Informační panel pro manažera výroby

Transkript

1 Bankovní institut vysoká škola, a.s. Katedra informatiky a kvantitativních metod Informační panel pro manažera výroby Diplomová práce Autor: Bc. Vladimír Šoul, DiS. Informační technologie a management Vedoucí práce: doc. Ing. Alena Buchalcevová, Ph.D. Strakonice 2016

2 Prohlášení Prohlašuji, že jsem diplomovou práci zpracoval samostatně a v seznamu uvedl veškerou použitou literaturu. Svým podpisem stvrzuji, že odevzdaná elektronická podoba práce je identická s její tištěnou verzí, a jsem seznámen se skutečností, že se práce bude archivovat v knihovně BIVŠ a dále bude zpřístupněna třetím osobám prostřednictvím interní databáze elektronických vysokoškolských prací. Ve Strakonicích dne Vladimír Šoul

3 Poděkování Za cenné rady, náměty a inspiraci bych chtěl touto formou poděkovat vedoucí práce doc. Ing. Aleně Buchalcevové, Ph.D a Ing Tomášovi Kadeřábkovi. Další poděkování patří Ing. Vladimíru Benešovi, Ph.D a IT oddělení ve firmě Rohde & Schwarz za technickou podporu.

4 Anotace Diplomová práce Informační panel pro manažera výroby popisuje základní potřeby pro sběr a vyhodnocování dat. Dále se zabývá návrhem a realizací programu pro vyhodnocování dat z výroby. Mezi hlavní prvky pro vyhodnocování patří: ztráta výkonu, ztráta dostupnosti, počet chyb, počet druhů chyb a celková efektivnost zařízení. Annotation Dissertation "Information board for production manager" describes basic needs for collecting and evaluation of data. It also looks into the proposal and realisation of data evaluation programme. Among primary elements for evaluation belong: loss of output, availability loss, quantity of defects, quantity of sorts of defects and total efficiency of the device.

5 Obsah Úvod Štíhlá výroba Just-in-time Jidoka Kanban Charakteristika OEE Úvod do celkové efektivnosti zařízení Celková efektivnost zařízení (OEE) Pojem celková efektivnost zařízení Výpočty celkové efektivnosti zařízení Dostupnost (availability) Výkon (performace) Kvalita (quality) Teorie sběru a vyhodnocování dat z výroby Ruční sběr dat Automatický sběr dat Ukládání dat Přístroje pro sběr dat ve firmě Papouch... 21

6 Papouch Quido ETH 4/ Juki JUKI KE JUKI KE Hlavní funkce KE2070, KE Cogiscan Historie Sběr, klasifikace, třídění a vyhodnocení dat z výroby Sběr dat v Rohde a Schwarz Přenos informací z Juki pro vyhodnocování Popis parametrů pro vyhodnocení Návrh a realizace informačního panelu pro manažera výroby Specifikace požadavků Funkční požadavky Nefunkční požadavky Soupis funkčních požadavků Analýza programu Diagram případů užití Schéma maker Sekvenční diagram Návrh programu... 49

7 Jazyk a vývojové prostředí Platforma Návrh uživatelského rozhraní Implementace Testování Inspekce produktu Plán testů Akceptační kritéria Integrita dat Uživatelská příručka Závěr Použité zdroje Seznam obrázků Seznam tabulek Přílohy... 85

8 Úvod Dnešní doba je bezesporu dobou technologie. Většina z nás si nedokáže život bez informační technologie ani představit. Je to velice užitečná pomůcka pro uchovávání a vyhodnocování informací. Pokud se člověk zamyslí nad prvním bodem, to znamená uchovávání informací, asi všechny napadne, že uložená data mohou být kdekoliv na disku. Nedílnou součástí uchovávání dat je jejich ukládání na síti. Je spousta firem, které se zabývají bezpečným ukládáním dat. Asi pro nás nejvíce používaným názvem je takzvaná cloudová služba. Některé tyto služby jsou placené jiné ne. Toto rozdělení je zapříčiněno garancí zabezpečení dat. Hodně lidí využívá cloudové ukládání v mobilním telefonu například v operačním systému Android. Právě toto úložiště využívá nejčastěji schránku na Google účtu. Tato diplomová práce je zaměřena zejména na vyhodnocování informací. Asi každý z nás si někdy vyhodnocoval data buď doma, nebo ve škole. Většina studentů si data vyhodnocuje i v učivu, kdy si zvýrazní jednotlivé body pro učení. Někdo si označuje části textu jednou barvou a na jiné použije barvu jinou. Takhle by se dalo využívat vyhodnocování a třídění informací studentů. Většina firem využívá vyhodnocování a třídění informací každý den. Firmy využívají systémy, které vyhodnocování dat zvládají samy, aniž by do nich zasahoval lidský faktor. Tato práce se zabývá informačním panelem pro manažery. Diplomová práce vznikla za účelem vyhodnocování dat z výroby plošných spojů, jinak řečeno DPS (deska plošných spojů). Při výrobě plošného spoje vzniká velké množství informací. Mezi základní informace patří doba, za jakou se deska plošného spoje osadí. K zaznamenání jednotlivých informací slouží speciální program pro záznam dat. Juki přístroje k tomu využívají software Cogiscan. Ten jednotlivá data zaznamenává do databáze a tu je poté třeba zpracovat. Právě po sběru dat je potřeba vyhodnotit, jak kvalitně se deska osadila. K tomu slouží informační systém dané firmy, který tato data začne vyhodnocovat. Hlavním cílem diplomové práce je vytvořit informační panel pro manažera výroby. Každý manažer větší firmy by měl mít možnost si kdykoliv vyhodnotit data z výroby a ta poté využívat pro zkvalitnění výroby. 6

9 V této diplomové práci bylo vybráno k vyhodnocování programovací jazyk VBA (Visual Basic for Aplication). Jeho výhodou je snadné pochopení a používání tohoto programovacího jazyka. Software byl vybrán také zejména kvůli licenci MS Office. Tato licence je nainstalována na všech počítačích ve firmě Rohde a Schwarz. Cílem práce je pomocí VBA vyhodnocovat potřebné informace z výroby osazování DPS (desek plošného spoje). Aby se mohla jednotlivá data použít pro zlepšení výroby, je potřeba vyhodnocovat získané hodnoty. V tomto případě je potřeba zjistit chybovost při osazování, délku trvání jednotlivých chyb a další chybové parametry. Pro větší přehlednost je potřeba zobrazovat jednotlivé chyby v grafu. Z grafů lze zjistit časovou ztrátu při výrobě, ke které došlo při určité chybě či problému. Diplomová práce je rozdělena na několik částí. První část diplomové práce se zabývá popisem štíhlé výroby. Je to dáno tím, že firma využívá ve všech výrobních procesech metodu tzv. Kanbanu. Druhá část práce se soustředí na parametr pro vyhodnocování OEE (celkovou efektivnost výroby). Je to hlavní parametr, který se ve firmě vyhodnocuje. Jedná se o kvantitativní hodnotu efektivnosti produkčních přístrojů. Celková efektivnost zařízení je koeficient stroje v provozu, který vyjadřuje opravdový provoz stroje. Třetí část se soustředí na sběr a vyhodnocování dat v teoretickém měřítku. Čtvrtá část se váže k praktickému sběru dat z výroby. Pátá část je nejdůležitějším bodem diplomové práce, zabývá se návrhem a testováním vytvořeného programu. Nejprve se zjišťují specifikace požadavků od zadavatele programu a osob, které budou s programem pracovat. Poté se vytváří analýza, která obsahuje diagram případů užití, Class Responsibility Collaborator (Třída odpovědnosti a spolupráce), class diagram a sekvenční diagram. Poté se vyhodnocuje a upřesňuje, v jakém prostředí bude program vytvořen, na jaké platformě. Posledním bodem návrhu je návrh uživatelského rozhraní. Při návrhu uživatelského rozhraní je použit navigační diagram a tzv. maketa. Na konec se diplomová práce zabývá testováním aplikace, aby vše správně fungovalo. V závěru se upřesňují další možnosti pro vyhodnocování. Po vytvoření programu a získaných nových vědomostí programování v prostředí VBA je spoustu dalších možností jak daný program naprogramovat. 7

