управления жизненным циклом продукции (PLM,product lifecycle management)

Проектируя в CAD полагаетесь на испытания цифровой модели построенной в номинале? Тогда ждите проблем со сборкой узлов и поведением готового изделия в реальных условиях

Конструирование в автоматизированных системах проектирования (CAD) осуществляющееся в номинале, цифровая модель, это не то, что получится в "железе". Проектировщики должны использовать данные о присущей реальным производственным процессам вариабельности. Чтобы при необходимости принять решение об изменении конструкции, допусков или требовать от производственных подразделений и поставщиков совершенствования процессов.

Григорьев С. П.

В апреле 2019 года наша команда выступала на совещании в научно-производственной корпорации с докладом о необходимости понимания возможностей реальных производственных процессов с точки зрения вариабельности при проектировании и производстве изделий.

 

Один из разделов доклада был посвящён проблемам с качеством проектируемых изделий без понимания статистического состояния и возможностей реальных процессов производства, как собственного так и поставщиков. Т. е. без статистического подтверждения качества. В частности, заместитель генерального конструктора (ЗГК) одного из предприятий этой корпорации сообщал, что строительство нового ЦОД (центр хранения и обработки данных) позволит сократить натурные испытания.

Наше отношение к заявлению ЗГК: Пока вам неизвестны возможности реальных процессов, мы рекомендуем остеречься таких заявлений. Далее представлено пояснение нашего утверждения.

 

Мы внимательно изучили корпоративное издание крупнейшей производственной компании этой корпорации. В издании сотрудники предприятия, достаточно подробно, сообщали о проблемах с которыми им приходится сталкиваться на производстве. В частности инженер-технолог сборочного цеха сообщал:

 

"Технологу приходится искать оптимальное решение проблемы, возникающей в процессе сборки, поэтому он вынужден оперативно реагировать на сложившуюся ситуацию. Учитывая, что может возникать несколько экстренных ситуаций, приходится разрываться и везде успевать. Это нормальный темп работы инженера-технолога в сборочном цехе".

 

Этот технолог настолько привык к постоянству экстренных ситуаций при сборке изделий, что сам признает это нормальным. Таким образом подтверждая постоянство (стабильность) проблем при сборке. А стабильность - признак системных проблем. Работа с системными проблемами, это ответственность менеджмента, а не технолога.

 

Кузнец рассказал следующее:

 

"Когда кузнец нагревает заготовку в горне, то визуально определяет температуру и чувствует готовность металла к ковке. При нагреве из него выгорает углерод и другие легирующие элементы, поэтому важно не перегреть. Например, новички добиваются желаемой формы от металла за четыре нагрева, опытному кузнецу достаточно двух".

 

А проектировщики учли, эту неопределённость производственного процесса? Кто-нибудь знает, что за сплав получается после неопределённого количества нагрева до температуры, определяемой "на глаз" разными кузнецами в разных условиях?

 

Нами были приведены и другие примеры, демонстрирующие непонимание менеджментом предприятия своей ответственности за качество, которые я не публикую в этой статье.

 

Надеюсь, теперь становится понятно насколько может отличаться цифровая модель, построенная из деталей в номинале допусков и сплавов с заложенными при проектировании требованиями, от реального прототипа. Если же речь идёт о серийных изделиях, то эти различия будут ещё большими. В условиях существования разрыва между подразделениями, занимающимися проектированием и производством, отказ от натурных испытаний изделий с сотнями и даже тысячами деталей приведёт к огромным потерям, истинные причины которых так и не будут распознаны менеджментом этой корпорации.

Натурная модель

(прототип)

Цифровая модель

Далее мы предложили присутствующим на совещании рассмотреть варианты самого простого сопряжения полей допусков вала и отверстия в посадке с зазором.

 

Ниже представлено условное отображение сопряжение полей допусков вала и отверстия. Все детали при этом должны уместиться в соответствующих полях допусков. Обычно, проектировщики даже не будут рассматривать другие варианты, а будут создавать детали в CAD в номинале.

Реальные производственные процессы, которые будут производить детали, в этом случае, должны соответствовать плотностям распределения индивидуальных измерений (симметричные колоколообразные кривые выбраны условно), как представлено на рисунке ниже: стабильные, идеально центрированные и с распределением индивидуальных значений внутри поля допуска со свободным пространством.

Теперь рассмотрим вариант на рисунке ниже, когда производственные процессы находятся в статистически управляемом (стабильном) состоянии, их разброс 6σ меньше ширины поля допуска (например, Cp1,33), но они не центрированы. Тогда, часть продукции будет вне поля допуска и дефектной. Почти в половине случаев зазор в соединении вала с отверстием будет больше ожидаемого проектировщиками.

