Analiza dużych zbiorów danych wkracza do produkcji elektroniki. Wszystko zdaje się wskazywać, że w niedługim czasie będzie to, podobnie jak w innych branżach, jedno z podstawowych narzędzi planowania i zarządzania przedsiębiorstwem.
WYZWANIE
Utrzymanie rentowności przedsiębiorstw produkcyjnych jest coraz większym wyzwaniem. Pod presją już nie tylko lokalnej, ale globalnej konkurencji, wiele przedsiębiorstw musi utrzymywać niskie marże a co za tym idzie niewielki margines opłacalności. W tym stanie rzeczy nie ma miejsca na błędy.
Odpowiedź na ten problem może kryć się w danych generowanych przez urządzenia produkcyjne. Na wszystkich etapach produkcji – od załadowania szablonu, przez rozprowadzenie pasty lutowniczej, montaż komponentów aż po inspekcję – czujniki – np. położenia, nacisku czy też kamery inspekcyjne mogą generować dane o stanie urządzeń, przebiegu poszczególnych procesów oraz właściwościach użytych komponentów i materiałów. Analiza tych surowych danych może pozwalać na wybór rozwiązań decydujących o rentowności działania.
Do tej pory zadania tego typu były powszechnie realizowane jedynie z użyciem oprogramowania do zarządzania linią produkcyjną SMT jak np. pakietu Narzędzi Fabrycznych Yamaha (Yamaha’s Factory Tools), które pozwalają operatorom i kierownikom produkcji kontrolować działanie, szybkość i wydajność urządzeń linii produkcji SMT.
Zazwyczaj są to narzędzia wspomagające programowanie maszyn, „dostrajanie” linii produkcyjnych oraz monitorowanie produkcji w czasie rzeczywistym.
Oprogramowanie do monitorowania linii, takie jak M-Tool firmy Yamaha, pozwala operatorom na bieżąco sprawdzać stan urządzeń, komponentów i podajników, a dzięki temu uzupełniać je bez niepotrzebnych przestojów. Ponadto, narzędzia takie jak aplikacje Yamaha’s QA Options i Mobile Judgement wskazują wykryte błędy produkcyjne (wyniki No-Go) i ułatwiają identyfikację przyczyny i wznowienie produkcji.
WIĘKSZE ZBIORY DANYCH, BARDZIEJ WYDAJNE NARZĘDZIA
Znalezienie schematów i rozwiązań wynikających ze zgromadzonych danych nie jest procesem prostym. Konwencjonalne podejście do tego problemu ogranicza się do analizy informacji płynących z procesu produkcyjnego przez doświadczonych pracowników. Jest to oczywiście proces powolny, często bazujący na „przeczuciach” dotyczących poszczególnych urządzeń i nastawiony na identyfikowanie przyczyn błędów produkcyjnych i przewidywanie problemów jakie mogą nastąpić w przyszłości.
Ponadto tworzenie raportów opartych o te dane, np. na potrzeby przetargów albo podejmowania decyzji strategicznych w firmach również jest problematyczne, czasochłonne i odciąga doświadczonych pracowników od ich podstawowych zadań.
Badania dotyczące metod analizy dużych zbiorów danych są obecnie kluczowym zagadnieniem dla wielu branż i gałęzi przemysłu. Dla szerokiego spektrum przedsiębiorców przejście w prawdziwie cyfrową formułę działalności uzależnione jest od pozyskiwania danych i możliwości ich sprawnej analizy. W branżach takich jak logistyka, farmacja, pakowanie żywności czy bankowość powstają systemy pozwalające na odkrywanie nowych rozwiązań w kierunku minimalizacji ryzyka, redukowania kosztów, zwiększania wydajności czy poprawa jakości.
