СИСТЕМА МОНИТОРИНГА ЗАГРУЗКИ ИСПЫТАТЕЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИИ

УДК 338.32.053.4 Теперев Александр Сергеевич студент 2 курса магистратуры, высшая школа системного инжиниринга Московский физико-технический институт, Россия, г. Долгопрудный e-mail: exel84@mail.ru Субботин Сергей Алексеевич Заместитель технического директора – главный технолог, ПАО «Ярославский радиозавод», Россия, г. Ярославль СИСТЕМА МОНИТОРИНГА ЗАГРУЗКИ ИСПЫТАТЕЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИИ Аннотация: В статье рассматриваются существующие методы статического расчёта коэффициента загрузки испытательного оборудования и их ограниченность во взаимосвязи с данными по загрузке с прошлых периодов, которые нужно учитывать для оптимального планирования использования данного оборудования, чтобы использовать производственные мощности по максимуму с минимальными рисками. С целью минимизации ошибок при планировании загрузки предложена динамическая модель расчёта коэффициента загрузки испытательного оборудования с учётом статистических данных по загрузке оборудования предшествующих отчётных периодов. На основе предложенной модели рассмотрен пример построения информационной системы мониторинга загрузки испытательного оборудования на предприятии. Ключевые слова: коэффициент загрузки испытательного оборудования, система мониторинга загрузки испытательного оборудования. Тeperev Alexander Sergeevich 2st year master student, Higher School of Systems Engineering, Moscow Institute of Physics and Technology, Russia, Dolgoprudny Subbotin Sergey Alekseevich Deputy Technical Director - Chief Technologist Yaroslavl Radio Plant, Russia, Yaroslavl TEST EQUIPMENT LOAD MONITORING SYSTEM AT THE ENTERPRISE Abstract: The article discusses the existing methods for the static calculation of the load factor test equipment and their limitations in relation with the data on 1 Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 10/2019 http://tribune-scientists.ru loading from previous periods that must be considered for optimal planning of the use of the equipment in order to use production capacity to the maximum with minimum risk. To minimize errors in the planning of the proposed dynamic load model calculation of load factor test equipment, taking into account statistical data on loading of equipment prior reporting periods. Based on the proposed model, an example of the construction of information system for monitoring loading test equipment in the enterprise. Key words: test equipment load factor, test equipment load monitoring system. На промышленных предприятиях, где находятся испытательные комплексы или участки загрузку испытательного оборудования не считают или считают по стандартным формулам [1, с. 1], которые, во-первых, разработаны для производственного оборудования, а, во-вторых, не учитывают статистические данные по загрузке оборудования из прошлых периодов. Со временем испытательное оборудование изнашивается, требуется более длительная наладка и включение, а, следовательно, расчёт загрузки по стандартным формулам приводит к не точным результатам оценки загрузки, что влечёт за собой ошибки в планировании, которые могут повлиять на срыв сроков поставки продукции потребителю. Расчёт загрузки испытательного оборудования только на основе статистики также не даст правильных результатов, так как номенклатура изделий для испытаний меняется месяц от месяца, а в пиковые периоды такой расчёт приведет к резко завышенным результатам, и планирование загрузки по этим данным в последующие периоды повлечёт за собой простой оборудования. Загрузку испытательного оборудования следует считать на каждый месяц, так как годовой план может меняться, а месячный меняется не так значительно и, имея достаточную информацию о количестве объектов для испытаний, можно с большой точностью сосчитать коэффициент загрузки оборудования на данный месяц. Сравнивая, в конце каждого месяца, расчетный коэффициент загрузки испытательного оборудования с фактическим его значением и произведя нормирование на величину производственной программы можно, на основе данной статистики, в последующие месяцы получить более точные результаты Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 10/2019 http://tribune-scientists.ru 2 по расчёту коэффициента загрузки. Для удобства введем нормировочный коэффициент и