10 1. Štíhlá výroba Diplomová práce obsahuje popis štíhlé výroby. Tento způsob výroby je v Rohde & Schwarz v určité míře využíván. Ve výrobě se používá metoda Kanban pro snadný plán výroby požadovaných přístrojů. Zaměstnanec nemusí zjišťovat, co bude který den vyrábět, jen přijde k lince a vezme si jednotlivou kartu od daného přístroje. Metoda Kanban využívá určitých rysů Just-in-time. Využívá se pro maximalizaci výrobního produktu a vše se díky tomu vyrábí rychleji. Hlavním cílem štíhlé výroby (Lean Production) je ustálit a rozšířit produktivitu práce a zvýšit její účinnost. Individuální instrumenty lze zavádět izolovaně, největšího efektu však dosáhnou při celkovém využití. Štíhlá výroba využívá k zlepšování malé kroky a toto lze využívat pro dlouhodobé zlepšování. Tím dochází ke stabilnímu rozvoji výkonnosti výroby. Spousta manažerů si myslí a také se podle toho chová, že jednotlivé plánované opatření je zastaralé. Předpokládají, že takovými úkoly by se manažeři neměli zabývat. Pokud by to byla pravda, proč by firma Toyota díky těmto úkolům dosáhla prvenství ve světovém automobilovém trhu a vyzdvihla se nad konkurencí? Ke svému tahu používala právě Lean Production.[1] Standardem efektivní výroby se stala Toyota Production System. Tuto metodu propagoval ve dvacátém století Sakichi Toyoda, poté jeho syn Kiichiro a výrobní inženýr Taiichi Ohno.[2] 1.1. Just-in-time V metodě Just-in-time (JIT) jde o produkci výrobních prostředků, které mají být ve správnou dobu na přesně daném místě a v požadovaném množství. Velice obtížné je sledovat aktuální úroveň zásob, která je potřebná pro výrobu. Výhodou Just-in-time je nepotřebnost skladů pro materiál a hotové výrobky, protože vše je naplánováno tak, aby materiál dorazil přesně v tu dobu, kterou je potřeba a hotové výrobky ihned odcházely zákazníkům.[3] 8

11 První, kdo tuto metodu začal využívat, byla firma Toyota, avšak největšímu vzrůstu došlo v Japonsku a USA.[4] Základní filozofie: Vyrábět jen to, co je potřebné a tak efektivně, jak je to jen možné, Zamezit plýtvání prostředků, času, kapacit a jiných ztrátám, Důraz na 100% kvalitu výrobků. [4] 1.2. Jidoka Slovo Jidoka se skládá ze tří čínských znaků. Tento celek definovala Toyota jako automatizace s lidskou myslí. Jidoka vychází z hlavní myšlenky, že sledování chodu stroje nezvyšuje kvalitu výrobku, ale naopak navyšuje celkovou hodnotu výrobku, a tím dochází ke snižování produktivity. Hlavní součástí Jidoky je myšlenka, že stroje lze opatřit podobnými funkcemi, umožňující nepotřebnost pasivních kontrol běhu stroje. Z toho vyplývá, že stroj se dokáže při špatném chodu sám zastavit a upozornit na sebe. Tím dá podnět obsluze a teprve poté se obsluha začíná zajímat o chybu.[3] Proč Jidoka? Lidé jsou zvířata, která dělají chyby. Shigeo Shingo [3] 1.3. Kanban Tento systém byl původně vyvinut firmou Toyota Motors v padesátých letech minulého století (1947) k dosažení cílů v oblasti snižování nákladů. Tento název pochází z japonského slova KAN karta a BAN signál. Je to japonský systém dílenského řízení výroby. [5] 9

12 Kanban je úzce spjatý s jednotlivými pravidly štíhlé výroby. Tento systém vychází z výroby Just In Time. Jde o vizuální nástroj, který se používá pro dosažení Just in time. Kanban obsahuje souvislé informace jako je dodavatel dílu či produktu, zákazník, kam se má jednotlivá položka uložit, jak položku přepravit.[3] zákazník si z regálu vezme požadované zboží u pokladny jsou ze zboží sejmuty dopravní karty a položeny do skříňky (pošta kanban) dopravní karty jsou poslány do skladu poté, co je ze skladu odebráno zboží potřebné pro naplnění regálů, jsou dopravní karty vyměněny za karty výrobní, které se nacházely na zboží výrobní karty jsou shromažďovány ve schránce (jiná pošta kanban) zboží je nyní dovezeno do supermarketu a s dopravními kartami postaveno do regálů výrobní karty jsou dodány zpět do továrny, kde se nyní vyrobí přesně množství stanovené pomocí výrobních karet když je výroba ukončena, jsou na nově vyrobeném zboží umístěny výrobní karty zboží je dáno do skladu, cyklus se uzavře [5] Hlavní myšlenkou tohoto systému je zajistit co nejlepší a nejrychlejší průběh výroby. Zásadním cílem je podporovat výrobu pomocí objednávky. Tato metoda se využívá pro dostatek výrobků na skladě při co nejnižších investicích. Celá teorie kanbanu je závislá na zákazníkovi. Pokud si zákazník objedná výrobek, je dán příkaz k jednotlivým úkonům, dále dojde k montáži, zabalení a odeslání zákazníkovi. Kanban se nejvíce uplatní ve výrobě, kde se vyrábí stále stejné výrobky s velikou mírou odbytu.[5] 10