Metody analizy danych zostały opracowane również dla branży produkcji elektroniki. Dzięki wiedzy specjalistycznej wytworzonej na potrzeby rozwijającej się branży zarządzania danymi, zadania te mogą być teraz automatyzowane. Pozwala to na rozpoznawanie schematów szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. YAMAHA połączyła siły z Tableau Software dla opracowania i wprowadzenia oprogramowania Yamaha Dashboard, opartego na systemach analitycznych Tableau. Narzędzia dostępne w Dashboard dostarczają bieżących i archiwalnych analiz, które pomagają zwizualizować poziom jakości, przeanalizować czynniki dostępności, wydajności i jakości, które tworzą Ogólną Efektywność Sprzętową (ang. Overall Equipment Effectiveness – OEE) i zagłębić się w informacje, by zidentyfikować przyczyny problemów i defektów.
ANALIZA OEE
Narzędzia monitorujące Dashboard firmy Yamaha pomagają operatorom utrzymać urządzenia na najwyższym poziomie, a w razie konieczności szybko przywracać produkcję. Kierownicy i personel inżynieryjny mogą natomiast wykorzystać tę wiedzę do rozwiązywania problemów na poziomie strategicznym i podejmowania działań w celu poprawy wydajności. Na wyższym poziomie zarządzania, narzędzia do raportowania dostarczają analitycznej wiedzy potrzebnej do oceny aktualnego stanu zdolności produkcyjnych i ułatwiają podejmowanie długoterminowych decyzji. Identyfikując przyczyny zmniejszonej dostępności, wydajności i jakości, można poprawić OEE a w konsekwencji zwiększyć opłacalność. Zaimplementowany w Dashboard know-how z zakresu analizy danych może to umożliwić. Analiza opisana na rysunku 1 może ilościowo określić problemy i zidentyfikować ich przyczyny, co pozwala na opracowanie i podjęcie odpowiednich działań.
Analiza produkcji w czasie rzeczywistym przedstawia stan maszyn i linii w sposób graficzny i szczegółowy, jak pokazano na rysunku 2. Użytkownicy mogą szybko zidentyfikować wszelkie usterki występujące na linii produkcyjnej, zobaczyć, które maszyny zostały zatrzymane i zobaczyć wpływ na OEE w miarę ich występowania.
Z drugiej strony, archiwalna analiza produkcji pozwala na bezpośrednią wizualizację graficzną metryki OEE i pozwala użytkownikom na natychmiastową wizualizację czasu przestoju, czasu konfiguracji i błędów, które powodują przestoje (rysunek 3). Bardziej szczegółowa analiza obejmuje liczbę błędów pobierania i zdarzeń, które powodują najczęstsze przestoje.
GŁĘBSZA ANALIZA DANYCH
Yamaha Dashboard zawiera kilka widoków, które pozwalają na głębszą analizę zagadnień związanych z balansowaniem linii, problemów powodujących błędne pobieranie komponentów i innych błędów. Wykres na rysunku 4 pokazuje, w jaki sposób Dashboard pomaga w łatwej wizualizacji statystyk pobierania, aby zidentyfikować przyczyny słabej wydajności i podjąć działania w celu zminimalizowania błędów pobierania.
Analiza pobierania może również pomóc w identyfikacji części i głowic, które rutynowo mają słabą wydajność i może wyróżnić wyniki w zależności od podajnika, głowicy lub dyszy. Analiza relacji pozwala użytkownikom na sprawdzenie liczby błędów występujących w innych komponentach obsługiwanych przez ten sam podajnik, głowicę lub dyszę, aby określić, czy błąd jest związany z danym komponentem, czy z częścią urządzenia.
DODAWANIE ŚLEDZENIA OBRAZU (IMAGE TRACING)
Wysokie wskaźniki odrzuceń często pojawiają się po kontroli wizualnej, gdy nowy typ komponentu jest wprowadzany do linii. Aby zminimalizować liczbę fałszywych wyników No-Go (NG), należy zebrać i przeanalizować odpowiedni zbiór danych obrazowych w celu zidentyfikowania wszelkich braków w obrazie wzorcowym używanym przez system kontroli do rozpoznania elementu.
