Spójny ekosystem produkcji - MES z IoT

Przemysł 4.0 zmienił sposób, w jaki przedsiębiorstwa patrzą na dane pozyskiwane z procesu produkcji. Coraz rzadziej mówimy w tym wypadku o pojedynczych maszynach. Liczy się współpraca całego cyfrowego ekosystemu fabryki, w którym dane płynnie przechodzą od czujników na linii produkcyjnej do systemów zarządczych. W takim środowisku system MES oraz Internet rzeczy tworzą jeden spójny organizm. Internet rzeczy dostarcza dane z hali, a MES zamienia je w informacje i wiedzę, na podstawie których podejmowane są decyzje.

– Przed rozpowszechnieniem technologii Internetu rzeczy, pozyskanie przez MES informacji z urządzeń na halach produkcyjnych wymagało, podobnie jak w wypadku systemów SCADA, implementacji specjalnych protokołów komunikacyjnych lub wykorzystania do integracji dodatkowego oprogramowania pośredniczącego – przypomina Łukasz Widera, ekspert ds. hardware i Internetu rzeczy w firmie eq system. – Obecnie zadanie to ułatwiają standardy OPC UA czy MQTT, zapewniające komunikację z urządzeniami wielu producentów oraz budowę bezpiecznej architektury, również w wypadku systemów rozproszonych wykorzystujących rozwiązania chmurowe.
Integracja systemów informatycznych z technologią operacyjną musi uwzględniać zarówno niezawodność i ciągłość działania maszyn czy instalacji, co przedkłada się na bezpieczeństwo fizyczne operatorów i osób postronnych, jak i poufność, integralność oraz dostępność przechowywanych i przesyłanych między systemami danych. Te założenia, dawniej trudne do pogodzenia, dziś doskonale się uzupełniają. Nowoczesne systemy automatyki przemysłowej bazują na komunikacji sieciowej między kluczowymi komponentami i – podobnie jak w urządzeniach IT – standardem stało się zabezpieczanie przed niepowołanym dostępem, np. stosowanie zasad najmniejszych przywilejów i segmentacji sieci. Dzięki takiemu podejściu konfigurowane są bezpieczne kanały komunikacyjne między system MES a np. sterownikami PLC.
Wspomniane sterowniki maszyn udostępniają najważniejsze z punktu widzenia systemu MES dane: bieżący stan maszyny, liczbę detali i braków, czas pracy, zużycie materiałów oraz mediów. Bez zbędnych opóźnień i angażowania pracowników otrzymujemy informacje o postępie produkcji, czasie trwania procesu oraz zaangażowaniu zasobów, co pozwala na obliczenie technicznych kosztów wytworzenia partii produktu bazujących na rzeczywistych danych.
W branżach wymagających śledzenia partii produktów MES wdraża się zazwyczaj wraz z modułem odpowiedzialnym za funkcje traceability. Rozwinięte systemy tej klasy, takie jak XPRIMER, dają możliwość śledzenia towarów i surowców wstecz łańcucha dostaw lub wprzód łańcucha dystrybucji oraz pozwalają na prześwietlenie procesu i genealogię produktu z dokładnością do partii czy jednej sztuki. Pożądanym rozwinięciem tej funkcjonalności jest integracja Internetu rzeczy, która rejestruje historię produkcji nie tylko w ujęciu genealogii partii, lecz również parametrów technologicznych, w jakich powstawał produkt. Tak udokumentowane dane wraz z wynikami kontroli jakości są bazą prowadzenia rejestru serii, m.in. w produkcji spożywczej lub kosmetycznej.
Na uwagę zasługuje fakt, że nawet pojedynczą informację pozyskaną przez Internet rzeczy można wykorzystać w wielu modułach zintegrowanego systemu zarządzania produkcją. Na przykład licznik wykonanych detali dostarcza informacji niezbędnych do obliczenia kluczowych wskaźników, np. OEE, służy do raportowania postępu produkcji i pozwala na bieżące korekty harmonogramu w systemie APS. Może on zostać wykorzystany także na potrzeby zarządzania narzędziami oraz prewencyjnego utrzymania ruchu, wskazując moment, w którym należy zaplanować prace serwisowe, ograniczając prawdopodobieństwo wystąpienia nieplanowanych przestojów lub utraty jakości produktu.