13 2. Charakteristika OEE Zkratku OEE (Overall Equipment Effectiveness) lze přeložit jako celková efektivnost zařízení. Důvodem vzniku ukazatele celkové efektivnosti zařízení je snaha vše neustále vylepšovat. Jde o maximální snížení ztrát pomocí zlepšovacích procesů. Snahou je stabilizovat a zvyšovat užitečnou hodnotu práce pomocí komplexních systémů. Využívá se sběru dat pro celkové vyhodnocení požadovaných parametrů. Díky těmto parametrům lze snižovat celkové náklady na danou činnost. Popřípadě vylepšit kvalitu dané součásti výroby. V této kapitole je nejprve vysvětleno, co to je celková efektivnost zařízení, a zkráceně se zde popisuje, kde a kdy daný kvocient vznikl. V kapitole je sepsáno, jak se daný kvocient celkové efektivnosti zařízení dá vypočítat i s jednoduchými příklady. Výpočet je rozdělen na tři pojmy, kterými jsou dostupnost, výkon, kvalita. Každý má svůj vzorec, který je popsán v dané kapitole. Poté se z těchto pojmů dá vypočítat celková efektivnost zařízení Úvod do celkové efektivnosti zařízení Analýza dat je novým vědním technologickým oborem. Lze říci, že se jedná o součin více disciplín, které tvoří celek. Jedná se o spojení statistiky, informatiky, umělé inteligence a dalších disciplín. Dalo by se říci, že se jedná o jeden problém, avšak řešený pomocí více různých pohledů. Jednotlivé obory se spojily do specifické součinnosti, která vede k mnohem lepším vlastnostem a rozvoji. Rozvoj analýzy dat trval přibližně dvacet až třicet let. Mezi nejstarší technologii analýzy patří bezesporu statistika. Statistika je disciplína, která se hodně používala do nedávna v aplikačních oblastech. Například v zemědělských aplikacích docházelo k simulaci experimentálního designu, v medicíně se využívala k analýze přežití i s grafickým vyjádřením hodnot. V psychologii se využívala k rozvoji faktorové 1 analýzy. Jednotlivé metody se šířily do dalších disciplín.[7] 1 Faktorová analýza vznikla v oblasti psychologie. Za jejího zakladatele je považován Charles Spearman, který v roce 1904 v článku o povaze inteligence navrhl hypotézu o existenci společného faktoru obecné intelektové schopnosti, způsobujícího korelace mezi výsledky různých inteligenčních testů. Kromě společného faktoru 11

14 Celková efektivnost zařízení zahrnuje vždy číselné hodnoty, které přispívají k velmi jednoduchým odpovědím. Tento pohled je pochopitelně nejjednodušší pro vyhodnocování informací. Většinou se tímto způsobem ukazují jako ilustrace, jak lze data využívat a snadno analyzovat. Právě to je zavádějící už jen kvůli tomu, že moderní statistika, případně moderní analýza dat využívá daleko složitější údaje pro vyhodnocování informací. Ty se odchylují od ideálu v mnoha ohledech. Příkladem lze uvést zachycování dat, které se rozlišují daným časem pořízení popřípadě číslem. Jednotlivá data mohou obsahovat milióny či dokonce miliardy záznamů. Většinou se s těmito záznamy lze setkat v moderních průmyslových nebo obchodních databází. Elektronicky lze zachytávat všechna možná data, například ohledně prodeje, zaznamenat je a použít v databázi pro analýzu (vyhodnocení). Pro využívání tohoto zdroje dat je potřeba používat nové metody a techniky pro vyhodnocování. Lze se s nimi setkat pod pojmem dolování dat (data mining).[7] Data mining lze přeložit do češtiny jako dolování dat. Jedná se o výpočetní proces, získávání skrytých, popřípadě jinak schovaných informací, které lze využít pro další zpracování. Zahrnují metody umělé inteligence, strojového učení, statistik a databázových souborů. Hlavní myšlenkou data miningu je získávání jednotlivých informací z datových sad a ty poté transformovat do srozumitelné struktury pro další použití. Zahrnuje mimo jiné databáze a správu dat pro zpracovávání jednotlivých struktur, vizualizaci a online aktualizaci. Jedná se o krok k získání informací z databáze. Získávání informací z databáze probíhá v několika krocích. Nejprve se musí pochopit cíl a poté, která data jsou k dispozici. [9] 2.2. Celková efektivnost zařízení (OEE) Jedná se o kvantitativní hodnotu efektivnosti produkčních přístrojů. Celková efektivnost zařízení je koeficient stroje v provozu, který vyjadřuje opravdový provoz stroje. Opakem efektivnosti je zastavování, vyzbrojování, seřizování stroje, kdy je stroj neproduktivní. Jednotlivé stroje ve výrobě produkují kvantum dílčích dat.[10] předpokládal Charles Spearman i řadu specifických faktorů, z nichž každý se uplatňuje jen v rámci daného testu a nekoreluje s ostatními [8] 12

15 TPM (Total Productive Maintenance) přispívá k omezení a odstranění jednotlivých ztrát ve výrobě. Tyto ztráty omezují produkci. TPM, neboli total productive maintenance, byl původně nápad Henryho Forda na počátku roku Tento nápad měl mnoho vad, a proto jej v roce 1950 vylepšili Japonci. Jako první, kdo se začal zajímat o celkovou efektivnost zařízení, je Seiichi Nakajima. V roce 1960 zhodnotil poznatky o efektivitě výroby.[6] Při svém výzkumu vycházel z poznatků amerického inženýra efektivity a obchodního teoretika Herringtona Emersona. Měl pokrokové myšlení ohledně způsobů efektivity práce. První společnost, která zavedla TPM, byla Toyota. Výrobní proces musí probíhat podle očekávání. Ze všeho nejdůležitější je produktivita práce. Aplikuje se v rodové formě a její výhodou je možnost použití výrobních jednotek v odlišném tvaru.[7] Všechny tyto poznatky zaznamenal ve své knize TPM Tenkai v roce 1982.[6] Pojem celková efektivnost zařízení Snižováním času na výrobu jednoho výrobku se zvyšuje číslo celkové efektivnosti zařízení, a tím se vyrábí více produktů za stejnou dobu. Měření celkové efektivnosti zařízení se také často používá pro klíčový ukazatel výkonnosti KPI 2. Pokud se za stejný čas vyrobí větší počet produktů, výrobní cena je nižší. Nejlepší strategií celkové efektivnosti zařízení je praxe, která je pokládaná za filozofii pro zdokonalování.[8] Jde o hierarchické metriky, které se zaměřují na to, jak účinné úkony se používají ve výrobě. Všechny vyhodnocené výsledky se uvádějí v obecném tvaru, a ty poskytují jednotlivé srovnání produkčních jednotek, které se vyskytují v rozdílných odděleních, organizací, strojů a průmyslu.[9] 2 Co jsou KPI (Key Performance Indicators) - klíčové ukazatele výkonnosti KPI, Key performance indicators. Jedná se o indikátory / ukazatele / metriky výkonnosti přiřazené procesu, službě, organizačnímu útvaru, celé organizaci, které vyjadřují požadovanou výkonnost (kvalitu, efektivnost nebo hospodárnost) [11] 13

