Az autógyártás változó világa
„Akármelyik vevő akármilyen színű autót vehet addig, amíg a választott színe a fekete” – mondta Henry Ford 1909-ben, az autóipari tömeggyártás hajnalán.

 

A legendás mondat még mindig megmosolyogtató, de a tény az, hogy napjaink vásárlói széles választékot igényelnek a testreszabás szabadságával. Ez jelentős következményekkel jár a gyártósorok kialakítására és az azok tervezését megkönnyítő szoftvermegoldásokra. A hatékony vizualizációs rendszerek lehetővé teszik, hogy a munkatársak átfogó képet nyerjenek a gyártási és a logisztikai alkalmazásokról.

Mivel a termékportfóliók nőnek, a hagyományos gyártási folyamatok – és a korlátozott gyártóterület – már egyre kevésbé képesek kezelni azokat. Az autóipari gyártók ezért rugalmas termelési és kapacitásmenedzsmentre támaszkodnak a sokféleség megteremtéséhez és személyre szabott gyártás garantálásához. Az ipar számára az is kihívást jelent, hogy a készletforgás lerövidítésével a lekötött tőkét is minimálisra csökkentsék.

 

Sziámi ikrek: lean gyártás és átlátható ellátási láncok

2013-ban a Fraunhofer Intézet az ipar 4.0 és az okosgyárak témakörében írt esettanulmánya egyre intenzívebb elmozdulást mutatott az autóiparban a lean termelés felé. Ez mára gyakorlatilag be is fejeződött: napjainkban az autóipar világszerte a lean működési filozófiának megfelelően gyártja az autókat. A lean rugalmas megközelítése az egyetlen módja a versenyképesség fenntartásának.

A lean termelés célja a gyártási folyamatok minden területének karcsúsítása, és ezzel párhuzamosan a hatékonyság és a termelékenység növelése. A lean alapvetően arról szól, hogy a gyártást összhangba hozzuk a fogyasztói igényekkel. A cél az, hogy csak azt gyártsuk le, amit az ügyfelek igényelnek, és abban az időpontban, amikor nekik szükségük van a termékre. A termelés hatékonyságának növelése érdekében az anyagkészlet mértékét az abszolút minimumra kell csökkenteni, és a forgókészletet a lehető legnagyobb mértékben le kell faragni. A termelés hatékonyságának növelése érdekében az erőforrásokat úgy kell kezelni, hogy minimalizáljuk a gyártás megkezdése és a késztermék elkészülése között eltelt időt.

Ezzel a gyártási elvvel gyorsan és rugalmasan reagálhatunk az ügyféligényekre, ugyanakkor alacsony tételnagyságokkal és nagy modellválasztékban is képesek leszünk gyártani. Ebben az összefüggésben a lean termelés a just in time (JIT) gyártási elven alapul. A rendszer elsősorban az átlátható ellátási láncra támaszkodik: a beszerzést, a logisztikát és a gyártást szorosan össze kell kötni, hogy a szükséges nyersanyagok megfelelő időben kerüljenek be a gyártási szakaszba.

 

Just in time: keresletalapú összeszerelés és gyártás

A JIT filozófia szerint a terméket az ügyfél igényeinek megfelelően, idő-, anyag- és munkaerő erőforrás veszteség nélkül kell előállítani. Az elv értelmében a kisebb készletek és a lerövidült készletforgás lecsökkentik a lekötött tőkét, az anyagokat és a termékeket pedig nem kell előre nagy mennyiségben biztosítani, mert az összeszerelést és a gyártást rugalmasan, a kereslethez igazodva végzik. Ez lerövidíti az átfutási időt, lecsökkenti a szükséges raktárméretet, és már középtávon csökkenti a raktározási költségeket. A termékek megbízható, gyors előállításához a központilag irányított optimalizálás mértékét csökkentenünk kell a lokális koordináció javára.

