О концепциях цифрового, умного производства и новых технологиях

Ключевые слова: цифровое производство, умное производство, жизненный цикл изделия, жизненный цикл производства, системы управления производством, цифровой двойник, реинжиниринг процессов.

Введение

В 2018 году журнал «Автоматизация в промышленности» напечатал статью автора о комплементарности PLM, MES и QMS систем [1]. В статье делается вывод, что системы управления жизненным циклом изделия, системы управления производством и системы автоматизации менеджмента качества представляют собой комплементарные активы предприятия, то есть активы, которые необходимо развивать вместе. Это активы, дополняющие друг друга таким образом, что увеличение одного актива увеличивает эффект от инвестиций в другой. Также было отмечено, что успешных внедрений систем уровня MES в дискретном производстве (куда относим и сложное машиностроение) немного, и это связано именно с большей ролью PLM в таких производствах и необходимостью получения актуальных данных об изделии и процессах из PLM системы для правильного функционирования MES систем.

С тех пор публикаций по MES системам стало меньше, но зато много стали говорить о цифровых двойниках, цифровой трансформации, умном производстве, интернете вещей, Индустрии 4.0 и т. д. При этом технической конкретики немного, особенно в области машиностроения. Часто звучит, что аддитивные технологии и применение роботов — это и есть будущее производства. Это, конечно, современные технологии, но это локальная автоматизация, не затрагивающая управление производством в целом.

Модель умного производства от MESA

В конце 2021 года ассоциация MESA анонсировала новую модель умного производства (Smart Manufacturing), которая и ставит целью разобраться со всеми этими модными концепциями. MESA традиционно занималась MES системами и является автором широко известной концепции производственных ИТ систем, известной как ISA95. Обычно ее представляют в виде пирамиды с 4 уровнями иерархии: системы дискретной автоматизации (датчики, контроллеры, приводы, SCADA системы и т. д.) занимают уровни 1-2, MES системы — уровень 3, ERP и PLM — уровень 4. Вариант с добавлением системы класса QMS дан в [2].

Новая модель Smart Manufacturing выходит за рамки технологий и MES — на цепочку поставок, обеспечение качества, инжиниринг, аналитику, исследования и разработки и многие другие области, а не только производство. Но, по сути, дело не в технологиях. Сейчас так много новых технологий объединяются, и синергия этих технологий является одним из ключевых факторов для умного производства. Но Умное Производство принципиально не связано с технологиями, купить одни и те же технологии может каждый, но работают они далеко не везде. В новой модели речь идет о гораздо большем, чем технологии.

Модель MESA для интеллектуального производства объединяет три взаимосвязанные категории [3]. На рис. 1 они показаны в виде трех барабанов, которые взаимодействуют между собой в процессах перехода от бизнес-целей к результатам производства. Первая категория — это жизненные циклы (Lifecycles). Причем речь не только о жизненном цикле изделия (ЖЦИ). Этапы жизненных циклов определяют сферу охвата, заинтересованные стороны и их взгляд на интеллектуальное производство. Жизненные циклы представляют собой бизнес-процессы и потоки создания ценности, необходимые для производства, которые необходимо оптимизировать. Smart Manufacturing стремится повысить связность и прозрачность во всех измерениях предприятия, влияя на все жизненные циклы.

Рис. 1. Новая модель умного производства от MESA (русификация автора)

Новая модель рассматривает несколько жизненных циклов:

• Изделие
• Цепочка поставок
• Производство
• Производственный актив
• Заказ-деньги
• Персонал

Любая производственная среда включает в себя набор взаимосвязанных процессов. Некоторые из этих процессов охватывают все жизненные циклы. По этой причине модель также включает категорию 2: набор потоков между жизненными циклами (Cross-Cycle Threads), а именно:

• Качество
• Соответствие нормативам
• Моделирование / Симуляция
• Аналитика
• Цифровой двойник / поток
• Энергия
• Безопасность

Потоки кросс-жизненного цикла помогают связать воедино функции между различными жизненными циклами для достижения конкретных целей, таких как предписанные уровни качества, соответствие нормативным требованиям или снижение энергопотребления. Некоторые потоки кросс-жизненного цикла имеют глобальные цели, такие как аналитика, безопасность и т. д. Они гарантируют, что жизненные циклы работают согласованно, а не независимо.

