CC BY
12Применение цифровых инструментов для совершенствования производственного процесса
Описывается применение цифровых инструментов при совершенствовании производственных процессов, в частности цифровых двойников и цифровых моделей. Применение моделирования позволило сократить временные и финансовые затраты на всех этапах разработки и внедрения, а также положительным образом сказалось на решении собственников о необходимости предлагаемых изменений
П.В. Голиницкий1
Российский государственный аграрный университет — МСХА имени К.А. Тимирязева (РГАУ — МСХА имени К.А. Тимирязева), канд. техн. наук, gpv@rgau-msha.ru
У.Ю. Антонова1
РГАУ — МСХА имени
К.А. Тимирязева, канд. техн. наук
Л.А. Гринченко2
РГАУ — МСХА имени К.А. Тимирязева
С.Ю. Видникевич3
РГАУ — МСХА имени К.А. Тимирязева
1 доцент кафедры, Москва, Россия
2 ассистент кафедры, Москва, Россия
3 магистр кафедры, Москва, Россия
Для цитирования: Голиницкий П.В., Антонова У.Ю., Гринченко Л.А., Видникевич С.Ю. Применение цифровых инструментов для совершенствования производственного процесса // Компетентность / Competency (Russia). — 2023. — № 5. DOI: 10.24412/1993-8780-2023-5-32-37
ключевые слова
качество, процессный подход, цифровизация, моделирование, промышленное производство
т эффективности промышленного производства в современной России зависят многие другие отрасли. По данным Росстата, за последние пять лет на долю промышленного производства в структуре ВВП приходится до 20 %, при этом в нем задействовано более 90 тысяч человек. Особенностью данной отрасли является тесная производственная кооперация предприятий, поскольку современный и конкурентоспособный продукт невозможно произвести полностью в одиночку [1]. Из-за чего возникает потребность в качественных комплектующих и сырье, произведенных в нужном объеме без срывов сроков поставки. Ситуация усложняется ограниченным числом возможных поставщиков. Для решения этой проблемы необходим трансфер успешных практик от одних предприятий к другим [2].
Основная часть предприятий отрасли являются частными организациями, что создает дополнительные препятствия, связанные с нежеланием безвозмездно передавать свои наработки другим организациям. Для преодоления этого барьера и помощи предприятиям создаются федеральные центры компетенций, которые аккумулируют опыт и позволяют выработать наиболее успешные подходы. Так, 18 декабря 2017 года был создан Федеральный центр компетенций в сфере производительности труда (ФЦК), учредителями которого являются Министерство экономического развития Российской Федерации и Внешэкономбанк РФ. ФЦК — оператор национального проекта «Производительность труда», участие в котором является бесплатным, а с октября 2022 года в рамках его реализации запущена платформа цифровых решений для предприятий. Для учас-
тия в программе выручка предприятия должна составлять более 400 млн рублей, что не позволяет получить комплексную поддержу по вопросам цифровизации менее крупным организациям.
Одной из особенностей небольших предприятий является отсутствующая или неработоспособная система менеджмента качества (СМК), которая создается исключительно на бумаге и оторвана от реального производства, что приводит к отказу от специалистов, занимающихся контролем качества, и возложением их обязанностей на исполнителей. При подобном развитии ситуации на первом этапе наблюдается количественный рост выпускаемой продукции, но при этом постепенно происходит снижение качества, что приводит к увеличению рекламаций и росту нагрузки на гарантийный отдел. Спустя какое-то время для снижения числа рекламаций гарантийный отдел вынужден частично заниматься и контролем качества продукции. Функционирующая система качества позволяет получить не только прямой экономический эффект [3], снизить потери от несоответствий внутренних процессов [4] и внешнего брака [5], но и управлять возможностями и рисками различных процессов [6, 7, 8].
Чтобы избежать описанной ситуации, специалисты, занимающиеся контролем качества продукции, должны принимать активное участие в совершенствовании производства на основе процессного подхода, а развитие цифровых систем позволяет перевести данные процессы в автоматическом режиме в СМК. Такой подход представляется наиболее интересным для руководителей предприятий, поскольку при минимальных затратах на пере-
ход к цифровым системам обеспечивается значительный эффект.