 

A sokféle modellvariációval rendelkező termékekhez már gyártási filozófia kell

Az autóipari gyártók előtt olyan kihívások tornyosulnak, mint a termékváltozatok sokfélesége, a kiemelkedő termelékenység és a rugalmas felhasználás. Mivel azonban a modellválaszték gyorsan növekszik, a JIT filozófia erősségei már nem aknázhatók ki teljes mértékben. A just in time gyártás elvének fenntartása még komplexebb termelési rendszereket igényelne. Ezen túlmenően a nagyon magas termékválaszték minden egyes modellhez külön átmeneti tárolóterületet és alkatrészraktárt feltételez, ami hatalmasra duzzasztaná a gyártóteret, és szöges ellentétben áll a JIT a készletek, a tér és az erőforrások minimalizálására vonatkozó elvével. Ezzel el is vesztenénk a JIT koncepció által kínált előnyöket. Az ellentmondás feloldásához továbbfejlesztették a JIT filozófiát, és létrehozták a „gyöngysor-folyamatnak” is nevezett just in sequence (JIS) elvet. 

 

Just in sequence: minden alkatrész a gyártással összeszinkronizált beérkezése

A termékmodellek és -változatok sokféleségével szembesülve a karosszériagyártás az egyedi gyártástól a szekvenciális termelés felé mozdul el. Termelésszinkronizált eljárásként a JIS egy kifinomult just in time koncepciót képvisel. A karosszériagyártásban gyakori, hogy egy gyártóüzem (cél) erőforrásokat vesz igénybe több más gyártósorból (forrásból). Ennek eredményeképpen a forrásoknak szekvenciálisan, egymás után kell összehangolniuk gyártási rendszereiket, hogy a cél a megfelelő alkatrészeket a megfelelő időben, a first in first out (FIFO) elvvel összhangban kapja meg. A gyártásban dolgozó kollégák is részesülnek a JIS elv előnyeiből: az egyes munkamenetekhez szükséges minden alkatrész a megfelelő sorrendben érkezik be, és nincsenek szűk keresztmetszetet okozó területek.

 

A JIT és a JIS működési filozófiák közötti különbség elsősorban a gyártási sorrend specifikációjában rejlik, amely a termelési lánc végétől az eleje felé tolódik

 

A kommunikáció mint sikertényező

Kiemelkedő fontosságú, hogy az ellátási lánc különböző partnerei között jó legyen a kommunikáció és a megadott információnak érvényesnek és könnyen hozzáférhetőnek kell lennie. Ha ez nem így van, akkor az instabil anyagáramlást eredményezhet, a sikeres gyártás gátja lehet, sőt a legrosszabb esetben a termelés leállását is eredményezheti. Ennek elkerülése érdekében az automatizált rendszerbe az emberi tényezőt is be kell számítani. A gyártási és logisztikai szakértőknek ezenkívül decentralizálniuk kell a döntéshozatalt. Ennek érdekében alapvető a megfelelő információk megfelelő időben történő rendelkezésre állása.

Mi a legjobb módja tehát annak, hogy a felhasználókkal megértessük a folyamat összetettségét? És hogyan könnyítsük meg számukra annak követését? Ezek a kérdések az első számítógép megépítése óta relevánsak, és az ember-gép kommunikáció, valamint más interdiszciplináris tudományok szerves részét képezik. Mivel a gépek és azok mindennapi használata korszerűsödött, a fenti kérdések egy új tudományterület, az ergonómia megszületéséhez vezettek.

 

Ergonomikus adatfeldolgozás

Ergonómiai szempontból az adatfeldolgozáshoz és az információk megjelenítéséhez fontos egy felhasználóorientált kommunikációs interfész biztosítása. Az adatokat a termelési rendszerben kell szűrni és feldolgozni annak érdekében, hogy a felhasználó csak a lényeges és releváns információkat kapja meg. Ez azzal az előnnyel jár, hogy a felhasználó jobb áttekintést nyer a folyamatról, és az általa hozott döntéseket nem torzítják a felesleges információk. A szűrt információt úgy kell megjeleníteni, hogy a felhasználó könnyedén és egyértelműen értelmezze és elemezze az adatokat. Ezt szem előtt tartva a vizualizáció sokkal gyorsabb áttekintést nyújt a bonyolult kérdésekről, mint egy szövegalapú leírás.

 

A termelés áttekintése zenon szoftverrel

A szekvenciális gyártási folyamat másik fontos szempontja az adatok és információk rendelkezésre állása. Ezeknek mindenkor – és mindenhol – hozzáférhetőnek kell lenniük, hogy a felhasználók gyorsabban tudjanak reagálni a váratlan eseményekre, például a gyártás területén. A webes technológiák és mobil eszközök, például az okostelefonok vagy a tabletek rugalmas hozzáférést biztosítanak a gépekkel végzett kommunikációhoz, és új lehetőségeket biztosítanak az adatkezelésben, megkönnyítve ezáltal a felhasználók számára az összetett kérdések megértését.