обозначим его D. Для j-го месяца коэффициент рассчитывается по формуле: , (1) где bj – поправочный коэффициент j-го месяца; bj-1 – поправочный коэффициент (j-1)-го месяца, если расчёты начинать с j-го месяца, то Dj = bj, а для нулевого месяца Dj = 1; Nj и Nj-1 – количество изделий (производственная программа) соответственно j-го и (j-1)-го месяца. Модель расчёта коэффициента загрузки испытательного оборудования (для k-го оборудования на j-ый месяц) выглядит так: , (2) где - нормировочный коэффициент с учётом статистики прошедшего месяца; - суммарное время проведения испытаний производственной программы j-го месяца на k-ом испытательном оборудовании; - время проведение испытаний одного изделия (партии изделий, в случаях, когда испытания проводятся для партии единовременно); S – номенклатура изделий для испытаний; – количество изделий (партий) i-ой номенклатуры для испытаний на k- ом оборудовании; - эффективный фонд времени j-го месяца k-го испытательного оборудования; - количество рабочих дней в j-ом месяце; - количество смен в рабочем дне j-го месяца; 3 Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 10/2019 http://tribune-scientists.ru jjjjjjNNNbNjbD111**%100*)*(*01.kkэффjkплjkjkзагрjkрасчNTФTDК1jkDSikiиспkiплjknТТ1*испkTkin)100/1(***kсмсмjрабjэффjkpTКДФрабjДсмjK - длительность смены; - процент простоя k-го оборудования; - технологическое время для k-го оборудования; - общее число изделий (партий) для испытаний на k-ом оборудовании в расчётном месяце по плану производства. Следует отметить, что Nk - это не общее число изделий, а общее число загрузок, так как испытываться одновременно могут несколько изделий. Технологическое время включает в себя время на включение, выключение, время на загрузку и выгрузку образцов для испытаний, а также учитывает простой испытательного оборудования при подготовке к испытаниям. На основе формулы (2) можно создать информационную систему мониторинга процесса загрузки испытательного оборудования в реальном времени, так как входящие в состав коэффициенты рассчитываются по итогам прошедших временных периодов (календарных месяцев). Система мониторинга загрузки на основе статистических данных и собранных результатов должна сигнализировать всем участникам процессов планирования о возможной перегрузке оборудования в конкретном календарном месяце. Система поможет реализовать принципы бережливого производства в рамках сокращения издержек (ожидания, простои и пр.), создания целостного рабочего потока для достижения максимальной эффективности. [2; с. 1]. Например, если при равномерной загрузке оборудования из месяца в месяц с учётом прочих процессов коэффициент загрузки растёт, то это означает, что у оборудования растёт технологическое время, которое должно оставаться условно постоянным. Рост технологического времени может быть обусловлен или медленной работой персонала или нестабильной работой оборудования. Для условной оценки можно настроить пороговые точки коэффициента загрузки при определенной фиксированной производственной программе. Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 10/2019 http://tribune-scientists.ru 4 смTkp0kTSikiknN1Тогда система мониторинга загрузки предупредит нас о превышении пороговых значениях коэффициента загрузки, это позволит вовремя произвести оценку ситуации и принять предупреждающие действия к стабилизации загрузки конкретного вида испытательного оборудования. Систему можно реализовать на базе установленных на предприятии программных продуктов, взаимодействующих с общей базой данных организации. Исходные данные в систему должны поступать из соответствующих первоисточников: - месячный план (номенклатура) испытаний изделий (партий) – из отдела планирования; - время испытаний (трудоёмкость) и время на проведение подготовительно-заключительных работ – из электронной базы технологических процессов (в электронных техпроцессах указывается также конкретный тип испытательного оборудования и возможные замены, если они имеют место быть) : - номенклатура изделий для периодических испытаний – из лаборатории испытаний; - данные по проведению периодической аттестации испытательного оборудования – из отдела Главного метролога; - данные по плановому предупредительному ремонту и обслуживанию – из отдела эксплуатации основных фондов; - данные по проведению испытаний технологических образцов для отработки технологии и исследований – из отдела Главного технолога; - данные по аттестации технологической оснастки – из отделения изготовления оснастки; - текущие данные об испытаниях должны фиксироваться постоянно на испытательном участке персоналом участка. 