16 Hlavní funkce: Určuje opatření, která identifikují potenciál jednotlivého zařízení Určuje a mapuje ztráty Hlavní cíle: Identifikuje jednotlivé příležitosti. Zvýšení cílů Degrese nákladů 3 Zvyšování vědomostí o produktivitě stroje Zvyšování životnosti zařízení. Výsledkem těchto cílů je zvýšit zisk nebo udržet konkurenční výhodu. [12] Hlavní ztráty při výrobě: Prostoje 1. Poruchy vyplývající z chyb na zařízení 2. Seřizování a ustavování (výměna přípravku, nástroje apod.) Ztráty rychlosti 3. Nečinnost a malé přestávky (abnormální činnost senzorů, blokování ve skluzech apod.) 4. Redukce rychlosti (nesoulad mezi navrženou a skutečnou rychlostí zařízení) 3 degrese nákladů jev, který nastává při zvyšování objemu výroby v rámci stávající výrobní kapacity náklady se snižují protože VN se nemění a fixní náklady na jeden výr. klesají, tzn. degresi (pokles) jednotkových nákladů [13] 14

17 Chyby 5. Chyby v procesech a oprava (zmetky a nedostatky v kvalitě výrobků, které potřebují opravu) 6. Redukce času mezi startem stroje a stabilním provozem [14] Obrázek 1 Ztráty [zdroj: Výpočty celkové efektivnosti zařízení Zařízení dokáže pracovat bez poruchy, a tím je dosažena jeho spolehlivost. Záleží na době provozu při stanovených výrobních procesech. Pokud je výrobní zařízení spolehlivé, dochází k menšímu počtu selhání přístroje. Tím se dosahuje menšího počtu prostojů a výrobních ztrát. To znamená, že se jedná o statistiku jednotlivých komponent.[12] Tři základní komponenty celkové efektivnosti zařízení Celková efektivnost zařízení řadí výkonnostní výrobní jednotky do tří nezávislých, ale měřitelných složek. A to na dostupnost, výkon a kvalitu. Každá složka má vliv na záměrné zlepšování cíle výroby. Výrobní proces v celkové efektivnosti zařízení nikdy nemůže pracovat na 100 %. Většina společností tento cíl celkové efektivnosti zařízení nastavuje na 85 %. 15

18 Avšak toto číslo se může lišit v závislosti na společnosti. Vzorcem pro výpočet celkové efektivnosti je:[12] OEE = Availability Performance Quality (Celková efektivnost zařízení = dostupnost výkon kvalita)[10] 95 %. Příklad: stroj poskytuje tyto měřené hodnoty: dostupnost 89,2 %, výkon 73 %, kvalita Celková efektivnost zařízení = 89, = = 61,8 % Dostupnost (availability) Dostupnost představuje procentuální část operací, které jsou k dispozici pro provoz. Jedná se o poměr mezi skutečným časem zařízení v chodu a očekávanou dobou daného zařízení v chodu. Vzorec pro výpočet je: availability = Operating Time / Loading Time. (dostupnost = skutečná doba zařízení v provozu/očekávaná doba zařízení v provozu)[10] Příklad: je naplánováno spustit troj na 10 hodin (600min). Je naplánována přestávka 45 minut. Avšak stroj má neplánovaný prostoj 60 minut. Plánovaný čas = = 555 minut. Neplánovaný čas = 495 min Dostupnost = 495 / 555 = 0,892 = 89,2 % Výkon (performace) Výkon představuje procentuální hodnotu času, za kterou stroj pracuje. Je to skutečná rychlost, která je dána konstrukční rychlosti zařízení poměrem skutečného a plánovaného výstupu. Vzorec pro výpočet je:[10] 16

19 Performance = Total Output / Potential Output Performance = (Total Output * Ideal Cycle Time) / Operating Time Total Output celkový počet vyrobených kusů Potential Output plánovaný počet vyrobených kusů Ideal Cycle Time plánovaná délka cyklu (výroby jednoho kusu) Operating Time skutečná doba běhu zařízení [10] Příklad: je naplánováno spustit stroj na 10 hodin (600min). Je naplánována přestávka 45 minut. Avšak stroj má neplánovaný prostoj 60 minut. Standardní sazba 40 jednotek/ hod a stroj vyrábí 242 jednotek. Skutečná rychlost = 242 / (495 / 60) = 29,33 jednotek / hod. Výkonnost = (29,33 / 60min) / (40 / 60min) = 0,73 = 73 % Kvalita (quality) Kvalita představuje procento správně vyrobených kusů. Zachycuje všechny ztráty, zapříčiněné neshodnými kusy výrobku. Vzorec pro výpočet je:[10] Quality = Good Output / Total Output Good Output - počet vyrobených kvalitních kusů Total Output - celkový počet vyrobených kusů [10] Příklad: stroj vyrábí 230 shodných jednotek. Přičemž celkové množství vyrobených kusů je 242. z toho vyplývá: Kvalita = 230 / 242 = 0,95 = 95 % 17

20 3. Teorie sběru a vyhodnocování dat z výroby Aby bylo možné vyhodnocovat data z výroby, je nutné nejprve splnit několik podmínek. První podmínkou je získat jednotlivá data. Ta se získávají z dané firmy, přičemž každý podnik může získávat rozdílné data. Druhou podmínkou je data někam ukládat, tím dojde k poslednímu hlavnímu požadavku, a tím je data dále vyhodnocovat. Bez uložených dat není možné vyhodnocovat data za potřebné období. Kvůli tomu je tato kapitola rozdělena na sběr a ukládání dat. Sběr dat je nutné rozdělit na ruční a automatický, kdy každá metoda má své výhody ale i nevýhody. Většina společností využívá pro svou výrobu ukládání a vyhodnocování dat. Tato data představují výrobní proces. Jednotlivá data musí být přesná, jelikož jsou základem každého plánu. Nejprve se musí upřesnit a ujasnit účel, ke kterému se budou data sbírat. Jednotlivá data se mohou shromažďovat v individuálním formátu. Účel sběru dat musí být předem stanoven. Z toho vychází rozhodnutí, jaký druh dat nejlépe slouží účelu. Na kvalitu těchto dat má vliv lidský faktor. Většinou se prostoje zaznamenávají ručně jednotlivými operátory ve výrobě. Právě zde dochází k problému. Tato činnost je zdržuje od hlavního pracovního úkonu a dochází ke ztrátám a snížení efektivity při sběru dat. Díky tomu se často stává, že jednotliví operátoři nezaznamenávají všechny problémy. Může to být způsobeno časovým vytížením nebo nechutí přiznat některé problémy na svém pracovišti.[12] 3.1. Ruční sběr dat Ruční sběr dat se zaznamenává lidským faktorem. Tento ruční sběr dat zatěžuje zaměstnance ve výrobě, a proto většina firem zavedla různá zjednodušování. Tato zjednodušování byla zavedena například pro stanovení průměrných časů pro daný prostoj. Veškeré prostoje mají vliv na výkon stroje. Čas se vypočítává ze skutečně vyrobeného množství a maximálně možného vyrobeného množství za daný časový úsek. Zásadní je najít skutečnou příčinu, která vede ke snížení výkonu. Pokud známe skutečnou příčinu, lze pak zvyšovat samotnou efektivitu. Právě tyto příčiny lze zjistit přesným měřením krátkých prostojů, které 18