– Szybciej identyfikujemy miejsca, w których pojawiają się odchylenia jakościowe, i natychmiast reagujemy, a osoby odpowiedzialne za przebieg produkcji skupiają się na nadzorze procesu i pracy z zespołem – przekonuje Łukasz Widera.
Dane zebrane przez MES pozwalają na działania korygujące służące ciągłej optymalizacji wyników organizacji przez obniżenie kosztów, zwiększenie produktywności i zapewnienie jakości. Muszą więc być zawsze aktualne, kompletne i wiarygodne, to zaś wymaga jak najszerszej automatyzacji akwizycji danych, a odpowiednim narzędziem integracji systemów MES z fizycznym procesem produkcyjnym jest właśnie Internet rzeczy.

– Niesłychanie istotna jest wymiana danych między systemem MES a środowiskiem Internetu rzeczy – mówi Szymon Klimkowski, specjalista w Dziale Rozwoju Biznesu w firmie ImFactory. – Jest na to kilka dobrych sposobów. Punktem wyjścia jest park maszynowy i jego układ sterowania. To on determinuje model zbierania danych. Mogą to być najprostsze maszyny elektryczne starszego typu, sterowane na przekaźnikach, z których wyciąga się bezpośrednio sygnały elektryczne do bramek konwertujących i przesyła dalej do systemu. Albo maszyny automatyczne, w których wystawia się wybrane sygnały lub wypracowane flagi w programie PLC i przesyła z wykorzystaniem protokołu komunikacyjnego, aż po najbardziej zaawansowane maszyny numeryczne i stanowiska zrobotyzowane, które mają gotowe interfejsy do pobierania danych. Czasem, żeby wyciągnąć sygnał z maszyny, trzeba ją dodatkowo wyposażyć w czujniki i skorzystać z odpowiedniej bramy sieciowej (gateway), technologii I/O-Link, żeby sygnał przetworzyć i przesłać dalej. Może on trafić bezpośrednio do chmury, gdzie firma produkcyjna przechowuje wszystkie dane produkcyjne, a dopiero stamtąd przesyła do systemu MES.
Mamy do czynienia z trzema warstwami Internetu rzeczy. Pierwsza (nieodzowna) to urządzenia, które pozwalają na transmisję sygnału z maszyny w miejsce docelowe. Drugą (wygodną) stanowi środowisko umożliwiające łatwą konwersję sygnału z jednego protokołu na drugi. Trzecia (opcjonalna) to chmura danych, która pozwala na szerokie wykorzystanie danych w wielu procesach jednocześnie – nie tylko w MES, ale także do szerszej analizy statystycznej w procesach decyzyjnych.
Zdaniem Szymona Klimkowskiego, trudno mówić, że oba środowiska wzajemnie się wzmacniają. Internet rzeczy jest odpowiedzialny za zasilenie MES danymi, a więc jest jego dopełnieniem. Monitoring parku maszynowego w ramach MES opiera się na pracy rozproszonych po hali produkcyjnej urządzeń Internetu rzeczy, dostarczających dane z maszyn i ze stanowisk roboczych do systemu. Co więcej, urządzenia mogą stanowić dodatkowe zabezpieczenie, ponieważ moduły wyposażone w dwie karty sieciowe pozwalają na odseparowanie sieci wewnętrznej/produkcyjnej od sieci zewnętrznej. Zapobiegają w ten sposób możliwości ataków hakerskich bezpośrednio na sterowniki PLC maszyn.
Przemysłowy Internet rzeczy dostarcza systemowi MES przede wszystkim sygnały z maszyn o przebiegu produkcji i ich stanie oraz informacje z czujników o procesie lub warunkach panujących w hali. Informacja płynąca od człowieka wpada przez interfejs bezpośrednio do systemu MES, ale wszystko, co dzieje się w parku maszynowym, musi przejść przez Internet rzeczy.
Dzięki systemowi MES możliwe jest wyliczenie technicznego kosztu wytworzenia w produkcji dyskretnej. System MES może zbierać informacje o kosztach produkcji, które w inny sposób mogłyby być trudne do pozyskania. Jeżeli przyjmiemy założenie dostarczania danych nie tylko z przebiegu produkcji, lecz również z procesu i wykorzystania mediów, otrzymamy pełną informację o kosztach poniesionych na wyprodukowanie danej partii produkcyjnej, a po przeliczeniu – o kosztach egzemplarza wyrobu.
