ZASTOSOWANIA ANALIZY DANYCH W PRZEMYŚLE
W tym wystąpieniu zadawane będą pytania bardzo podstawowe, takie jak w tytule. Mowa będzie, nawet o mechanice kwantowej, o wyczytywaniu wiedzy między wierszami i innych sprawach, którymi inżynier produkcji nie zaprząta sobie głowy codziennie, ale być może warto by czasem sobie je uświadomił. Podane też będą odpowiedzi. Oczywiście, okaże się, że prawdziwie dogłębna wiedza o procesie, to wiedza statystyczna.
Statystyczne sterowanie procesami - praktyczne przykłady wykorzystania
dr Tomasz Greber, Instytut Organizacji i Zarządzania, Politechnika Wrocławska
dr Tomasz Greber, Instytut Organizacji i Zarządzania, Politechnika Wrocławska
W opracowaniu przedstawione zostaną praktyczne przykłady wykorzystania wybranych narzędzi SPC w różnych branżach i w odniesieniu do różnych rodzajów danych. Zaprezentowane będzie wykorzystanie kart kontrolnych do obniżenia kosztów procesów w przemyśle spożywczym. Przedstawione także zostanie wykorzystanie karty CUSUM do nadzorowania czasu pracy maszyny. Przeprowadzona także będzie dyskusja wykorzystanie standardowych kart kontrolnych przy nienormalnych rozkładach danych.
Projekty informatyczne które wdrażane są w przedsiębiorstwie produkcyjnym wymagają odpowiedniego zaplanowania aby zminimalizować ryzyko dezorganizacji pracy. W wystąpieniu zostanie omówiony przepis na budowę systemu do SPC w oparciu o doświadczenia firmy StatSoft Polska zebrane podczas wdrażania tego typu systemów.
Wykład poświęcony będzie modelowaniu procesów produkcyjnych za pomocą technik analizy danych: statystyki i data mining. Przedstawione zostaną klasy zastosowań modelowania, korzyści ze stosowania modeli procesów oraz przegląd najczęściej stosowanych metod modelowania: od stosunkowo prostych po nowoczesne metody data mining i wielowymiarowe SPC. Omówiony zostanie również przykład modelu data mining procesu produkcyjnego.
Wynikiem współpracy firm Caterpillar oraz StatSoft jest nowy produkt o nazwie PROCEED. Jest to zaawansowany system pozwalający na podstawie posiadanych danych tworzyć modele procesów produkcyjnych dzięki czemu możliwe jest istotne obniżenie kosztów związanych z testowaniem produktów w trakcie ich tworzenia czy też optymalizacja ich parametrów pozwalająca na zminimalizowaniu kosztów przy jednoczesnej poprawie jakości.
System "automatycznych" kart kontrolnych oparty jest na programie STATISTICA Enterprise Wide SPC System. Występują tutaj dwie drogi zbierania danych z procesu: wyniki pomiarów są automatycznie eksportowane do bazy danych (pomiar na maszynach współrzędnościowych 3D), wyniki pomiarów wprowadzane są do systemu poprzez stanowiska operatorskie przez wyznaczone osoby. W każdym przypadku karty kontrolne tworzone są automatycznie (brak ingerencji człowieka). Dodatkowo pełna analiza procesu (test normalności, histogram, karta kontrolna, współczynniki statystyczne, testy konfiguracyjne) znajdują się na stronie intranetowej, dzięki czemu informacja o jakości procesów produkcyjnych dociera do wszystkich zainteresowanych osób.
Zastosowanie programu STATISTICA jako narzędzia do zapewnienia jakości w produkcji wielkoseryjnej o różnorodnym asortymencie
Michał Grzelak, GTX Hanex Plastic Sp. z o.o.
Michał Grzelak, GTX Hanex Plastic Sp. z o.o.