21 trvají řádově sekundy až několik minut. Mohou být způsobeny například pozdní dodávkou materiálu, špatným sestavením linky, výpadky energie, špatnou obsluhou a podobně.[12] 3.2. Automatický sběr dat Nejlepším řešením je sbírat jednotlivá data automaticky pomocí automatického sběru dat. Tím lze zjistit, kdy přesně nastal prostoj a z jaké příčiny. Operátor není tímto způsobem obtěžován nadbytečnou činností. Lze jej automaticky upozornit na vzniklé prostoje, aby mohl včas a správně reagovat. Automatickým sběrem lze získat spoustu dalších informací jako je například teplota, tlak, stav suroviny a podobně. Výhodou je možnost operátorů v jakémkoliv čase doplnit informaci k jednotlivým prostojům.[12] 3.3. Ukládání dat Jak již bylo zmíněno, je potřeba jednotlivá data někam ukládat. K ukládání dat slouží databáze. Databázové aplikace využívá snad každý podnik. Jednotlivé databázové systémy jsou důležitým odvětvím většiny podnikových infrastruktur řadu let. Tato rozvíjející se oblast reprezentuje obsáhlou škálu teorií, konceptů a metod. Smyslem je zaznamenávat a ukládat podnikové data. Velkým potenciálem pro všechny firmy je možnost analyzovat jednotlivá data z databáze. Jednotlivé databáze sbírají relevantní a objektivní data z klíčových činností. Pokud se jednotlivá data dobře strukturují, lze s využitím multidimenzionálních databází uskutečňovat jednotlivé analýzy. Výsledkem z databáze mohou být analytické aplikace, jednotlivé reporty podnikových činností. Díky tomu lze sledovat jednotlivé odchylky oproti plánu. V databázích lze měnit vstupní parametry, popřípadě využívat speciálních analytických panelů pro zobrazení požadovaných výsledů. Databáze v poznatelném pojetí značí místo, kam se ukládají jednotlivá data. Tato data mohou být jak v tištěné tak i elektronické podobě. Avšak tato koncepce je pouze obecná a proto zkreslující. Hlavním účelem databáze je vložení velkého objemu dat k efektivnímu zacházení (manipulaci). V obecném pojetí to znamená možnost rychlého vyhledávání dat a s nimi poté snadno manipulovat. [15][43] 19

22 Systém řízení báze dat (Database Management Systém) většinou se používá zkratka SŘBD popřípadě anglicky DBMS. Systém řízení báze dat je všeobecné označení pro program, který reprezentuje mezivrstvu mezi jednotlivými aplikacemi a zapsanými daty. Hlavním úkolem tohoto systému je práce s velkými a objemnými daty. Systém řízení báze dat musí umět ukládat, mazat, upravovat a provádět jednotlivé dotazy. Jedná se o neoddělitelnou součást většiny aplikací. Především do této skupiny patří podnikové aplikace s vícevrstvou architekturou. Čím větší je databáze, tím vzrůstá úloha systému řízení báze dat. Příkladem jsou nadnárodní organizace popřípadě velké internetové portály. Například se může jednat o DB2, MySQL, Dbase a další. [16] DB2- jedná se o komerční relační databázi, kterou vyvinula firma IBM. Jednotlivé nástroje dokáží důvěryhodně a spolehlivě ukládat data a ta poté jednotlivě ovládat. Tato data se ukládají do tabulek. Jedná se o jednu z variant databáze. [17] MySQL- Jedná se o nejrozšířenější a nejpopulárnější open source databázi. Dokáže ukládat ohromné množství dat a popřípadě na dotaz je zase dovede vrátit zpět. Databáze pracuje v prostředí jazyka SQL (Structured Querty Language). V současné době vlastní MySQL společnost Oracle Corporation. Jedná se o velice flexibilní databázi, která pracuje na platformě nejen Linux, Windows, Solaris, IBM AIX, ale také Mac OS 4. Nejvíce se využívá pro databáze na webové rozhraní. Tento systém využívá mnoho světových společností jako je Facebook, Google, Adobe a spoustu dalších. [18] Dbase- Je to jeden z prvních hromadně užívaný databázový systém. Používal se hlavně mezi osmdesátými a devadesátými lety. Jeho příponou je.dbf a v dnešní době se již moc nepoužívají. Výhodou je snadná instalace. [16] 4 Linux, Windows, Solaris, IBM AIX, Mac OS- jedná se o operační systémy. 20

23 3.4. Přístroje pro sběr dat ve firmě Aby firma mohla získávat informace online k dané problematice, je potřeba určitých pomůcek k jejich dosažení. Ke sběru dat je potřeba do výroby doplnit specifické komponenty a software. Jde o komponenty (hardware a software), které dokáží zaznamenávat požadované parametry při výrobě do vhodných databází. Z tohoto hardware se získávají jednotlivá data z výroby. Tato data již jdou do databáze pro uložení a exportují se do Excel tabulek ve formátu csv. V diplomové práci je popsáno jen základní zařízení pro získání dat. Je jím přístroj Papouch Quido ETH 4/4, který vytváří interface mezi přístroji Juki a databází firmy. Druhým hlavním přístrojem je Juki, který slouží k osazování DPS (desek plošných spojů). Z přístroje Juki se právě získávají data ohledně kvality a rychlosti osazování Papouch Přístroj Papouch slouží ke komunikaci mezi přístroji Juki a firemní databází. Společnost Papouch vznikla v roce Již od prvopočátků se tato firma zabývala speciální elektronikou pro průmysl, datovými převodníky, měřícími moduly a jinými specializovanými přístroji. V roce 2007 měla společnost 22 zaměstnanců a obrat přes 1 milion Eur.[19] V roce 1990 Papouch vyrobil svůj první přístroj, elektrický pedál k hudebnímu nástroji varhany. V roce 1996 se zúčastnila elektronického veletrhu Amper, kterého se od té doby zúčastňuje každoročně. V roce 2003 se přeměnila na společnost s ručením omezením (s.r.o.). Od roku 2008 využívá ERP systém SAP. V dnešní době je společnost rozdělena na dva úseky a to na Papouch s.r.o., který se stará o zakázkový vývoj a výrobu. Papouch store s.r.o. se zabývá obchodováním a prodejem na e-shopu papouch.com.[19] Jako hlavní náplní firmy Papouch jsou převodníky, měřící jednotky, datové procesory, přepínače komunikačních linek, oddělovače, prodloužení linek a signálů, jednotlivé karty pro PC, I/O moduly, zobrazovací moduly, monitorovací systémy, přepěťové ochrany, zdroje, různé příslušenství a komponenty. Mezi karty pro PC, které tato firma nabízí, patří ExpressCard, PCI a PCI Expres, PCMCIA.[20] 21