– Pomocna jest również paszportyzacja produktu, czyli cyfrowy nośnik kluczowych danych produkcyjnych, które są zbierane w ramach traceability – zwraca uwagę Szymon Klimkowski. – Regulacje prawne związane z paszportyzacją wymuszają na producentach raportowanie konkretnych kwestii i parametrów, które mają podążać za produktem przez cały cykl życia wyrobu. Wymagania prawne i rynkowe dyktują, jakie parametry muszą być rejestrowane w procesie produkcji, wymuszając niejako funkcje systemu MES i zakres modułu traceability. System MES ma za zadanie rejestrować wszystko, co związane jest z produkcją wyrobów. Rejestrowane jest m.in. zużycie materiałów, czas pracy, przebieg poszczególnych operacji, wyniki kontroli jakości. Cykl życia produktu jest w przedsiębiorstwie projektowany i testowany. Czasem te testy są też zawierane w technologii. Na tej podstawie dane o spełnieniu założeń konstruktorskich spływają ze stanowisk roboczych. Po opuszczeniu fabryki kończy się jednak odpowiedzialność systemu MES za produkt, chyba że wraca jako reklamacja. Istnieje z pewnością możliwość stworzenia dodatkowego miejsca w systemie na raportowanie cyklu życia produktu podczas jego eksploatacji, ale nie jest to standard w budowaniu i wykorzystaniu systemów klasy MES.

– W dynamicznym środowisku produkcyjnym najważniejsze jest bieżące monitorowanie wydajności maszyn, aby zwiększyć efektywność operacyjną i minimalizować przestoje – podkreśla Paweł Worożyszczew, lead of manufacturing solutions w firmie DXC Technology Polska. – Współczesne systemy MES oferują szeroki zakres wskaźników do analizy dostępności maszyn, czasu cyklu oraz tendencji wydajności. Przykładem takiego rozwiązania są zaawansowane platformy analityki przemysłowej, które poza podstawowymi funkcjonalnościami umożliwiają analizę danych między zmianami, maszynami i typami produktów. Pomaga to optymalizować procesy oraz podejmować lepsze decyzje biznesowe. Z naszych obserwacji wynika, że poprawa produktywności dzięki zastosowaniu systemów analitycznych wynosi od 15 do 25 proc., w zależności od charakterystyki produkcji. Ważnym aspektem monitorowania w czasie rzeczywistym jest także kontrola parametrów procesu i poziomu defektów, pozwalająca na szybką reakcję na spadek jakości. Firmy wdrażające to rozwiązanie obniżają koszty utrzymania jakości średnio o 5 proc. Coraz większą rolę odgrywa też analiza zużycia energii. Wgląd w tendencje wykorzystania zasobów energetycznych pozwala na identyfikację anomalii i redukcję kosztów operacyjnych nawet o 10 proc., co przekłada się na bardziej zrównoważoną produkcję.
Innowacyjne rozwiązania MES oferują możliwość analizy nie tylko danych produkcyjnych, ale także ich integracji z ERP, WMS czy APS. Dzięki temu raportowana ocena obciążenia maszyn pozwala na dokładniejszy wgląd w wydajność produkcji i identyfikację niewykorzystanego potencjału. Kluczowe aspekty analizy obciążenia maszyn obejmują zarówno identyfikację przyczyn przestojów (wykrywanie źródeł nieplanowanych zatrzymań i przewidywanie potencjalnych zagrożeń przed ich wystąpieniem), jak i optymalizację rozkładu obciążenia. Dzięki monitorowaniu stopnia wykorzystania zasobów unikamy nadmiernego zużycia sprzętu, co przekłada się na większą efektywność operacyjną. Jak pokazują analizy DXC, połączenie okresowych raportów z monitorowaniem w czasie rzeczywistym umożliwia lepsze planowanie produkcji, skracanie przestojów oraz zwiększanie OEE nawet o 15 proc. To nie pozostaje bez wpływu na zarządzanie zasobami i wzrost rentowności.