Nasza firma jest jednym z największych krajowych przetwórców PET. Obecnie walczymy o 2 miejsce w kraju w tej dziedzinie. Produkujemy szereg różnorakich wyrobów od preform przez butelki do folii PET. Asortyment jest bardzo zróżnicowany i obejmuje ponad 100 pozycji w różnych kategoriach. Używamy do produkcji kilkunastu różnych maszyn a ich wydajności idą dziesiątki tysięcy sztuk na godzinę. Specjalnie przystosowany program STATISTICA firmy StatSoft pozwala nam w prosty sposób zbierać, magazynować i obrabiać dane jakościowe dotyczące naszych wyrobów. Pozwala precyzyjnie wyznaczyć mierzone parametry, zaprogramować akceptowane odchylenia i dzięki przejrzystemu interfejsowi nawet wstępnie przeszkolony personel nie popełnia błędów. Co najważniejsze system ten pozwolił nam na ogromną oszczędność czasu badania - nawet o 75% w porównaniu z poprzednio stosowaną metodą. Dane możemy obrabiać szybko na dowolną ilość sposobów, szybciej identyfikujemy zużycie form wtryskowych i inne anomalie. Poprzednio każda próba analizy danych była niezwykle czasochłonna i często nadchodziła zbyt późno. Bardzo ważne dla nas są możliwości odtworzenia parametrów wyrobów nawet po długim czasie od wyprodukowania. Magazynowanie i odczytywanie danych jest bardzo łatwe i przy tak różnorodnym asortymencie wyrobów możemy nawet rozróżniać je pod względem kolorów, producenta surowca, producenta barwnika etc., co bardzo pomaga przy prowadzeniu np. działań korygujących lub reklamacyjnych. Kolejnymi ważnymi cechami systemu StatSoft jest możliwość zmiany rekordów tylko przez osoby upoważnione co pozwala na "kontrolę kontrolerów". Zarówno złe parametry jak i czas kontroli można odtworzyć po długim czasie, co pomaga dyscyplinować pracowników. Jest on ogromnym ułatwieniem przy kontroli jakości, pozwala także na sprawne zarządzanie kontrolą jakości wyrobów przy zminimalizowaniu niezbędnego sprzętu i osób.
Zastosowanie statystycznych technik obliczeniowych SPC i DOE
dla usprawnienia procesów produkcyjnych Grupy ABB
Piotr Gawąd, ABB Sp. z o.o.
Piotr Gawąd, ABB Sp. z o.o.
W procesach produkcyjnych zaangażowane są bardzo często skomplikowane i złożone technologie, w których należy kontrolować wiele parametrów, aby osiągnąć pożądany efekt w postaci jakościowego produktu oraz wydajnego procesu. Dlatego też istnieje potrzeba stosowania w sposób systematyczny nowoczesnych narzędzi jakościowych w procesie wytwarzania (Six Sigma, Planowanie Eksperymentu, Statystyczne Sterowanie Jakością, itp.). W Centrum Badawczym ABB w Krakowie jakość w wytwarzaniu stanowi jedną z wielu gałęzi działalności. Stosowane przez nas podejście rozwiązywania problemów jakościowych (Six Sigma) bazuje na wykorzystywaniu zaawansowanych narzędzi statystycznych w celu poprawy zarówno końcowej jakości produktu jak również zwiększenia wydolności procesów produkcyjnych, a co za tym idzie zmniejszenia kosztów złej jakości, które są nieodzownie związane z procesami wytwarzania. Redukcje kosztów złej jakości (COPQ - Cost of Poor Quality) można osiągnąć poprzez zmniejszenie zmienności procesów produkcyjnych. Poprzez monitorowanie i analizowanie zmian krytycznych parametrów procesów produkcyjnych w czasie ustalamy aktualną zmienność parametrów (baseline). Rzeczywistą redukcję zmienności parametrów jak również procesów produkcyjnych można osiągnąć przez zastosowanie nowoczesnych metod i technik jakościowych takich jak Planowanie Eksperymentu (DOE - Design of Experiment). Wszystkie zmiany w procesach wytwarzania mogą być efektywnie śledzone w czasie rzeczywistym przy użyciu komputerowych systemów SPC (ang. Statistical Process Control). Natychmiastowa analiza zmienności procesu na bazie kart kontrolnych pozwala wykryć obecność tak zwanych "specjalnych" przyczyn zmienności i pozwala operatorom, brygadzistom zapoczątkować działania w celu zidentyfikowania źródeł przyczyn. Ponadto po wprowadzeniu zmian w procesie w celu rozwiązania problemu system SPC może również zweryfikować skuteczność podjętych działań. W pracy przedstawiono przykłady zastosowania narzędzi statystycznych takich jak SPC oraz DOE do poprawy jakości procesu produkcji kabli wysokiego napięcia (SPC) oraz silników niskiego napięcia (DOE) w Grupie ABB.