Компания «ОДК-Пермские моторы» завершила первый этап перехода к «умному производству», внедрив систему промышленного мониторинга «Диспетчер». Теперь все данные о производстве доступны по запросу за минуту, а не за 72 часа, коэффициент загрузки оборудования увеличился более чем на 20%, и у предприятия готова база для реализации проектов по применению предиктивной аналитики. Об этом сообщает пресс-служба группы компаний «Цифра», разработчика системы.
Зачем потребовалась система мониторинга
«ОДК-Пермские моторы» — один из лидеров двигателестроения в России. Выпуск новой продукции, в числе которой турбовентиляторный двигатель ПД-14, потребовал от предприятия модернизации производственных мощностей. Вместе с этим компания стремилась повысить качество и скорость техобслуживания оборудования и увеличить его производительность. Для этого требовалась надежная система промышленного мониторинга, позволяющая отслеживать все производственные процессы и снабжать руководство объективной информацией для принятия управленческих решений.
Систему «Диспетчер» выбрали из-за ее широкой базы промышленных протоколов для подключения, которая покрывает практически весь парк производственного оборудования «ОДК-Пермские моторы»: на предприятии применяется металлорежущее оборудование, термические установки, установки плазменного напыления и роботокомплексы. Также важным решающим фактором был функционал «Диспетчера».
Система позволяет:
Как проходило внедрение системы
В 2019 году «Диспетчер» протестировали на трех единицах оборудования «ОДК-Пермские моторы». В 2020 году предприятие получило грант от Российского фонда развития информационных технологий. Это позволило приступить к внедрению системы и реализовать его за один год вместо трех. Внедрение «Диспетчера» началось в июле 2020. В сентябре 2020 года подключили 118 единиц оборудования, в первом квартале 2021 года — еще 92.
За время реализации проекта разработали шесть нестандартных технических решений по подключению уникального оборудования (термические установки, установки плазменного напыления, роботокомплексы).
Вместе с этим установили автоматизированные рабочие места «Цифровое производство» (АРМ «ЦП» — компьютеры, которые стоят возле каждого станка), и разработали дополнительный функционал фотофиксации несоответствий с рабочих мест у станка. В «Диспетчер» добавили возможность регистрации персонала при помощи карточек-пропусков.
Для оборудования определили основные и дополнительные состояния, измеряемые параметры, а также общий перечень причин простоя для каждого станка. Настроили контроль оборудования в реальном времени и систему оперативных оповещений о состояниях техники для ответственных сотрудников. Для отправки оповещений используются e-mail сообщения и встроенные функции. Список событий и адресаты задаются в системе. Все события и отправленные сообщения регистрируются в специальном журнале.
Для более эффективного управления производством настроены аналитические отчеты и обзоры о работе оборудования и персонала: отчет о загрузке оборудования, отчет о работе и простоях оборудования, комплексный отчет по изготовлению деталей и прочее. В отчетах вместе с итоговыми данными также отображаются ключевые показатели эффективности. На большом мониторе в режиме реального времени транслируется информация о показателях работы и текущем состоянии станков подразделения. Реализован мониторинг обрабатываемых деталей по конкретным технологическим операциям на конкретных станках.
Итоги проекта
Результаты проекта более чем в два раза превзошли ожидания. В частности, коэффициент фактической загрузки оборудования вырос на 20,9% вместо планируемых 10%. Коэффициент ремонта снизился на 23,1%, коэффициент наладки оборудования сократился на 12,9%, простои — на 13,6%.
«ОДК-Пермские моторы» намерено ежегодно подключать к системе «Диспетчер» до 150 единиц техники и к 2024 году покрыть парк из 800 станков.
Также предприятие планирует в ближайшем будущем реализовать функционал внедрения данных цифрового журнала техобслуживания и ремонта и формирования массива достоверных данных в режиме онлайн. Это позволит приступить к тестированию предиктивной аналитики и промышленных приложений с искусственным интеллектом.
