EVIDENCE DAT VE VÝROBĚ SVOČ FST Bc. Petr Horalík Západočeská univerzita v Plzni Univerzitní 8, Plzeň Česká republika

Transkript

1 EVIDENCE DAT VE VÝROBĚ SVOČ FST 2015 Bc. Petr Horalík Západočeská univerzita v Plzni Univerzitní 8, Plzeň Česká republika ABSTRAKT Tato práce pojednává o evidenci dat ve výrobě. Je zde popsána metodika sběru dat včetně jejich vyhodnocení. Dále je zde popsáno následné ověření metodiky ve společnosti až po samotnou implementaci. Včetně sběru dat jsou zde popsány i výrobní ukazatele, které jsou následně automaticky vyhodnocovány. Další část pojednává o rozdělení výrobních dat do třech základních oblastí. Navrhovanými oblastmi jsou plán výroby, jakost výroby a časové ztráty, včetně evidovaných položek v jednotlivých oblastech. Na základě zmíněných dat je vyvinuta aplikace v MS Excel, která data nejen sbírá, ale i vyhodnocuje. Následně je vyvinuta aplikace, která je naprogramována ve Visual Basic.net. Tato aplikace funkčně vychází z MS Excel. Data která jsou vyhodnocena se z naprogramované aplikace exportují zpět do již vyvinuté aplikace v MS Excel. KLÍČOVÁ SLOVA Evidence dat, sběr dat, OEE, PPM, produktivita, výrobní proces, jakost výroby, časové ztráty, plán výroby ÚVOD Tato práce se zabývá problematikou evidování dat ve výrobním procesu. Cílem práce je navrhnout metodiku evidování dat ve výrobním procesu, stanovit důležitost evidovaných položek a navrhnout vyhodnocení dat. Dalším a velmi důležitým cílem je navrhnout způsob evidování a vyhodnocování dat. Obě tyto práce s daty musí být intuitivní, rychlé a s minimální možností zanesení chyby do evidence. Velký požadavek je kladen na to, aby práce s aplikací byla přehledná a jednoduchá a mohli s touto aplikací pracovat i lidé bez předchozí zkušenosti s počítačem. Vyvinutí aplikace bylo převážně problematické z hlediska uživatelského. Důraz byl kladen na to, aby uživatel nemohl zanést chybu do databáze a vyplňoval vše, co je nutné. Částečná nebo špatně vyplněná data by totiž zkreslila následná vyhodnocení. Z tohoto důvodu je v maximální možné míře v aplikaci využito seznamů, ve kterých jsou předdefinovaná data, a uživatel pouze vybere správnou položku. ANALÝZA SOUČASTNÉHO STAVU Analýza současného stavu v podnicích probíhala na základě konzultací s experty. Konzultace byly zaměřeny na podniky s průmyslovou výrobou. Jejich předmětem bylo zjistit, jakým způsobem se evidují data o výrobě, kdo tato data zapisuje a kam se tato data zapisují. Výše uvedenými otázkami se zabývají převážně mistři jednotlivých výrobních oddělení. Další otázky se týkaly středního managementu v podniku a zabývaly se zpracováním a vyhodnocením již nasbíraných dat. Výsledkem analýzy je získat přehled o množství a druhu zapisovaných dat ve výrobním procesu, anomáliích vyskytujících se ve výrobním procesu a následným vyhodnocením těchto informací. METODIKA Cílem je navrhnout jednotnou metodiku sběru a vyhodnocování dat z výrobního procesu. U sběru dat byl kladen důraz na odstranění duplicit v evidování dat a stanovení důležitosti zapisovaných dat. Po důkladných analýzách bylo navrženo zaměřit se na evidování dat ze třech oblastí výroby. K těmto oblastem patří plnění plánu, jakost výroby a časové ztráty. Mapování plnění plánu výroby se zabývá sledováním produkce konkrétního výrobního úseku. Oblast jakost výroby sleduje zmetky ve výrobním procesu. Poslední pilířem evidování dat byly časové ztráty. Tato oblast se zaměřuje na sledování poruch, které nastanou např. na výrobním zařízení a naruší výrobu shodných dílů. Cílem vyhodnocování nasbíraných dat je stanovit výrobní ukazatele, které je důležité sledovat a následně tyto ukazatele automaticky vyhodnocovat. Automatickým vyhodnocováním se získají data téměř okamžitě, bez vnesení lidské chyby při vyhodnocování a dále tato data budou jednotná a graficky přehledná. Podobnou problematikou se zabývá i společnost Proxia. [5] Výrobní ukazatele Nejdůležitějšími výrobními ukazateli jsou stanoveny: celková efektivnost zařízení (OEE), produktivita a PPM. Celková efektivnost výrobního zařízení je ve světě označována jako OEE (Overall Equipment Effectiveness). OEE je definováno jako kvantitativní ukazatel efektivnosti výrobního zařízení. Tento ukazatel společnosti poskytuje srovnání efektivnosti