В настоящее время любое предприятие принято рассматривать как совокупность процессов. Это уже устоявшаяся и многократно проверенная концепция. Впервые данный подход был реализован в третьей версии стандартов ИСО серии 9000 (2000 г.), а приход цифровых систем только подчеркнул его преимущества.
Поскольку совершенствование невозможно без четкого понимания текущей ситуации, изначально надо провести обследование предприятия. Особое внимание необходимо уделить процессам, связанным с основной деятельностью, и только после тщательно проведенного обследования и собранных данных создавать цифровую модель или цифровой двойник. Исходя из ГОСТ Р 57700.37-2021 наиболее эффективным будет цифровой двойник, позволяющий оперативно реагировать
на возникающие ситуации, несмотря на кратно возрастающие требования к персоналу предприятия.
На машиностроительных предприятиях с большим количеством ручных и полуавтоматизированных операций достаточно сложно создать цифровой двойник производственного процесса из-за больших затрат. Для относительно небольших предприятий можно рассмотреть создание цифровой модели, которая не так требовательна к оборудованию и квалификации сотрудников, но позволяет анализировать текущее состояние процессов [9].
В качестве примера рассмотрим машиностроительное предприятие по производству грузоподъемной техники с выручкой 300 млн рублей и низкой степенью автоматизации.
В качестве нулевого этапа на предприятии была внедрена функционирующая СМК на основе процессного подхода, что позволило быстрее пе-
Таблица 1
КТ1 Контроль полуавтоматической сварки. Дефекты [CP1 Control of semi-automatic welding. Defects]
Дефект [Defect] Описание [Description] Причина возникновения [Cause occurrence] Устранение дефекта [Troubleshooting]
Трещины Несплошность, вызванная местным разрывом шва Проявляются при сварке высокоуглеродистых и легированных сталей в результате быстрого охлаждения сварочной ванны Засверливают концы трещины, чтобы она не распространялась дальше по шву, затем трещину удаляют механическим путем или строжкой, после чего место удаления дефекта зачищают и заваривают. Внутренние трещины удаляют механическим способом или строжкой с последующей заваркой данного участка
Поры Полости, заполненные газами Низкое качество зачистки свариваемых кромок и присадочной проволоки от загрязнений; высокая скорость сварки, при которой газы не успевают выйти наружу; повышенное содержание углерода в основном металле и присадочном материале; повышенная влажность Механическая зачистка или строжка с последующей механической обработкой, затем переварка сварочного шва
Включения шлака Небольшие пространства в металле, в которых находятся неметаллические вещества Грязь на кромках; малый сварочный ток; большая скорость сварки
Несплавления и непровар Отсутствие соединения между металлом сварного шва и основным металлом или между отдельными валиками сварочного шва Неправильный выбор формы угла и разделки; плохо зачищенная поверхность кромок; химическая неоднородность металла; неправильные режимы сварки
Нарушение формы шва Отклонение формы наружных поверхностей сварочного шва или геометрии соединения от установленного значения При механизированных способах сварки — колебания напряжения в сети; проскальзывание проволоки в подающих роликах; неравномерная скорость сварки из-за люфтов в механизме перемещения сварочного автомата; неправильный угол наклона электрода; протекание жидкого металла в зазоры; их неравномерность по длине стыка и т.п.
Поставщик шасси
Рис. 1. Графическое отображение процесса «Монтаж конечных изделий»
[Graphic display of the process Installation of final products]
Поставщик шасси
Рис. 2.
Графическое отображение предлагаемого процесса «Монтаж конечных изделий» [Graphic display of the proposed process Installation of final products]
Установка механизма отбора мощности Установка надстройки на автомобиль Установка
манипулятора
Подключение электрооборудования Монтаж л
гидрооборудования 1
на испытания
рейти к созданию цифровой модели производственного процесса. При создании модели особое внимание уделялось контрольным точкам (КТ), для которых составляется таблица дефектов с указанием причины их возникновения и способов устранения (табл. 1). Для каждой КТ при построении процесса должны быть предусмотрены корректирующие действия.
Для описания процессов была использована нотация ВРМ^ позволяющая не только графически изобразить процесс, но и провести имитационное моделирование с возможностью выявить проблемные места (рис. 1). В графическую модель процесса вносились собранные и подготовленные данные, реально отражающие существующее положение на предприятии, при несовпадении результата модели с реальным процессом вносились изменения. Данный этап очень важен — именно от него зависит эффективность применения цифровой модели.