24 Papouch Quido ETH 4/4 Tento modul se skládá z celkem čtyř digitálních vstupů, čtyř výstupních relé a tepelného čidla. Pro svou vlastní komunikaci využívá Ethernet. Tepelné čidlo pracuje v rozsahu od -55 C až do +125 C.[21] Vlastnosti I/O modulu: Ovládání a dohled přes Ethernet (10/100 Ethernet; běžná počítačová síť LAN) Komunikační možnosti: Webové rozhraní, , Spinel, MODBUS TCP, SNMP, HTTP GET, XML, TCP a UDP datové spojení Také ovládání z Windows programy QuidoFX a Wix 4 galvanicky oddělené logické vstupy pro napětí nebo pro kontakt. 4 výstupy s přepínacím kontaktem relé. 1 teploměr na kabelu délky až 15 metrů (není součástí dodávky, je třeba objednat samostatně) Automatická reakce zařízení na změnu stavu vstupu. Automatická reakce na změnu teploty. Možnost počítání změn na vstupech. Rozsah pracovních teplot od -20 do +60 C. Napájení z externího zdroje 8-30V. Součástí dodávky je páčka pro snadnou manipulaci se svorkovnicemi. [21] Základní funkcí modulu je sledování stavu vstupů. Přes tento modul lze nastavit automatické odesílání ů či datového panelu o jednotlivých změnách na vstupu. 22

25 Například se může odesílat stav teploty. Je možné ovládat výstupní relé buď ručně, nebo za použití automatického příkazu, například na základě teploty.[21] Obrázek 3 Quido ovládání [zdroj: Obrázek 2 Quido ETH 4/4 [zdroj: Quido lze ovládat přímo pomocí http GET, což je nejjednodušší příkaz pro ovládání ze systému. 23

26 Juki Je potřeba chápat, kde se jednotlivé data na vyhodnocování berou a co to přesně znamená. Proto je zde popsáno, jak se DPS osazují a co je k tomu potřeba. Ve vybrané firmě pro vyhodnocování dat se nachází dva typy přístrojů Juki a to KE2070 a KE2080. Jednotlivé rozdíly mezi oběma přístroji jsou popsány níže. Přístroj Juki pro svou činnost využívá speciální software, který řídí celý běh osazování. V kapitole je sepsána technologie speciální databáze Cogiscan. Firma Juki byla založena dne 15. prosince roku 1938.[22] Hlavním milníkem byla součinnost 900. výrobců strojů v Tokiu, kteří investovali peníze do společnosti TOKYO JUKI. Jde o tzv. sdružení výrobců. V roce 1988 se tato společnost stala akciovou a přejmenovala se na TOKYO JUKI INDUSTRIAL CO., LTD. V dubnu roku 1947 byl na trh zaveden první šicí stroj a v roce 1953 se na trhu objevily průmyslově šicí stroje.[23] Roku 1970 se JUKI rozšiřuje do Honkongu Ohtawara Evropa Denshi, Aizu, Yoshino, Akita Amerika[23] Velice zajímavou se jeví skutečnost, že tato firma splatila kapitál miliónů YEN (japonské měny), přičemž vydala 149 miliónů akcií, které vlastní celkem akcionářů. Firma se proslavila hlavně šicími stroji, které byly a jsou jedny z nejlepších. Postupně se společnost rozrostla a začala vyrábět velice moderní stroje, které dokáží zpracovávat SMT součástky. Tomuto odvětví se začalo říkat modulární systémy SMT. Roční výnosy této firmy dosahují milionů YEN. Firma zaměstnává celkem 6153 zaměstnanců, tvoří jí více jak 31 společností po celém světě.[22] 24

27 JUKI KE2070 Jedná se o stroj, který slouží pro vysokorychlostní osazování SMD čipů. Tento přístroj je optimalizován pro vysokorychlostní montáž pro drobné díly. Disponuje s MNVC (Multi Nozzle Vision Centering- tryska laserové hlavy)[24] Tryska laserové hlavy rozpoznává jednotlivé komponenty, které vedou ke zlepšení umístění součástek. Tím dochází k přizpůsobení tvaru součástky na plošném spoji. Stroj dokáže osadit 23,300 CPH (počet osazených součástek / 1 hodina) Pokud se bude osazovat normou IPC 9850 lze osadit 19,300CPH. Tryska laserové hlavy obsahuje 6 trysek. Pracuje se součástkami do velikosti 33,5 mm čtvereční.[25] Přístroj pracuje s plošnými spoji až do velikosti M a L. Velikost M odpovídá rozměru 330 x 250 mm a velikost L 410 x 360 mm. Dále využívá velikosti široké L, ta odpovídá 510 x 360 mm a velikost E 510 x 460 mm.[26] JUKI KE2080 Stroj zvládá osazovat poměrně vysokou hustotou umístění SMD součástky. Systém je velice flexibilní, dokáže umístit širokou řadu různých komponent, poradí si i se širšími součástkami oproti KE2070. To vše s průmyslovou přesností. Stroj dokáže osadit 20,200 CPH (počet osazených součástek / 1 hodina) Pokud se bude osazovat normou IPC 9850 lze osadit 16,700 CPH. Tryska laserové hlavy obsahuje 6 trysek a navíc obsahuje oproti KE 2070 jednu s vysokým rozlišením. Pracuje se součástkami do velikosti 74 mm.[25] Přístroj pracuje s plošnými spoji až do velikosti M a L. Velikost M odpovídá rozměru 330 x 250 mm a velikost L 410 x 360 mm. Dále využívá velikosti široké L, ta odpovídá 510 x 360 mm a velikost E 510 x 460 mm.[27] 25

28 Hlavní funkce KE2070, KE2080 Nezávislá kolmá osa Z proti kontrolní otočné ose 0. Každá tryska má samostatnou kolmou osu Z a samostatnou otočnou osu 0 pro vysokou spolehlivost a přesnost. Veliká přesnost je dána, aniž by ovlivňovala samotné komponenty.[25] Obrázek 4 Kolmá osa [zdroj: Originální JUKI kalibrační vakuové funkce odstraňují potřebu odfukování vedlejších součástek, které by mohly při umisťování vedlejších komponent kazit, popřípadě odstraňovat pájecí pasty.[25] Obrázek 5 Vakuová funkce [zdroj: Funkce kontroly součástek zlepšuje jednotlivé umístění součástek a jejich přesnosti na plošném spoji. Díky tomu laser, který je namontován na hlavě, lze použít pro sledování jednotlivých komponent po celou dobu umístění. Hlavní výhodou je potvrzení umístění součástek po samotném umístění.[25] 26