2 jednotlivých výrobních zařízení. Ukazatel obsahuje tři složky ovlivňující celkovou efektivnost. Tyto složky lze vyhodnotit samostatně a následně eliminovat jednotlivé ztráty. Mezi složky patří využití, výkon a kvalita. [1] Dalším ukazatelem je PPM. PPM je označení z angličtiny Parts Per Milion a překládá se jako počet dílů na jeden milión. Zdroj [2] uvádí, že jedno PPM znamená jednu vadu z miliónu kusů. Je to v podstatě ukazatel kvality. Posledním vybraným ukazatelem je produktivita. Dle zdroje [2] je produktivita účinnost, s kterou jsou výrobní faktory využívány ve výrobě. V našem případě je to transformace materiálu na hotový výrobek. Výpočet OEE Dle zdroje [1] je výpočet OEE následující: Výpočet dílčích ukazatelů OEE (1) (2) (3) (4) Výpočet produktivity Zdroj [2] uvádí pro výpočet produktivity následující vzorec: (5) Výpočet PPM Dle definice PPM ze zdroje [2] a zdroje [4] je vzorec pro PPM následující: (6) APLIKAČNÍ ŘEŠENÍ Řešení této metodiky bylo rozděleno do dvou fází. V první fázi byla vyvinuta aplikace v softwaru MS Excel, ve které byly vytvořeny tři karty ke sběru dat. Tyto karty pokrývaly oblasti jakost výroby, časové ztráty a plnění plánu výroby. Karta jakost výroby sbírá následující informace: Kdy vada vznikla Na jaké směně vada vznikla Jméno mistra na směně Na jakém projektu (typ výrobku) vada vznikla Na jakém zařízení Počet vad vzniklých na dané směně Označení vady Karta časové ztráty sbírá následující informace: Kdy vznikl časový prostoj Čas vzniku prostoje Ukončení prostoje Trvání prostoje Na jaké směně prostoj vznikl Jméno mistra na směně Na jakém projektu (typ výrobku) prostoj vznikl Na jaké zařízení prostoj (porucha) vznikl Druh ztráty Specifikace ztráty Karta plnění plánu výroby sbírá následující informace: Kdy vznikla produkce