Поскольку эта модель является реальным отражением текущего производственного процесса, все предлагаемые изменения перед внедрением можно протестировать, что позволяет выявить наиболее перспективные предложения.
На основе предложений от сотрудников и руководителей подразделений предприятия была составлена модель улучшенного процесса, который представлен на рис. 2.
Основную сложность при анализе эффективности предлагаемого процесса вызывает сбор данных для моделирования. Для решения этой проблемы можно использовать данные аналогичных операций или провести тестовый прогон с определенной повторяемостью, при этом для моделирования целесообразно брать данные более пессимистичного сценария. Результаты по процессам приведены в табл. 2, из которой следует, что время выполнения данного процесса соглас-
Таблица 2
Этапы и время процесса «Монтаж конечных изделий» [The process Installation of final products. Stages and time]
Процесс монтажа конечных изделий [The assembly process of final products] Предлагаемый процесс монтажа конечных изделий [The proposed assembly process of final products]
Этапы процесса [Process stages] Время выполнения [Lead time] Этапы процесса [Process stages] Время выполнения [Lead time]
1. Выдача комплектующих 1 ч / 1 ч 15 мин 1. Выдача мелких ДСЕ 45 мин
2. Выдача ДСЕ по ТЗ 1 ч 15 мин и комплектующих
3. Электромонтаж 2 ч 15 мин 2. Электромонтаж 2 ч
4.Дробеструйная обработка 3 ч 30 мин 3. Операции покрасочной линии 5 ч 35 мин
5. Покраска 3 ч 45 мин с крупными ДСЕ
6. Высыхание 2 ч
7. Сборочно-дуговая операция 7 ч 4. Сборочно-дуговая операция 7 ч
8. Сварка-полуавтомат 1 ч 40 мин 5. Сварка-полуавтомат 1 ч 30 мин
9. Контроль сварочного шва 2 ч 35 мин 6. Контроль сварочного шва 2 ч 35 мин
10. Слесарно-сборочная операция 4 ч 25 мин 7. Слесарно-сборочная операция 4 ч
11. Проверка сборки изделия 30 мин 8. Проверка сборки изделия 30 мин
12. Установка механизма отбора мощности 4 ч 9. Установка механизма отбора мощности 3 ч 45 мин (4 автомобиля одновременно)
13. Установка надстройки на автомобиль 5 ч 10. Установка надстройки на автомобиль 4 ч 30 мин (4 автомобиля одновременно)
14. Установка манипулятора 3 ч 11. Установка манипулятора 2 ч 45 мин (4 автомобиля одновременно)
15. Подключение электрооборудования 6 ч 30 мин 12. Подключение электрооборудования 5 ч 25 мин (2 автомобиля одновременно)
16. Монтаж гидрооборудования 4 ч 50 мин 13. Монтаж гидрооборудования 4 ч 30 мин (2 автомобиля одновременно)
Итого 53 ч 15 мин Итого 44 ч 50 мин
Время фактического процесса, представленное на графике, было получено спустя шесть месяцев после внедрения оптимизаций, при этом полученные данные оказались лучше, чем при моделировании. Это обусловлено тем, что моделирование намеренно велось по более пессимистичному сценарию. Также стоит отметить, что возможно и большее сокращение затрачиваемого времени после запуска всего запланированного оборудования.
Применение моделирования позволило сократить временные и финансовые затраты на всех этапах разработки и внедрения, а также положительным образом сказалось на решении собственников о необходимости предлагаемых изменений, в результате весь переход на новый производственный процесс, включая разработку решения, не превысил 10 месяцев.
Говоря о цифровизации, в первую очередь вспоминают виртуальную и дополненную реальность, работу с большими данными, но это не только высокозатратные решения, но и инженерные программы для проведения расчетов и проектирования, различные системы управления и моделирования процессов предприятия. Любой из перечисленных инструментов будет эффективен, если предприятие, независимо от своего масштаба, уже готово к внедрению. ■
Список литературы
1. Голиницкий П.В., Антонова У.Ю., Ханжиян К.И. Применение IT-технологий при маркировке запасных частей сельскохозяйственной техники // Компетентность. — 2019. — № 5.
2. Голиницкий П.В., Черкасова Э.И., Вергазова Ю.Г., Антонова У.Ю. Влияние цифровизации на эффективность технологических процессов современного производства // Компетентность. — 2021. — № 8.