29 Obrázek 6 Kontrola součástek [zdroj: Centrovací technologie Vision Lze navolit několik možností vyrovnání jednotlivých komponent a to například na základě typu konstrukčních částí, tvaru, velikosti a materiálu. Technologie podporuje využití vysoce přesné hlavy a nebo MNVC. Laserové centrování se využívá pro vysokorychlostní umístění menších komponent. Naproti tomu Vision se využívá tam, kde se osazují větší komponenty, kde laser nedokáže tak velikou součástku dokonale analyzovat pro přesné umístění. Mnoho trysek je k dispozici pro zvláštní tvary komponent, které potřebují maximální přesnost osazování.[25] Obrázek 7 Mechanický podavač [zdroj: Přístroje JUKI využívají pro práci speciální mechanické podavače. Podavače umožňují využívat maximální kapacitu přístroje.[25] 27

30 Cogiscan Firma Cogiscan je na trhu od roku Hlavní náplní této firmy je maximalizace návratnosti investic pomocí kontrol. Cogiscan spolupracuje s předními výrobci elektronických zařízení pro montování. Tím vytváří řešení k integraci s existujícími systémy. Firma Cogiscan neustále vyvíjí a vylepšuje řešení pro sledování, trasování a kontrolu materiálů strojů.[28] Tato firma se zaměřuje na odvětví, kde celkové náklady na materiál překračují 90 % výdajů pro hotový výrobek. Soustředí se na kvalitu materiálů a jeho množství. Ve velikých firmách je výroba závislá na přesně daném množství součástek, které jsou potřeba k vyrobení určitého množství výrobků. Pokud by neměly dostatek součástek, docházelo by k značným ztrátám na výrobě. Taková firma platí obrovské peníze, pokud stroje nejedou. Do toho všeho se promítá jak elektrická energie, tak plat velikého množství zaměstnanců a spoustu dalších faktorů. Cogiscan má specifickou funkci pro sledování jednotlivých materiálů přesně v reálném čase, ať je to kdekoliv v továrně. Tím je zajištěno, že firma má správný materiál na správném místě a ve správnou dobu.[29] Historie Společnost Cogiscan byla založena v roce 1999 v Bromont Quebec. Firma získala mnoho vyznamenání. Získala 6 cen Visio awards zveřejněných v časopise SMT magazine. Tato firma drží spoustu mezinárodních patentů pro TTC hardwaru a softwaru.[28] Cogiscan je obchodním partnerem JUKI, integruje Cogiscan ovládací Hardware pro inteligentní mechanický podavač ve strojích JUKI. Tím dosahují zákazníci větší kontroly nad montáží SMD součástek na plošný spoj.[30] 28

31 Patent number Country Topic US7,069,100 USA Generic TTC concept applied to MSD Control US7,286,888 USA Generic TTC concept US7,589,633 USA RFID feeder detection system Japan RFID feeder detection system MX Mexico Generic TTC concept DE (European) Patent No Germany Generic TTC concept UK (European) Patent No UK Generic TTC concept ZL China Generic TTC concept ZL China Reel detection US8,282,008 USA Reel detection Canada Industrial design for the Smartclip [28] Řešení Cogiscan umožňuje uživatelům poskytnout specifické informace pro nákup jednotlivého materiálu. Lze nakupovat jen to, co potřebuje přístroj k výrobě dnes. Aplikační software Cogiscan TTC umožňuje využívat intuitivní ovládání pro operátory, techniky, inženýry a manažery. Toto rozhraní je šité na míru jednotlivým potřebám. Díky tomu lze provádět transakce, hledat materiály, dotazovat se na data či generovat sestavy. Tento aplikační software lze integrovat se stávajícími systémy jako je například ERP systém. Mezi tím sbírá data z jednotlivých hardwarových zařízení i za pomoci různých čárkových kódů například QR kódy. Cogiscan podporuje mobilní platformy, proto jej lze ovládat i na dálku.[31] Velice kladným ohlasem pro tento software je fakt, že podporuje více jazyků ovládání, mezi něž patří angličtina, němčina, francouzština, španělština, čínština, japonština. To však není vše, sama firma nabízí možnost implementace i jiných jazykových rozhraní na požádání. Cogiscan podporuje i různá oprávnění, aby se do jednotlivých náhledů mohl dostat jen ten, kdo má potřebné oprávnění.[31] 29

32 4. Sběr, klasifikace, třídění a vyhodnocení dat z výroby V této kapitole je nejprve popsáno, jak se docílilo lepšího vyhodnocování informací o celkové výrobě a zrychlení celého procesu. Kapitola pokračuje sběrem dat v Rohde a Schwarz, kde je popsáno, jak se všechna data z celé výroby získávají. V další kapitole je uvedeno, co která data z výroby v databázi Excel znamenají. Vše je přehledně popsáno, aby bylo patrné, proč se jednotlivá data vyhodnocují a ukládají. Firma Rohde & Schwarz dříve řešila možnosti pro co nejefektivnější využití technologií ve své výrobě. Šlo o osazování jednotlivých součástek na desky plošných spojů. Při prvních zkouškách osazování s použitím celkové efektivity zařízení docházelo ke spoustě ztrát a to kvůli připravování součástek na další zakázku až po dokončení stávající. Z těchto důvodů byl celkový čas na výrobu navýšen o čas přípravy do jednotlivých podavačů. Zásadním problémem byla neschopnost připravit veškerý materiál na osazení celé zakázky. Rohde & Schwarz začala dávat dohromady jiný způsob, kterým by dokázala urychlit čas a hlavně zvedla celkový procentuální čas celkové efektivnosti zařízení. Prvním bodem se stala metoda pro přípravu jednotlivého materiálu pro celou zakázku. Poté se zjišťovalo, jak docílit přípravy celého materiálu na zakázku ještě před ukončením té současné. Při analýze bylo zjištěno malého množství mechanických podavačů na vkládání jednotlivých součástek na desku plošných spojů. Právě díky tomu bylo potřeba dokoupit do výroby mnoho dalších mechanických podavačů, které byly potřeba. Položka na tento podavač je velice vysoká hlavně kvůli její ceně. Avšak díky potřebě a rychlosti se tato hodnota velice rychle vrátila. Díky tomu se začaly připravovat jednotlivé materiály do výroby před dokončením stávající zakázky. V dnešní době se dále rozhoduje o koupi dalších speciálních podavačů pro ještě větší rychlost a využitelnost při osazování SMD součástek. Aby bylo možné přesně vědět, kolik materiálů firma bude potřebovat pro osazení jednoho clusteru, začala využívat specifických vlastností specializovaného programu Cogiscan. Je to vlastně taková databáze, kde se zaznamenává celkový počet součástek na skladě a kolik jich je potřeba do jaké zakázky. Právě Cogiscan musí vědět přesný počet součástek. 30