Wąskie gardła stanowią jedno z największych wyzwań branży produkcyjnej, ponieważ znacznie ograniczają przepustowość linii. Nowoczesne systemy MES pozwalają na ich identyfikację i dynamiczne dostosowanie linii produkcyjnej do zmieniających się warunków. Podejście to opiera się na całościowej analizie procesów, parametrów maszyn i logistyki w czasie rzeczywistym i precyzyjnemu wykrywaniu miejsc spowolnień.
– Przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji możliwe jest przewidywalne dostosowanie obciążenia przez sugerowanie optymalnych zmian w prędkości przepływu produktu, podziale pracy i organizacji logistycznej – twierdzi Paweł Worożyszczew. – Dodatkowo systemy nie tylko alarmują o potencjalnych problemach, ale także wspierają proaktywne zarządzanie, rekomendując najlepsze działania usprawniające procesy. Dzięki tym funkcjonalnościom firmy skutecznie eliminują ograniczenia produkcyjne, poprawiają przepustowość i maksymalizują efektywność operacyjną, co ostatecznie wpływa na wzrost produktywności i redukcję kosztów operacyjnych. Ważne jest, by nowoczesne systemy MES były przygotowane na łatwe wykorzystanie innych zalet sztucznej inteligencji poza algorytmami z obszaru big data. Dlatego architektura niektórych systemów umożliwia korzystanie z zaawansowanych algorytmów rozpoznawania obrazu na potrzeby kontroli jakości, kontroli procesu oraz monitorowania kluczowych działań operatorów na linii produkcyjnej lub pracowników logistyki.

– Chcąc połączyć Internet rzeczy z systemem MES, trzeba pamiętać, że jest to możliwe tylko przez nałożenie danych z MES na oś czasu z Internetu rzeczy – uważa Krzysztof Sobota, menedżer produktu systemu Nexelem w firmie VirtusLab. – Z reguły odbywa się to odwrotnie, czyli Internet rzeczy zasila danymi system MES. Ale co do zasady mamy punkty zdarzeń, np. potwierdzenia produkcji w MES, jednocześnie zaś nałożoną na to oś czasu z Internetu rzeczy. Aby połączyć te informacje, potrzebne są mapowanie i uproszczenie, czyli prezentacja Internetu rzeczy w formie osi czasu i wyliczenia na tej podstawie, w jakim momencie procesu odbyło się to w systemie MES. To pozwala w systemie wzbogacić informacje o procesach dodatkowymi i szczegółowymi danymi z procesu zebranymi z Internetu rzeczy. Gdy podpinamy Internet rzeczy, jesteśmy w stanie określić zdarzenia i nanieść tę informację na deklaratywną pracę użytkownika. System MES, co do zasady, może pracować w dwóch wariantach (deklaratywnie albo automatycznie). Internet rzeczy nie pracuje deklaratywnie i to jest ta duża różnica.
Internet rzeczy dodaje warstwę pewności co do jakości danych w systemie MES. Zastępuje część danych deklarowanych przez użytkowników danymi, które są pobierane mechanicznie. Czy w takim razie dzięki MES możliwe jest wyliczenie TKW w produkcji dyskretnej? Ogólnie tak, o ile znane są także koszty materiałowe (choć nie są one wystarczające).
Intersującym zjawiskiem jest nadchodząca paszportyzacja produktów, świetnie sprawdzająca się z systemami MES, a jednocześnie będąca dla nich dużym problemem, ponieważ bardzo utrudnia ich implementację. Aby bowiem mówić o prawidłowo przeprowadzonej paszportyzacji, przedsiębiorstwa gromadzą ogromną ilość danych, co sprawia, że MES powinien być nowoczesny i bardzo dobrej jakości. – Jego implementacja musi być dużo bardziej zaawansowana, ponieważ musimy być w stanie powiedzieć, że to był określony Jan Kowalski, a nie po prostu jakiś pracownik – wyjaśnia Krzysztof Sobota. Chcąc zrobić dobrą paszportyzację, trzeba zebrać dane z czujników Internetu rzeczy nie deklaratywnie, ale żeby część z nich była niepodważalna. Występuje też zjawisko podwójnej autoryzacji procesu – potwierdzenie fizycznej obecności operatora przy procesie, a nie tylko deklaracja na bazie loginów.