Умное производство также обеспечивается современными технологиями — категория 3. Новая модель MESA учитывает эти технологии:

• IIoT – промышленный интернет вещей
• Big Data – большие данные
• AI / ML – искусственный интеллект
• Wireless – беспроводные технологии
• Blockchain – блокчейн
• Edge to Cloud – облачные технологии
• Additive – аддитивные технологии
• Robotics – роботизация
• VR / AR – виртуальная и дополненная реальность

Но мы в данной статье сосредоточимся на первых 2 категориях.

Жизненные циклы

О жизненном цикле изделия, или ЖЦИ, написано достаточно много. Это сфера PLM систем. Но как показывает практика, в тени остается собственно производство. И в большинстве случаев связка PLM — MES не работает. Новая модель призвана исправить ситуацию.

Добавление жизненного цикла (ЖЦ) производства позволит правильно организовать взаимодействие этих циклов. PLM — это система (или набор систем) уровня предприятия или даже холдинга. MES система — это система уровня цеха или участка. То есть в общем случае на предприятии будет несколько MES систем, и даже если они созданы на одной платформе, то все равно это разные системы. В такой постановке публикации практически отсутствуют. Для сложных изделий не все компоненты изготавливает головное предприятие. Довольно много компонентов изготавливают поставщики. Работа с поставщиками — это чаще всего область ERP систем. Иногда говорят и о специализированных CSM системах, но на практике они обычно выступают подсистемой ERP системы. Однако и ERP, и CSM не рассматривают технический уровень производства поставщиков. То есть жизненные циклы (своего) производства и жизненные циклы цепочки поставок должны быть связаны с ЖЦИ.

Такое взаимодействие наиболее полно регламентировано в стандарте поставщиков автокомпонентов IATF 16949. Стандарт предписывает сертификацию производства поставщика в свете возможности изготовления компонентов надлежащего качества, в заданные сроки и в требуемых объемах. Для поддержки этого стандарта даже появились специализированные системы — QMS системы (подробнее в [2]. Однако эти системы в России слабо востребованы (о причинах можно почитать в статье [4]). Фактически в QMS есть элементы и ЖЦИ, и ЖЦ производства, и ЖЦ цепочки поставок. Но это только в одной отрасли. Есть попытки распространить опыт автопрома на авиационную промышленность (стандарты серии AS/EN9100) и на производителей железнодорожной техники (ISO TC 22163), но пока в меньшей степени.

Для взаимодействия разных жизненных циклов в новой модели есть отдельная категория — межцикловые потоки (рис. 1). Их рассмотрим далее.

Межцикловые потоки

Темы менеджмента качества мы уже коснулись ранее. Здесь отметим, что темы Качество (Quality) и Соответствие нормативам (Compliance) в новой модели MESA даны первыми. Предполагаем, что по степени важности. То есть это инструменты взаимодействия разных ЖЦ, причем уже в значительной степени формализованных в стандартах менеджмента качества и в QMS системах.

Здесь больше поговорим о Моделировании/Симуляции (Modeling/Simulation) и Цифровых двойниках/Цифровых потоках (Digital Twin/Thread).

И снова имеем вал публикаций о цифровых двойниках изделия. Обычно постановка вопроса направлена на использование CAE систем с целью замены реальных испытаний виртуальными. Тема правильная и актуальная, но не затрагивает производство. Также не рассматриваем цифровые двойники для стадии эксплуатации изделий. Нас интересует производство.

Цифровым двойникам производства посвящены работы профессора Фролова В.Б., например [5]. «На стадии управления жизненным циклом изделия (PLM) создается так называемый цифровой двойник изделия, а на стадии организации производства и изготовления формируется цифровая модель материальных потоков, представляющая собой цифровой двойник производственной системы». И реализуется это обычно с помощью MES систем. Производственная система машиностроительного предприятия на этапе ее эксплуатации подвержена функциональным и структурным изменениям из-за технического перевооружения, изменения номенклатуры и программы выпуска. В результате этих изменений создаются новые конфигурации производственной системы. Цифрой двойник производственной системы отражает ее конкретную конфигурацию. Он позволяет проводить необходимые расчеты для принятия управленческих решений, отображать в режиме реального времени производственные процессы, протекающие в производственной системе, проводить различные эксперименты типа «что если» путем математического моделирования производственных процессов.