Az ipar 4.0 által felvázolt további lehetőség az épületek, felügyeleti rendszerek és az érzékelők a termelési rendszerekkel történő hálózatba kötése egy adatokat és szolgáltatásokat tartalmazó IoT-világ megalkotásához. Ebben a világban a termelési folyamatokkal kapcsolatos valós idejű információk korábban soha nem látott szintet érnek el. Ennek eredményeként az adatmodellezés egyre pontosabban tükrözi vissza az aktuális státuszt, és a gyártási folyamatok átláthatóbbá válnak. A zenon egy olyan rendszer, amely ergonomikus és modern megjelenítést, absztrakt adatfeldolgozást és állandó adatátvitelt, valamint folyamatos adat- és berendezés-hozzáférhetőséget tesz lehetővé.

 

Következtetés

A múltban nagyon kevés figyelmet fordítottak a vizualizáció és az adatfeldolgozás ergonómiai szempontjaira. Az ipari környezetre szánt grafikus interfészek tervezésében jellemzően az egyszerűség volt a jelszó, mivel a folyamatok összetettsége viszonylag korlátozott volt, és a hangsúly a rendszer működési képességére tevődött át. A jövőben azonban a termelési környezet változó jellege és növekvő összetettsége miatt elkerülhetetlen lesz, hogy az ergonómia is a középpontba kerüljön. A versenyképesség fenntartásához elengedhetetlen, hogy az ügyfelek és azok individualizált termékek iránti igénye legyen a fókuszban. Ez azt is jelenti, hogy a termelési környezet egyre összetettebbé válik. Az ehhez kapcsolódó ergonómiai megfontolások további lépést jelentenek az ipar 4.0 kompatibilis gyártás kiépítéséhez.

 

Főbb jellemzők:
 
• Az autóipari modellek növekvő változatossága és a rendelkezésre álló egyedi funkciók széles skálája komoly kihívást jelent a gyártók számára.
 
• A lean termelés és a hozzá kapcsolódó rugalmas lean folyamatok alkalmazásával a gyártók versenyképesek maradhatnak.
 
• A lean termelés a just in time működési filozófián alapul.
 
• A modellek és verziók sokfélesége azonban korlátok közé szorítja a just in time gyártást.
 
• A minden alkatrész a gyártással összeszinkronizált beérkezésén alapuló just in sequence elv megoldást kínál erre.
 
• Az összes releváns adat rendelkezésre állása és a vizuális megjelenítés ergonómiai módszerei kulcsfontosságúak a just in sequence filozófia sikeres megvalósításában.
 
• A just in sequence megközelítésben a zenon biztosítja a gépjárműgyártás átláthatóságát.
 
• A zenon ergonomikusan jeleníti meg a szükséges adatokat a végberendezéseken.
 

 

Adatközpont a fjordokban
Az IoT-eszközök növekvő száma és a felhőszolgáltatások népszerűsége miatt egyre több adatot termelünk világszinten. Az IDC előrejelzése szerint 2025-re az adatmennyiség várhatóan 175 zettabájtra nő majd.
Felhőalapú felügyelet a gyártóberendezések számára
Az RFID olvasófejek adatai az IoT átjárón keresztül kerülnek a Neoception felhőbe, ahonnan bármikor elérhetők.
Az algoritmusnak elég volt egy másodperc
A Kaliforniai Egyetem kutatói által létre hozott mesterséges intelligencia valamivel több mint egy másodperc alatt kiforgatta a Rubik-kockát.
Valós idejű adatokkal optimalizálható az élettartam
Az akkumulátorok hosszabb élettartama érdekében a Bosch új felhőalapú szolgáltatásokat fejleszt, melyek kiegészítik az egyedi gépjárművek akkumulátorvezérlő rendszereit.
Alacsony energiafogyasztású mikrokontrollerek
Az Endrich kínálatában tavasztól elérhető a Gigadevice GD32 mikrokontroller család új tagja, a kimagasló ár/érték arányt képviselő energiatakarékos ARM Cortex-M23 RISC technológiára alapozott GD32E230xx eszköz.