– Dane z produkcji przestały być zbiorem pojedynczych pomiarów – uważa Michał Żelichowski, dyrektor rozwoju biznesu i zarządzania produktami w firmie PSI Polska. – Dziś tworzą one spójny ekosystem, w którym Internet rzeczy pełni funkcję zmysłów zakładu (zbiera dane z hali), a MES i APS działają jak jego mózg: nadają im kontekst i zamieniają w wiedzę potrzebną do podejmowania decyzji. W rezultacie procesy są nie tylko monitorowane, ale także rozumiane i doskonalone w czasie rzeczywistym. Dane powstają na każdym etapie produkcji: od czujników i sterowników PLC po systemy SCADA, które rejestrują czas pracy maszyn, zużycie energii i parametry procesu. Trafiają one do MES przez bramy Internetu rzeczy lub protokoły komunikacyjne takie jak MQTT czy OPC UA, gdzie są porządkowane i przypisywane do konkretnych zleceń, maszyn czy partii produkcyjnych. Sam Internet rzeczy nie daje jednak pełnego obrazu. Część informacji wciąż pochodzi od ludzi, np. o realizowanym zleceniu, materiale czy trybie pracy maszyny. Dlatego coraz większe znaczenie zyskuje podejście hybrydowe, w którym człowiek i technologia współpracują. Operator wprowadza dane kontekstowe, a system automatycznie rejestruje cykle i parametry procesu. W ten sposób dane przestają być statystyką, a stają się rzeczywistym narzędziem optymalizacji, predykcji i doskonalenia produkcji.
Integracja systemu MES i Internetu rzeczy przekłada się bezpośrednio na mierzalne rezultaty. Dane z maszyn, wcześniej często niedostępne lub raportowane ręcznie, są dziś automatycznie zbierane, porządkowane i analizowane w czasie rzeczywistym. Dzięki temu możliwe jest bieżące obliczanie wskaźników efektywności, takich jak OEE, MTBF czy MTTR, oraz szybkie reagowanie na odchylenia. Dzięki temu planujemy konserwacje prewencyjne i eliminujemy przestoje, zanim wpłyną na jakość lub terminowość produkcji. System MES umożliwia też dokładne określenie technicznego kosztu wytworzenia, rejestrując czynniki kosztowe: czas pracy ludzi i maszyn, zużycie materiałów, energii oraz przestoje. Dzięki temu w czasie rzeczywistym analizujemy koszt produkcji, oceniamy rentowność produktów i identyfikujemy źródła strat. Integrując dane technologiczne z ekonomicznymi, MES łączy produkcję z finansami, wspierając decyzje oparte na faktach.
– Coraz większe znaczenie w przemyśle zyskuje paszportyzacja produktu – zwraca uwagę Michał Żelichowski. – To cyfrowa tożsamość wyrobu zawierająca najważniejsze informacje o jego historii: materiałach, parametrach produkcji, emisji dwutlenku węgla, naprawach, serwisie i recyklingu. Zapewnia pełną przejrzystość łańcucha wartości. Aby jednak mógł działać, MES musi gromadzić i porządkować więcej niż dane z bieżącej produkcji, utrzymując powiązania między partiami materiałów, maszynami, operacjami i osobami realizującymi proces. Dzięki temu staje się centralnym rejestrem historii produktu, zapisującym jego cyfrowy ślad.
– Integracja MES z Internetem rzeczy rozszerza zakres danych z hali produkcyjnej na cały cykl życia produktu. Zapewnia pełną ciągłość informacji i solidne podstawy podejmowania decyzji. Dzięki temu firmy zyskują pełną przejrzystość procesów, domykając pętlę PDCA: planowania, realizacji, kontroli i doskonalenia. Oba systemy dostarczają rzetelne dane o przebiegu produkcji, stratach i możliwościach usprawnień. Dzięki temu szybciej reagują na odchylenia, lepiej planują inwestycje i wydajniej wykorzystują zasoby. Jak zauważył jeden z użytkowników naszego systemu, dopiero po wdrożeniu pracownicy zobaczyli, co naprawdę dzieje się na hali, a dane z czujników nabrały sensu, tworząc spójny obraz miejsc, gdzie tracony jest czas, a gdzie można zyskać. Połączenie systemu MES z Internetem rzeczy przesuwa punkt ciężkości z reagowania na przewidywanie. To właśnie dane – przetworzone, zrozumiane i wykorzystane – stają się dziś kluczowym zasobem nowoczesnej produkcji – podsumowuje Michał Żelichowski.