5 Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 10/2019 http://tribune-scientists.ru  Рисунок 1. Функциональная схема работы системы мониторинга загрузки испытательного оборудования На рисунке 1 представлена функциональная схема работы системы мониторинга загрузки испытательного оборудования, стрелками показаны вводимые данные, линиями – запросы имеющихся данных из базы по соответствующим подразделениям промышленного предприятия. Данная информационная система на основе математической модели расчёта загрузки может быть использована на промышленных предприятиях Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 10/2019 http://tribune-scientists.ru 6 машиностроения, которые имеют в структуре специализированные испытательные центры или участки. Практически всё современное испытательное оборудование оснащено системой управления на базе промышленных контроллеров или компьютеров. Каждое включение, выход на режим и процесс испытаний постоянно записываются в память. Оборудование также оснащено интерфейсами Ethernet или RS-485, RS-232, USB, которые позволяют передавать данные о процессах испытаний в сеть, на определённый сервер сбора данных. Поэтому интегрировав оборудование в общую сеть, настроив регулярную отправку данных о процессах испытаний на сервер сбора данных, можно полностью автоматизировать процесс сбора данных о проходимых процессах испытаний и оперативно находить коэффициент загрузки. Опишем принцип работы системы мониторинга загрузки испытательного оборудования. На первом этапе отдел планирования после утверждения готового плана на производство продукции для данного месяца вводит соответствующие данные в программу. Формируется матрица (S, N) по номенклатуре изделий (S) и количеству (N). Данные (S; N) поступают в модуль сбора данных системы мониторинга загрузки испытательного оборудования. Также комбинированная матрица (S[Изделие …]) поступает в модуль «Базы данных технологических процессов», где она преобразуется в матрицу данных по испытательному оборудованию (Тпл; T0; Фном; k), которая также поступает в модуль сбора информации системы мониторинга загрузки испытательного оборудования. На втором этапе система мониторинга запрашивает информацию из баз данных служб предприятия для расчёта матрицы (Тпр; k). На третьем этапа система мониторинга запрашивает данные из собственной базы для расчёта матрицы (D; k). На четвёртом этапе система мониторинга обрабатывает данные в единую матрицу (Dj-1; Тпл; Т0; Фэфф; k) и производит . расчёт матрицы Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 10/2019 http://tribune-scientists.ru 7 );(kKзаграсРассчитанные значения записываются в массив системы мониторинга. При изменении входных данных постоянно должны обновляться с сохранением предыдущих значений. В любой момент времени можно увидеть текущее значение расчётного коэффициента загрузки любого испытательного оборудования (группы) из номенклатуры k. Использование динамического метода с применением статистических данных позволяет прогнозировать выход из строя испытательного оборудования и соответственно заблаговременно проводить дополнительные регламентные работы для предупреждения остановки оборудования во время испытаний. Предложенная система мониторинга загрузки испытательного оборудования на основе математической модели расчёта может быть использована на предприятиях машиностроения, которые имеют в структуре специализированные испытательные центры или участки. Список литературы: 1. Производственна мощность и загрузка оборудования [Электронный ресурс] URL: // https://studbooks.net/1727488/ekonomika/proizvodstvennaya_moschnost_zagruzka_ oborudovaniya (дата обращения: 22.10.2019). 2. Бережливое производство: инструменты, методы и этапы внедрения [Электронный ресурс] // URL: https://molodost.bz/poleznoe/berezhlivoe- proizvodstvo/index.html (дата обращения: 22.10.2019). 3. Ревуцкий Л.Д. Производственная мощность, продуктивность и экономическая активность предприятия. Оценка, управленческий учет и контроль. М.: Перспектива. 2002. 240 с. 8 Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 10/2019 http://tribune-scientists.ru