Далее рассмотрим вариант (смотрите рисунок ниже), когда производственные процессы находятся в статистически управляемом состоянии, их разброс 6σ больше ширины поля допуска (например, Cp<1,00), и они идеально центрированы (например, Cpk≈Cp). Тогда, опять часть продукции будет вне поля допуска. В одних редких случаях вал и отверстие нельзя будет совместить без дополнительной доработки, а в других, зазор в соединении вала с отверстием будет больше ожидаемого проектировщиками

Далее рассмотрим вариант (смотрите рисунок ниже), когда производственные процессы находятся в статистически управляемом состоянии, их разброс 6σ больше ширины поля допуска (например, Cp<1,00), и они не центрированы. Тогда, еще большая часть продукции будет вне поля допуска. Последствия очевидны. У же чаще вал и отверстие нельзя будет совместить без дополнительной доработки, а в других случаях, зазор в соединении вала с отверстием будет больше ожидаемого проектировщиками

На рисунке ниже еще один вариант, соответствующий условию, описанному для рисунка выше. Опять, последствия очевидны.

На рисунке ниже представлен другой вариант, когда реальные производственные процессы находятся в статистически неуправляемом (непредсказуемом) состоянии.

Их разброс непредсказуемо то сужается то расширяется, их среднее так же непредсказуемо меняет свое положение относительно номинала поля допуска.

 

Никто не может предсказать их поведение. Общие совокупные потери от непредсказуемости производственных процессов самые большие!

Из дальнейшей беседы стало ясно, что ни производственный менеджмент, ни проектировщики этой корпорации не знают о том, как на самом деле работают их реальные производственные процессы. А контрольные карты Шухарта для оценки состояния процессов и совершенствования до сих пор нигде в корпорации не применяются. В это невозможно поверить!

 

В такой ситуации, инженерам-проектировщикам остается довольствоваться полями допусков, а производственному персоналу без понимания природы вариабельности каждый день совершать ошибки первого и второго рода.

 

Отдельные KPI для разных подразделений компании лишь усугубляют положение дел.

А что происходит на вашем предприятии?

 

Э. Деминг подготовил вопросы в помощь менеджменту:

 

Стабильны ли ваши производственные процессы?

 

Откуда вам это известно?

 

Какими данными вы располагаете?

 

Что вы предпринимаете для того, чтобы преодолеть разрыв между проектированием продукции и фактическим производством и поставкой?

 

 

Если у вас нет вразумительных ответов на вышеизложенные вопросы, тогда как можете полагаться на цифровой сборочный процесс и замену натурных испытаний испытаниями вашей цифровой модели?!

"В предыдущих главах мы сокрушались о потерях материалов, человеческих усилий и машинного времени. Расточительство в отношении знаний, когда компания неспособна использовать имеющийся у нее потенциал и развивать его, достойно еще большего порицания".

 

[2] Деминг, У. Э.

Что делать?

 

Прежде всего потребуется изменить стиль менеджмента избавиться от смертельных болезней и препятствий на пути преобразований. И займитесь своими производственными процессами. Рекомендации, я продемонстрировал в коротком видео ниже.

Видео 1. Дорожная карта совершенствования процессов

 

Условные обозначения элементов в видео:

НГД и ВГД - нижняя и верхняя границы допуска соответственно (анг, LSL и USL);

m0 - номинал поля допуска; НГП и ВГП - нижняя и верхняя границы процесса (англ. LCL и UCL); ЦЛ - центральная линия процесса (среднее).

Помощь в обмене информацией и налаживании командной работы между подразделениями проектирования, производства, закупок и продаж могут оказать инструменты управления качеством нового, даже по мировым меркам, класса SPC R&D QM, разрабатываемые в Аналитическом центре ЗЕНИТ.

Соежините вашу цифровую CAD-модель с реальностью посредством контрольных карт Шухарта

Напоследок, хочу напомнить об одной из четырех неразрывно связанных частей Системы глубинных знаний, формализованных Э. Демингом, а именно, в части понимания систем. И предлагаю не увлекаться субоптимизацией каких-либо частей (подразделений) системы, а акцентироваться на улучшении взаимодействия всех компонентов системы.

"Система - цепь взаимосвязанных функций или действий внутри организации, совместно работающих для достижения целей организации".

 

[2] Деминг, У. Э.

Видео 2. Производство рассматривается как система. Э. Деминг (1950г., Япония)

Блок-схема иллюстрирует направление не только потока материалов, но и потока информации, необходимой для управления системой. Использование схемы обеспечивает обратную связь для постоянного усовершенствования товара или услуги, для непрерывного обучения. [2] Э. Деминг

DEMING.PRO  |  АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕНЕДЖМЕНТ

научно-практический ресурс Аналитического центра ZENIT

БЦ "H2O", ОФИС 509

195030, г. Санкт-Петербург, ул. Химиков, 28АС

Тел.:      +7 (812) 628-01-10 СПБ
E-mail:   s.grigoryev@deming.pro