Совершенствование цикла резки-гибки при производстве металлоконструкций [Часть 2]

Вслед за ростом производства как отрасли, растёт и необходимость автоматизации рабочих процессов, особенно при изготовлении надёжных и качественных металлоконструкций для аэронавтики, медицины, промышленности и строительства. В первой части данной статьи мы рассмотрели как влияют косвенные процессы связанные с организацией и доставкой деталей на следующий этап, на общее время производства изделий, как устаревшие технологии и не современная планировка цеха тормозят рабочий процесс, а из-за деталей которые находятся в буфере между разными этапами производства растёт оборотный капитал.

Как можно уменьшить эти буферы и сократить оборотный капитал между различными этапами технологического процесса? На самом деле, есть только один вариант: Вы должны сократить время пропускной способности и уменьшить буферы между различными рабочими центрами. Это легче сказать, чем сделать, поскольку сложно соответствующим образом управлять процессами, особенно учитывая человеческий фактор при перемещении деталей между резкой и гибкой.

Сравните завод с большим ассортиментом и малым объемом производства с крупным аэропортом. Представьте, что вы планируете прилёт различных самолетов, одни из которых прилетают вовремя, а другие задерживаются, управляете различными вылетами, следя при этом за постоянно непредсказуемой погодой. Этот сценарий можно сравнить с гибкой производственной средой с постоянно меняющимися требованиями и запросами клиентов. Как авиадиспетчеры справляются с этой проблемой? Они полагаются на радар и другие аналитические компьютерные модели, которые помогают принимать оптимальные решения.

В прошлом программное обеспечение для управления производством могло быть сложным и непомерно дорогим. Благодаря ускорению разработки программного обеспечения ситуация изменилась. Сложное программное обеспечение, специально предназначенное для производственной среды, теперь доступно по относительно низкой цене. Используя передовые алгоритмы программирования, система управления производством (MES) может помочь производственникам увеличить пропускную способность, снизить уровень WIP и уменьшить оборотный капитал.

Информационные панели MES отображают и передают оператору в режиме реального времени информацию о наиболее срочных заказах. Как только оператор начинает выполнять определенную деталь, станок сообщает системе, что деталь находится в процессе, а программное обеспечение на лету перераспределяет или изменяет приоритеты между различными рабочими центрами.

Все это происходит с одной целью: сокращение времени обработки, а вместе с ним и оборотного капитала. Когда поступают заказы на новые детали, алгоритмы быстро проверяют, какие из этих деталей подходят для роботизированной гибки, создавая программы как для гибочного станка, так и для робота. Как только это сделано, инженеру по системному управлению не составляет труда составить расписание и распределить заказы на роботизированный или ручной гибочный станок.

Для выполнения трудоемких операций, включающих программирование станка и пробные гибы, традиционные производственные цеха использовали большие буферы между резкой и гибкой. Благодаря программному обеспечению и быстрой смене инструмента настройка занимает меньше времени, а буферы значительно сократились. Операции с большим количеством компонентов по-прежнему нуждаются в таких буферах, чтобы учесть различное время цикла, но современные технологии сделали большинство непредсказуемых настроек делом прошлого.

Конечно, такие усовершенствования процессов возможны только при использовании сложных алгоритмов и искусственного интеллекта. Благодаря постоянно совершенствующимся моделям машинного обучения алгоритмы становятся все лучше в принятии таких решений. Именно это позволяет создавать интегрированные решения для резки и гибки, которые имеют смысл в малосерийном и многосерийном производстве.

Алгоритмы позволяют производителям оборудования создавать очень сложные станки с усовершенствованным и надежным разделением деталей. Используя эти алгоритмы, компьютерные модели работают в фоновом режиме, доказывая вероятность успешного надежного разделения определенных геометрий деталей; на основе этого они рекомендуют машины, которые подойдут лучше всего.

То же самое происходит при автоматической роботизированной гибке. Алгоритмы определяют, какие захваты необходимы для перемещения деталей на оборудование, а также правильную оснастку, и пишут программы для робота и гибочных станков, на лету и в фоновом режиме, перед запуском в производство. Эта технология позволяет создавать интегрированные системы резки и гибки, в которых лазерный или пробивной станок режет и разделяет детали. Затем эти детали хранятся в системе хранения до того, как их запросит автоматизированная роботизированная гибочная машина.

Непосредственно связанные системы резки и гибки без стеллажа для хранения металла существуют уже некоторое время, но они хорошо работают только с определенными деталями, включая те, которые проводят одинаковое время в процессе резки и гибки. Если один или другой процесс протекает медленнее или быстрее, то либо режущий, либо гибочный станок будет вынужден ждать окончания работы другого. Это создает "узкое место" и недоиспользование дорогостоящего производственного оборудования.

Системы с промежуточным стеллажом для хранения металла являются противоположностью этому. Благодаря использованию ба стеллажа пакетная обработка становится возможной, и каждый станок может выдавать максимальную производительность без замедления со своей стороны или со стороны работы другого станка. Если одна машина работает медленнее, другая может обрабатывать детали из буферного хранилища или с оборудования вне автоматизированной системы.

В будущем автономное производство станет ключом к успеху, особенно в условиях, растущей конкуренции среди производств и борьбу за молодых специалистов, заинтересованных в долгой и стабильной карьере в производстве. Устанавливая автономные процессы, производственники также могут рассчитывать на то, что станки будут работать больше, поскольку они не требуют присутствия операторов.

Сегодня предприятиям требуются люди с новыми навыками. За последние 50 лет операторы перешли от работы с ножницами по металлу к программированию и управлению оборудованием с ЧПУ. Следующее поколение сосредоточится на том, чтобы сделать процессы автономными.

Советуем вам прочитать статьи опубликованные в нашем блоге ранее: «‎Инструкция по ручной лазерной сварке [часть 1]»‎ и «‎Как искусственный интеллект помогает сделать автономную сварку труб реальностью»‎.

Если вам понравилась статья, то ставьте лайк, делитесь ею со своими друзьями и оставляйте комментарии!