33 4.1. Sběr dat v Rohde a Schwarz Firma využívá speciální uspořádání pro celou výrobu desek plošných spojů. Celá výroba se dá rozdělit do několika okruhů. První, který je potřeba uvést, je samotné zavádění jednotlivého materiálu. Funguje to tak, že materiál přijde na vstupní bod, přičemž se musí manuálně vzít do ruky a ručně zapsat buď pomocí klávesnice, nebo speciální čtečkou čárkového kódu. Jako hlavní možností se využívá čtečka. Nelze se stoprocentně spoléhat na čtečku, protože i čtečka může speciální kód načíst špatně a proto je potřeba vizuální kontroly. Při příjmu je materiálu přiřazeno specifické číslo, které se využívá ve firmě pro označení materiálu. Právě při tom se tato data zadávají do ERP systému SAP. Pro další použití při osazování se data připíší pomocí čtečky také do Cogiscanu. V momentu, kdy se materiál přijme a zapíše do databáze SAP a Cogiscan, je potřeba jej důkladně uskladnit. Jednotlivé součástky mají specifické potřeby pro uchovávání. Některé součástky jako procesory a podobně musí být uchovávány pod určitou hodnotou vlhkosti. K tomu se využívá speciálních vysoušecích pecí pro uchovávání. Tuto vysoušecí pec využívá Rohde & Schwarz pro udržení vlhkosti pod pět procent. Pokud jsou součástky ještě více náchylné k poškození pomocí vlhkosti, využívají se speciální přístroje napuštěné dusíkovou atmosférou. Právě při použití dusíku je menší možnost oxidace než po aplikaci vzduchu. Často se stane, že ve výrobě není přesně známo, kolik na jednotlivém kotoučku zbývá materiálu. Znát přesné množství jednotlivých součástek na kotoučku je pro firmu takových rozměrů jako je Rohde & Schwarz velmi důležité. V tomto případě se využívá specializovaný nástroj pro počítání součástek v kotoučku. Právě k tomuto účelu je využíván přístroj pod označením COUNTY-S EVO verze 2.1. Přístroj JUKI KE 2080, využívající ve firmě Rohde a Schwarz, má jednu nevýhodu. Nevýhodou tohoto přístroje je rychlost osazování. Naopak JUKI KE2070 osazuje rychleji. Díky tomu se využívá KE2070 pro osazování malých součástek, kterých je na desku plošného spoje potřeba nejvíce, a tím nedochází ke zbytečnému zpoždění u těchto součástek. Naproti tomu KE2080 se využívá pro větší součástky jako třeba konektory a jiné objemnější součástky. Výhodou KE2080 je možnost sledovat opticky pomocí kamerky, zda je větší součástka správně 31

34 osazena. KE2070 má pro tuto kontrolu laser, který dokáže zkontrolovat pouze malou součástku. Hlavním důvodem, proč se využívá i KE2080 i když je pomalejší, je možnost osazovat větší součástky. Oproti KE2070 dokáže využívat tzv. speciální plato, na kterém jsou jednotlivé součástky obsaženy. JUKI dodává ke svým strojům speciální program, který dokáže velmi dobře optimalizovat součástky pro výrobu. Sám si vygeneruje podle historie a zkušeností jaké zakázky mohou být v jednom Clustru. Z toho všeho vygeneruje potřebný seznam všech součástek, kterých je potřeba pro osazení desky plošného spoje (DPS). Tento vygenerovaný seznam předá Cogiscanu a podle něj montážní technik připravuje jednotlivé materiály pro JUKI přístroje. K této práci montážní technik používá speciální přípravky ve tvaru oválu s tyčkou, do které se navlékají jednotlivé kotouče se součástkami. Po přípravě materiálu z Kardexu se kotouče předají dalšímu montážnímu technikovi a ten je s pomocí programu vkládá na mechanické podavače. Tyto podavače musí být seřazeny přesně podle potřeby JUKI, a proto mají přesně dané své místo. Všechny tyto operace se vykonávají v době, kdy se pracuje na jiné zakázce, aby nedošlo ke zbytečnému prostoji na přístroji Přenos informací z Juki pro vyhodnocování Juki přístroje používají dvě speciální databáze. První databáze je přímo vytvořená od firmy Juki a nazývá se Intelligent Shopfloor Solutions neboli IS. Přeložením do češtiny by vzniklo něco jako inteligentní dílenské řešení. Tato databáze přijímá od programátora jednotlivé úkony pro osazování desek. Právě programátor posílá speciální kódové označení pro tyto úkony. Jednotlivé úkony mají několik jednoduchých sloupců, které IS říkají přesně, kam se jednotlivá součástka na desku plošného spoje musí osadit. K tomu, aby to bylo možné a aby program věděl, kam má kterou součástku osadit, slouží speciální kód. První sloupeček tohoto kódu se značí place. Place vymezuje, kam se má přesně osadit jednotlivá součástka na desku plošného spoje. Druhý sloupeček označuje přesné značení součástky na desce plošného spoje. Může to být například B2700. Třetí sloupeček již říká přesný typ součástky, který se má osadit. Jde o celé materiálové číslo, díky kterému lze snadno zjistit, přesný název a typ 32

35 součástky pro osazování. Čtvrtý a pátý sloupeček má stejný význam. Jedná se o přesné parametry, kam se má jednotlivá součástka na desce osadit. Třetí sloupec značí souřadnici X a čtvrtý souřadnici Y. Šestý sloupec udává, jak má být jednotlivá součástka natočena pro správnou polaritu. Zda má být otočena například o 180 nebo na jiný úhel. Poslední sloupec udává, která strana desky se osazuje, zda horní nebo popřípadě spodní strana desky. Jedná se o T top (horní strana desky) a B bottom, která značí dolní stranu desky plošného spoje. Mezi tato data je třeba přiřadit údaj STEP, který udává, na jaké souřadnice se bude osazovat. Pokud se osazuje najednou pouze na jednu desku, bude tato souřadnice 0, pokud bude více desek, bude zde tolik souřadnic, kolik je desek osazujících najednou. Jednotlivé parametry posílané do IS:!STEP !! PLACE B PLACE C PLACE C PLACE C PLACE C PLACE C PLACE C PLACE C B B B B B B B B IS je speciální databáze, která jednotlivá data od programátora přebere a upraví si je do správné formy. Vše si upraví tak, aby jednotlivé parametry odpovídaly formátu pro software Juki přístroje, který je obsažen přímo v osazovací mašině. Jednotlivá data seřadí podle stejných typů součástek a poté je dále vyhodnotí dle počtu osazovacích mašin. Právě databáze IS má speciální funkci, která dokáže jednotlivé parametry vstupních dat seřadit a vyhodnotit tak, že lze osazovat po sobě několik různých zakázek, aniž by se musel na každou zakázku připravovat zvlášť materiál na osazování. Vyhodnotí stejné součástky plus ty, co se osazují cca stejně dlouho jako ostatní součástky pro další mašiny Juki. V konečném důsledku to znamená, že databáze IS pošle jednotlivým Juki přístrojům parametry na osazování. Osazování na každém přístroji trvá skoro stejně jako na další mašině. To znamená, že osazování desek je úměrné na všech přístrojích. IS databáze tedy pošle každému Juki přístroji jiné informace na osazování a mezitím komunikuje jednorázově s databází Cogiscanu. Jednoduše pošle informaci o tom, kolik je potřeba na dané osazování desek plošného spoje součástek, aby měl Cogiscan přehled 33