3. Бондарева Г.И., Леонов О.А., Шкаруба Н.Ж., Вергазова Ю.Г. Оценка экономической эффективности функционирования системы менеджмента качества на ремонтных предприятиях // Научный результат. Серия: Технология бизнеса и сервиса. — 2016. — Т. 2. — № 1(7). DOI: 10.18413/2408-9346-2016-2-1-51-56.
4. Бондарева Г.И., Леонов О.А., Темасова Г.Н. и др. Оценка потерь от несоответствий процесса обслуживания и ремонта техники при послепродажном сервисе // Сельский механизатор. — 2021. — № 5. DOI: 10.47336/0131-7393-2021-5-38-39-40.
5. Бондарева Г.И., Темасова Г.Н., Леонов О.А. и др. Оценка внешнего брака на предприятиях машиностроения // Вестник машиностроения. — 2021. — № 11. DOI: 10.36652/0042-4633-2021-11-93-96.
6. Бондарева Г.И., Леонов О.А., Шкаруба Н.Ж., Вергазова Ю.Г. Идеология формирования рисков при покупке запасных частей для ремонта отечественной сельхозтехники // Управление рисками в АПК. — 2016. — № 7.
7. Бондарева Г.И., Шкаруба Н.Ж., Леонов О.А. и др. Теория и практика оценки рисков процессов контроля на предприятиях технического сервиса // Сельский механизатор. — 2021. — № 11. DOI: 10.47336/0131-7393-2021-11-29-30-32.
8. Шкаруба Н.Ж. Управление рисками измерительных процессов в ремонтном производстве // Международный технико-экономический журнал. — 2018. — № 6.
9. Бондарева Г.И., Леонов О.А., Шкаруба Н.Ж. и др. Разработка алгоритма верификации запасных частей при ремонте машин // Сельский механизатор. — 2022. — № 10. DOI: 10.47336/0131-7393-2022-10-27-28-29.
450400 350 300 I 250
М 200
150 100
45 50-^39
420 395
Расчеты после оптимизации Реальные результаты
Рис. 3. Сравнение времени, затрачиваемого на процесс
[Comparison of the time spent on the process]
Статья поступила в редакцию 18.03.2023
10 11 12 13
но модели может снизиться на 8 часов 25 минут. Поскольку такой результат можно считать приемлемым для собственников предприятия, было принято решение о внедрении. Наиболее благоприятным периодом для внедрения нового процесса является время корпоративного отпуска, поскольку за это время сотрудник частично утрачивает наработанные навыки и ему легче перестроиться.
После внедрения процесса начинается новый этап сбора информации — для оценки реально полученного эффекта от внедрения (рис. 3).
0
Kompetentnost / Competency (Russia) 5/2023 DROHI IPTIOM HRCi AMI7ATIHM
ISSN 1993-8780. Doi: 10.24412/1993-8780-2023-5-32-37 rnUUUCIlUN UnunNIZMIiUN Of
Digital Tools to Improve the Manufacturing Process
P.V. Golinitskiy1, Russian State Agrarian University — K.A. Timiryazev Moscow Agricultural Academy (RSAU —
K.A. Timiryazev MAA), PhD (Tech.), gpv@rgau-msha.ru
U.Yu. Antonova1, RSAU — K.A. Timiryazev MAA, PhD (Tech.)
L.A. Grinchenko2, RSAU — K.A. Timiryazev MAA
S.Yu. Vidnikevich3, RSAU — K.A. Timiryazev MAA
1 Associate Professor of Department, Moscow, Russia
2 Assistant of Department, Moscow, Russia
3 Master of Department, Moscow, Russia
Citation: Golinitskiy P.V., Antonova U.Yu., Grinchenko L.A., Vidnikevich S.Yu. Digital Tools to Improve the Manufacturing Process, Kompetentnost'/ Competency (Russia), 2023, no. 5, pp. 32-37. DOI: 10.24412/1993-8780-2023-5-32-37
key words
quality, process approach, digitalization, modeling, industrial production
We have described the use of digital tools to improve manufacturing processes, in particular digital twins and digital models. As an example, we considered a machinebuilding enterprise for the production of lifting equipment with a revenue of 300 million rubles and a low degree of automation.