3 Na jaké směně vznikla produkce Jméno mistra na směně Začátek výroby (produkce) Konec výroby (produkce) Na jakém projektu (typ výrobku) vznikla produkce Počet lidí zúčastněných na opracování dílu Velikost produkce Na obrázku viz. Obrázek 1 je znázorněna karta Jakost výroby. Z obrázku jsou patrná pole, která musí mistr nebo zodpovědná osoba vyplňovat. Dále je z obrázku patrný navigační panel, který se skládá z tlačítek PLNĚNÍ PLÁNU VÝROBY, DOMŮ, ČASOVÉ ZTRÁTY. Tento panel slouží k pohybu mezi jednotlivými kartami. Obrázek 1: Karta Jakost výroby MS Excel je vyvinutý tak, že se vybírá hodnota převážně pouze z předem nadefinovaného seznamu. Do buňky nelze vložit jinou hodnotu než je předdefinovaná. Pokud se zadává např. datum, který se nevybírá ze seznamu tak je v MS Excel vytvořena ochrana dat, která nepovolí vložit nic jiného než formát datum. Stejným způsobem je ošetřen počet zmetků, opět je buňka testována na celé kladné číslo. Stejným způsobem jsou řešeny ostatní karty v MS Excel Časové ztráty a Plnění plánu výroby. Následné vyhodnocení probíhá v MS Excel, kde jsou již nadefinované vzorce pro výpočet ukazatelů a grafická podoba vyhodnocení se tvoří dle požadavků společnosti. Po dokončení fáze jedna se přechází na fázi dva, která spočívá ve vytvoření aplikace. Aplikace funkčně vychází z aplikace vytvořené v MS Excel. Aplikace je naprogramována ve Visual Basic.net s využitím architektury.net 5. Využívá se databáze Microsoft SQL server. Aplikace má tři hlavní funkce: sběr dat, vyhodnocení dat a export dat. Export dat se uskutečňuje do vytvořené aplikace v MS Excelu, kde následně proběhne pouze grafické vyhodnocení nasbíraných dat. Po spuštění aplikace je uživatel vyzván k vyplnění přihlašovacích údajů a po správném vyplnění se uživateli zobrazí úvodní strana aplikace, která je zobrazena na obrázku níže. viz Obrázek 2. Na úvodní straně, ve spodní části jsou zobrazeny zmíněné výrobní ukazatele v online režimu tzn., že ihned po zadání záznamů se zobrazí aktuální hodnota ukazatele u dané směny. Ukazatel PPM je na obrázku nahrazen ukazatelem Zmetkovitost. Mezi těmito ukazateli je rozdíl takový, že PPM je jedna vada z milionu kusů a Zmetkovitost jedna vada ze sta kusů. Pro zadání dat se klikne na tlačítko správa u patřičné karty. Po kliknutí se zobrazí další okno, ve kterém se vyplní údaje o záznamu. Okno zadávání je patrné z obrázku viz. Obrázek 3.

4 Obrázek 2: Aplikace Úvodní strana Obrázek 3: Aplikace - zadávání záznamu V aplikaci jsou tři základní druhy uživatelských práv. Zapisovací práva, administrační práva a prohlížecí práva. Zapisovací práva jsou přiřazena uživateli, který zapisuje informace o výrobě, tzn., že uživatel smí do aplikace pouze zapisovat. Administrační práva má uživatel, který spravuje aplikaci z hlediska datových informací např. definice projektů, směn, lidí, označení vad, časových ztrát apod.. Dále má uživatel s administračními právy oprávnění k editaci již zapsaných záznamů. Prohlížecí práva má většina zaměstnanců, neboť u těchto práv lze pouze prohlížet zapsané záznamy. Veškerá výše uvedená uživatelská práva mají povolený export dat a následné vyhodnocení dat. Uživatel s prohlížecími právy se do aplikace přihlašuje bez hesla, uživatelé s ostatními právy pro přihlášení do aplikace musejí zadat správné heslo.

5 OVĚŘENÍ Ověření metodiky se uskutečnilo ve společnosti XYZ. Jako první se začala testovat vyvinutá aplikace v MS Excel, která se přizpůsobila výrobě společnosti. Po otestování a přizpůsobení MS Excel dané společnosti, je překonfigurována aplikace dle MS Excel. V MS Excel jsou měněna data o uživatelích, projektech, druhů vad, časových ztrátách atd.. Jedná se o data, která jsou specifická pro každou společnost. Dále zde jsou ojediněle dodefinovány položky, které chce společnost navíc sledovat. Na obrázku níže viz. Obrázek 4 je zobrazena úvodní strana aplikace MS Excel přizpůsobená společnosti XYZ. Pohyb mezi jednotlivými položkami je zprostředkován pomocí kliknutí. Po kliknutí na text konkrétní položky je uživatel ihned přesměrován na zvolenou položku (kartu). Úvodní strana se člení do tří částí. První část se nazývá Karty k zapisování. V této části uživatelé zapisují informace o výrobě. Druhá část se označuje jako Karty vyhodnocení. Zde si uživatel zvolí vyhodnocení, které ho nejvíce zajímá a kliknutím jej zobrazí. Tato část se nejvíce přizpůsobuje společnosti, neboť kromě výše uvedených ukazatelů je možno vyhodnocovat vše, co je zapsáno v aplikacích Evidence dat. Poslední část se nazývá Karty k informaci. V této časti je uživatelům k dispozici návodka k užívání aplikace a dále je zde interní označení vad, které se vyskytují ve výrobním procesu. Na obrázku viz. Obrázek 5 je patrné grafické automatické vyhodnocení ukazatele OEE. Tato grafická vizualizace je definována společností XYZ. Obrázek 4: MS Excel - úvodní strana

