Основные стратегии повышения производительности и рентабельности в механической обработке

Механическая обработка никогда не бывает дешевой — она требует значительных затрат времени, денег, оборудования и экспертизы для качественного выполнения.

Владельцы большинства производств механической обработки осознают, как даже малые бизнес-решения и изменения процессов могут влиять на производительность и рентабельность.

Для современных производств несколько ключевых факторов — такие как обслуживание, режовые режимы и обучение — являются наиболее важными для управления.

1. Оптимизируйте срок службы инструмента — но знайте меру

Обслуживание необходимо для функционирования любого производства механической обработки.

Оптимизация срока службы инструмента должна быть целью, но максимизация может быть нецелесообразной. Например, если инструмент или компонент износился, но может еще проработать несколько циклов до замены, ранняя замена может быть лучшим вариантом, чем риск отказа.

Попытка максимизировать срок службы инструмента может нарушить рабочие процессы и усложнить оптимизацию процессов, сокращая или аннулируя затраченные экономии. Цеховые практики, балансирующие оптимизацию срока службы инструмента и оптимизацию процессов, помогают максимизировать экономию.

Например, одновременная замена всех инструментов в барабане может минимизировать простой и упростить документирование ремонтов и обслуживания. Хотя вы можете потерять часть срока службы, заменяя некоторые резец раньше времени, упрощенное обслуживание может компенсировать эти потенциальные потери.

2. Используйте правильный подход к обслуживанию

Большинство владельцев бизнеса считают планово-предупредительное обслуживание (ППО) золотым стандартом ухода за оборудованием. Этот подход — ремонт, осмотр и замена компонентов по расписанию — эффективен и обычно лежит в основе большинства стратегий.

Более продвинутый подход, основанный на технологиях ППП (IIoT), строится на базе ППО. Прогнозируемое обслуживание сочетает мониторинг состояния с алгоритмами больших данных для предсказания отказов оборудования.

IoT- или «умные» датчики собирают информацию о критических эксплуатационных параметрах — вибрации, давлении, смазке и времени. Эта информация отправляется в облако, где анализируется специализированными алгоритмами, обученными на данных об обслуживании оборудования. Алгоритмы выявляют закономерности в операционных данных для прогнозирования момента отказа или необходимости обслуживания.

 

Экономия затрат от прогнозируемого обслуживания в сочетании с предупредительным может быть значительной. Некоторые исследования показывают, что владельцы могут сэкономить 8–12% по сравнению с только ППО и до 30–40% по сравнению с реактивным обслуживанием.

Реактивные и исключительно корректирующие подходы обычно дешевле в краткосрочной перспективе, так как нужно только останавливать станки и делать ремонт по мере возникновения проблем. Однако эти стратегии чаще сокращают срок службы оборудования и могут приводить к не плановым простоям.

3. Применяйте оптимальные режущие техники

Небольшие изменения в процессе резки — например, расположение режущих линий — могут существенно влиять на общее время механической обработки.

При лазерной резке, например, техники группировки и вложения (nesting) помогают сократить расстояние, которое должна преодолеть лазерная головка, экономя драгоценное время. Они также помогают уменьшить отходы при резке, что полезно для операторов, стремящихся к принципам бережливого производства.

При группировке детали кластеризуются вместе, чтобы уменьшить количество необходимых разрезов. Это минимизирует отходы и непригодный лом, а также расстояние перемещения лазерной головки.

Вложение (nesting) — более сложный процесс, включающий размещение деталей так, чтобы они имели общие края.

Оба процесса могут быть сложными и требовать помощи партнера с экспертизой в лазерной резке — однако их применение может значительно сократить время, необходимое для лазерной резки.

4. Оптимизируйте режовые режимы

Режовые режимы могут оказывать такое же большое влияние на эффективность резки, как используемые инструменты и применяемые техники. Одно исследование эффективности механической обработки показало, что можно сократить время наладки и обработку на 35% и 55% соответственно при правильных изменениях порядка обработки, геометрии заготовки, метода резки и режовых режимов.