Może to potrwać kilka dni, od kiedy problem zostanie po raz pierwszy zauważony, aby zebrać wystarczającą ilość informacji ze zdarzeń NG w celu dostrojenia systemu.
Dzięki najnowszym, wydajnym narzędziom możliwe jest teraz przechowywanie dużej liczby obrazów związanych z wynikami NG i wykorzystywanie ich do szybszego i skuteczniejszego dostrajania obrazów wzorcowych. All Image Tracer firmy Yamaha jest nowym narzędziem zaprojektowanym do ciągłego zapisywania wszystkich obrazów wizyjnych, a tym samym umożliwiającym analizę natychmiast po wykryciu problemu. Może to pomóc w szybkiej identyfikacji przyczyn wyników NG (rysunek 5), eliminując czas, który normalnie byłby potrzebny do zebrania obrazów po wykryciu problemu. Korzystając z tego narzędzia, inżynierowie mogą również szybko zoptymalizować obrazy wzorcowe, aby zapobiec dużym ilościom fałszywych odrzuceń po kontroli wizualnej.
Połączenie All Image Tracer z Dashboard daje dodatkowe możliwości monitorowania produkcji, pomagając szybko zidentyfikować i rozwiązać przyczyny problemów. Rysunek 6 pokazuje, w jaki sposób Yamaha Dashboard identyfikuje często występujące błędy (pobierania), podczas gdy późniejsza analiza powiązanych obrazów za pomocą All Image Tracer pozwala na szybkie zlokalizowanie przyczyny błędu i rozwiązanie go poprzez zresetowanie wysokości (pobierania).
Rysunek 7 pokazuje, w jaki sposób błędy ułożenia wykryte za pomocą Dashboard są potwierdzane poprzez analizę bazy danych All Image Tracer. Nachylenie wykryte w dokładności pobierania w osi X, podczas gdy dokładność w osi Y jest normalna, umożliwia usunięcie błędu poprzez zresetowanie pozycji pobierania.
WNIOSEK
Nowe wyzwanie – rewolucja w analizie wielkich zbiorów danych już trwa. Przedsiębiorstwa, by pozostać konkurencyjne w dłuższej perspektywie czasu, już teraz powinny korzystać z nowych narzędzi analitycznych dostępnych na rynku.
Pozyskując większe zasoby danych i obrazów oraz wykorzystując zautomatyzowane narzędzia analityczne i wizualne pomagające odczytywać i rozumieć wyniki, operatorzy, kierownicy działów, personel inżynieryjny i kadra zarządzająca mogą zyskać wgląd niezbędny do realizacji swoich celów. Może to pozwalać na szybsze przywracanie pracy maszyn lub produkcji po przestojach, korygowanie błędów i zapobieganie ich ponownemu wystąpieniu, jak i podejmowanie decyzji na wysokim szczeblu dotyczących strategii produkcyjnych i projektowania przyszłych produktów.
Wykorzystując potężną platformę analityczną Tableau, Yamaha Dashboard jest skalowalnym i przyszłościowym narzędziem, które jest gotowe do rozwoju wraz z użytkownikami i przy stałym rozwoju nowoczesnej nauki o danych.
WYŁĄCZNY DYSTRYBUTOR YAMAHA SMT ORAZ YAMAHA ROBOTICS – RENEX GROUP
Wyłącznym dystrybutorem YAMAHA SMT oraz YAMAHA Robotics w Polsce i krajach Europy Centralno-Wschodniej jest RENEX Group. Urządzenia YAMAHA, jak i inne produkty z oferty RENEX można zobaczyć i sprawdzić w działaniu w warunkach testowych linii produkcyjnych, również na własnych komponentach i podzespołach, w CENTRUM TECHNOLOGICZNO-SZKOLENIOWYM RENEX. Poza urządzeniami Grupa RENEX dostarcza kompleksowy zakres usług konsultacyjnych i doradczych z zakresu automatyzacji procesów produkcyjnych. Zainteresowanych zapraszamy do kontaktu z Doradcami Techniczno-Handlowymi RENEX Group.