного обеспечения. Это изменение всей производственной культуры. Требуется вовлечение всех сотрудников, обучение и постоянная поддержка. Также, нельзя недооценивать важность качественных данных. Бесполезно собирать данные, если они неточные или неполные.
В будущем мы планируем расширить функциональность платформы, интегрировать ее с другими системами предприятия и использовать новые технологии, такие как искусственный интеллект и интернет вещей (IoT). Например, мы рассматриваем возможность использования беспилотных летательных аппаратов (дронов) для визуального осмотра прессов и сбора данных.
Мы также планируем начать использовать платформу для анализа данных о качестве продукции. Это позволит нам выявлять причины дефектов и оптимизировать производственные процессы. Ведь цифровизация производства прессов – это не только оптимизация затрат, но и повышение качества продукции и конкурентоспособности.
ООО Сунъян Юнсинь Машиностроительное Производство уже несколько лет успешно использует систему Управление данными цифрового горизонтального пресса, обслуживая широкий спектр клиентов. Наш опыт позволяет говорить о реальной отдаче от внедрения таких систем, и мы готовы делиться им с другими компаниями, заинтересованными в повышении эффективности производства металлоконструкций и металлообработки.