6 Obrázek 5: Vyhodnocení OEE - grafická vizualizace [4] IMPLEMENTACE Implementace do společnosti se uskutečnila ve dvou krocích. V prvním kroku se uskutečnila implementace aplikace do interní firemní sítě. MS Excel je ve společnosti uložen na sdíleném disku a má k němu přístup kdokoliv. Aplikace je nainstalována na pevném PC ve společnosti, kde je uložena i databáze a je do jednotlivých PC nasdílen spouštěcí soubor s cestou do aplikace. Ve druhém kroku proběhlo školení zaměstnanců. K aplikaci jsou vytvořeny manuály pro jednotlivá uživatelská práva. Tyto manuály dopodrobna uživatelům popisují práci s aplikací. Při školení je každému uživateli tento manuál poskytnut. Školení se skládá z teoretické a praktické části. V teoretické části je celá aplikace představena, dále je dopodrobna popsáno zapisování a práce s aplikací, přičemž jsou zdůrazněny stěžejní body při zapisování. V praktické části si zúčastněné osoby zkoušejí zapisování do aplikace. ZÁVĚR A DOPORUČENÍ Tato práce pojednává o problematice evidování dat ve výrobním procesu. Je zde popsána metodika, jakým způsobem problematiku týkající se evidence dat v podniku řešit a to jak z pohledu sběru dat, tak z pohledu vyhodnocení. V souvislosti s tímto projektem byly vyvinuty dvě aplikace. Jedna z aplikací byla vyvinuta v softwaru MS Excel, díky níž byla naprogramována druhá aplikace ve Visual Basic.net. Výhodou této metodiky sběru dat je především odstranění jejich duplicit v zadávání a zamezení možnosti chybného zadávání dat. Další přednost této metodiky spočívá ve vyhodnocování dat. Data jsou vyhodnocena automaticky a bezprostředně po zapsání. Díku automatickému vyhodnocení je odstraněna chybovost způsobena lidským faktorem a forma výstupu je jednotná a přehledná. Metodika dále obsahuje unifikované vzorce pro vyhodnocení evidovaných dat, tudíž nemůže dojít k chybnému výsledku. Díky variabilitě aplikace lze výstupy přizpůsobovat požadavkům napříč celou firmou. Tato metoda je již prakticky využívána ve společnosti XYZ a dosahuje pozitivních výsledků. PODĚKOVÁNÍ Děkuji vedoucímu projektu doc. Ing. Michalu Šimonovi, Ph.D. za jeho pomoc a cenné rady při řešení tohoto projektu. Zvláště bych chtěl poděkovat školiteli Ing. Petru Hořejšímu Ph.D. a doc. Ing. Zdeňku Ulrychovi, Ph.D., kteří se významně podíleli na vývoji aplikace naprogramované ve Visual Basic.net.

7 LITERATURA Internetové zdroje: [1] MES centrum.cz [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: < [2] KLEČKA, J. (2008). Produktivita a její měření - nové přístupy. Ekonomika a management [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: < [3] DR.DIECAST.com [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: < [4] Interní dokumentace společnosti XYZ [5] PROXIA [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: <