As a zero stage, a functioning QMS was introduced at the enterprise based on a process approach. This made it possible to quickly move on to creating a digital model of the production process. In this model, special attention was paid to control points, for which a table of defects was compiled indicating the causes of their occurrence and ways to eliminate them. Corrective actions were provided for each CP when building the process.
To describe the processes, we used the BPMN notation, which allows not only to graphically depict the process, but also to conduct simulation modeling with the ability to identify problem areas. Collected and prepared data were entered into the graphical model of the process, actually reflecting the existing situation at the enterprise, and if the result of the model did not match the real process, changes were made. The use of modeling allowed to reduce time and financial costs at all stages of development and implementation, and also had a positive effect on the decision of the owners about the need for the proposed changes. As a result, the entire transition to a new production process, including the development of a solution, did not exceed 10 months.
References
1. Golinitskiy P.V., Antonova U.Yu., Khanzhiyan K.I. Primenenie IT-tekhnologiy pri markirovke zapasnykh chastey sel'skokhozyaystvennoy tekhniki [Application of IT-technologies in the marking of spare parts of agricultural machinery], Kompetentnost', 2019, no. 5, pp. 36-39.
2. Golinitskiy P.V., Cherkasova E.I., Vergazova Yu.G., Antonova U.Yu. Vliyanie tsifrovizatsii na effektivnost' tekhnologicheskikh protsessov sovremennogo proizvodstva [The impact of digitalization on the efficiency of technological processes of modern production], Kompetentnost', 2021, no. 8, pp. 48-55.
3. Bondareva G.I., Leonov O.A., Shkaruba N.Zh., Vergazova Yu.G. Otsenka ekonomicheskoy effektivnosti funktsionirovaniya sistemy menedzhmenta kachestva na remontnykh predpriyatiyakh [Evaluation of the economic efficiency of the functioning of the quality management system at repair enterprises], Nauchnyy rezul'tat. Seriya: Tekhnologiya biznesa i servisa, 2016, vol. 2, no. 1(7), pp. 51-56. DOI: 10.18413/2408-9346-2016-2-1-51-56.
4. Bondareva G.I., Leonov O.A., Temasova G.N. etc. Otsenka poter' ot nesootvetstviy protsessa obsluzhivaniya i remonta tekhniki pri posleprodazhnom servise [Assessment of losses from inconsistencies in the process of maintenance and repair of equipment during aftersales service], Sel'skiy mekhanizator, 2021, no. 5, pp. 39-40. DOI: 10.47336/0131-7393-2021-5-38-39-40.
5. Bondareva G.I., Temasova G.N., Leonov O.A. etc. Otsenka vneshnego braka na predpriyatiyakh mashinostroeniya [Evaluation of external defects in mechanical engineering enterprises], Vestnik mashinostroeniya, 2021, no. 11, pp. 93-96. DOI: 10.36652/0042-4633-2021-11-93-96.
6. Bondareva G.I., Leonov O.A., Shkaruba N.Zh., Vergazova Yu.G. Ideologiya formirovaniya riskov pri pokupke zapasnykh chastey dlya remonta otechestvennoy sel'khoztekhniki [The ideology of risk formation when buying spare parts for the repair of domestic agricultural machinery], Upravlenie riskami v APK, 2016, no. 7, pp. 20-28.
7. Bondareva G.I., Shkaruba N.Zh., Leonov O.A. etc. Teoriya i praktika otsenki riskov protsessov kontrolya na predpriyatiyakh tekhnicheskogo servisa [Theory and practice of risk assessment of control processes at technical service enterprises], Sel'skiy mekhanizator, 2021, no. 11, pp. 29-32. DOI: 10.47336/0131-7393-2021-11-29-30-32.
8. Shkaruba N.Zh. Upravlenie riskami izmeritel'nykh protsessov v remontnom proizvodstve [Risk management of measuring processes in repair production], Mezhdunarodnyy tekhniko-ekonomicheskiy zhurnal, 2018, no. 6, pp. 77-82.
9. Bondareva G.I., Leonov O.A., Shkaruba N.Zh. etc. Razrabotka algoritma verifikatsii zapasnykh chastey pri remonte mashin [Development of an algorithm for verification of spare parts in the repair of machines], Sel'skiy mekhanizator, 2022, no. 10, pp. 27-29. DOI: 10.47336/0131-7393-2022-10-27-28-29.