Однако и здесь нет однозначного ответа на вопрос: в какой системе осуществляется контроль качества и как это связано с управлением качеством. Проведение контроля с фиксацией прослеживаемости — одна из функций MES. Работа с браком — тоже задача MES (но без долговременных мероприятий). Поиск причины брака может занимать длительное время и требует анализа, командной работы и т. д. Это выполняется в QMS. В качестве долговременных мероприятий могут быть запросы в PLM систему на изменение конструкции или технологии для снижения вероятности отказов. QMS — более глобальная система, по сравнению с MES. Она может объединять несколько площадок, на которых разный MES или нет MES вообще. Если какие-то детали можно производить на разных площадках, то анализ рисков и планирование контроля, в общем случае, могут сильно различаться. Такой анализ может помогать в принятии решений о переносе производства и т. д.

С цифровыми двойниками тесно связано и понятие цифровой трансформации. Нас интересует его применение для машиностроения, называемое промышленной трансформацией. Вот определение от аналитической компании LNS [6] «Промышленная трансформация — это проактивный и скоординированный подход к использованию цифровых технологий для постепенного улучшения в промышленных операциях».

LNS выделяет 4 стадии в области промышленной трансформации. Это Инкубационная (Incubate), Доказательная (Prove), Масштабирование (Scale), Внедрение (Embed).

На первой стадии практически каждое промышленное предприятие, которое инициирует трансформацию, делает это, формируя программу промышленной трансформации. Часто это выполняется силами внешних консультантов. Целью является тестирование технологии на пилотных проектах. На второй стадии программы надо перейти от презентаций к фактическому успеху внедрения (даже если он небольшой). Нужны быстрые решения, и они, как правило, развертываются на самых технически продвинутых заводах, которые можно назвать маяками.

Третья стадия (scale) программы выходит за рамки технической конвергенции операционных технологий (OT) и информационных технологий (IT) и переходит к организационной конвергенции. Это первый этап, когда промышленные организации реально начинают свою трансформацию. Глубокое и широкое взаимодействие с оперативным персоналом становится центральным элементом программы. Нужны инвестиции в «инфраструктуру» (сбор данных, очистка, контекстуализация и т. д.) без прямой и немедленной окупаемости. И на четвертой стадии проходит собственно внедрение. Здесь пересматривается сама программа трансформации и упор делается на пересмотре своих стандартных операционных процедур и по всей компании.

В исследовании отмечается, что положительное влияние на финансовые показатели компании в виде увеличения выручки, снижения себестоимости проданных товаров и увеличения операционной маржи реализуется на последних двух этапах Трансформации. Между стадиями 2 и 3 требуется кардинальное перестроение процессов. Производители должны перестроить свои команды, процессы, стратегии и методологии. Фактически речь идет о реинжиниринге процессов. Этот очень важный инструмент, который призван настроить межцикловые потоки в рассматриваемой модели.

Реинжиниринг процессов необходим и для использования новых технологий в существующем производстве. То есть через него и происходит связывание всех 3 категорий новой модели умного производства.

Заключение

Новая модель умного производства, конечно, требует детализации и адаптации под конкретное производство. Но она увязывает многие понятия, используемые компаниями-интеграторами, бизнес-консультантами, аналитиками, и делает это с привлечением технического уровня изложения материала.

Литература

1. Ведмидь П.А. О комплементарности систем уровня PLM, MES и QMS //Автоматизация в промышленности, 2018, №9, С. 38-40.
2. Место систем автоматизации СМК в ИТ ландшафте предприятия / Ведмидь П. // Портал Управление производством — Цифровое производство, 2018, №3, С. 47-51.
3. MESA Model: A Framework for Smarter Manufacturing / https://mesa.org/topics-resources/mesa-model/
4. Ведмидь П.А. Автоматизация менеджмента качества в QMS: Опыт интегратора //Автоматизация в промышленности, 2020, №11, С. 17-19.
5. MES — базис для создания «цифрового двойника» // Фролов В.Б. / https://www.e-xecutive.ru/management/practices/1989564-mes-bazis-dlya-sozdaniya-tsifrovogo-dvoinika?scrolltop=2640
6. The IX Journey: Four Stages of Industrial Transformation (IX) / https://blog.lnsresearch.com/the-ix-journey-four-stages-of-industrial-transformation