Группировка похожих операций, где это практично — например, фрезерование торцов, растачивание и сверление — может значительно упростить процесс механической обработки, снижая как риск ошибок, так и время изготовления детали.

Скорость резки, скорость подачи и глубина резания могут существенно влиять на эффективность. Поиск оптимальных режущих параметров с помощью симуляторов обработки и данных предыдущих заказов поможет максимально использовать инструменты и ускорить работу. Умные датчики или аналогичные технологии сбора данных также могут помочь в сборе данных здесь.

5. Внедряйте интеллектуальные технологии механической обработки

В целом, бережливое производство может значительно выиграть от интеллектуальных технологий — сетевые датчики и устройства упрощают отслеживание производственных процессов и улучшают контроль качества.

Интеллектуальные технологии также становятся всё более полезными для производителей, желающих продлить срок службы своих станков.

Например, хорошей практикой является регулярное проведение тестов на срок службы инструмента и обрабатываемости в течение жизни инструмента. Эти тесты, измеряющие износ в зависимости от скорости инструмента, скорости резания и глубины резания, предоставляют владельцам бизнеса конкретные данные о том, как режовые режимы и выбор инструмента влияют на срок его службы.

При принятии решений об операционных параметрах или покупке новых инструментов эти данные важны и могут помочь владельцу значительно продлить срок службы новых инструментов.

Производства, полагающиеся на аналоговые решения для обслуживания и тестирования, должны создавать регулярный график тестирования и процессы документирования, чтобы инструменты регулярно тестировались, а информация об износе и использовании записывалась. Данные также должны храниться так, чтобы их можно было позже анализировать или пересматривать для принятия более взвешенных решений о будущих заказах или инвестициях.

С IoT-устройствами можно автоматизировать большую часть этого процесса. Умные устройства могут непрерывно записывать операционные параметры, предоставляя оптимальные данные для расчета оставшегося срока службы инструмента и его ожидаемой продолжительности жизни.

Часто, если вы используете решение прогнозируемого обслуживания, вы уже отслеживаете большую часть этой информации и имеете необходимые датчики.

Та же информация может помочь оптимизировать режовые режимы — сравнение режимов с временем выполнения проекта поможет найти оптимальные условия для минимизации времени резки.

6. Принимайте бизнес-решения на основе данных

Выбор инструмента, порядок операций, техника, метод резки — для каждого заказа есть множество переменных, которые нужно учитывать.

Долгосрочные бизнес-решения, такие как инвестиции в новый станок или оборудование, становятся еще более сложными по этой причине.

Лучший способ улучшить способность принимать обоснованные решения — собирать правильные данные. Информация об инструментах — какие материалы изнашиваются быстрее или какие методы резки оптимизируют скорость проекта — поможет оптимизировать процессы для максимизации срока службы инструмента или выбора инструментов, которые дольше служат при ваших эксплуатационных условиях.

7. Оцифруйте документацию по инструментам

Регулярное обслуживание и тестирование лучше работают, когда у вас есть хорошая стратегия документирования. Традиционные методы, основанные на ручке и бумаге, могут быть эффективны, но часто создают больше административной работы для вас и вашей команды, увеличивая риск ошибок при записи или переписывании данных сотрудниками.

Оцифровка документации — один из лучших способов снизить ошибки и оптимизировать процесс документирования.

Цехи любого размера обычно могут позволить себе одну или несколько рабочих станций, облегчающих цифровой ввод новых данных о производительности инструментов и обслуживании. Системы ППП могут автоматически отправлять цифровые записи производительности и эксплуатационных условий в то же место, где хранятся ручные записи.

Стандартизированный процесс документирования также помогает снизить потерю институциональных знаний при повышении сотрудников или их уходе из бизнеса.

8. Сделайте обучение приоритетом

Эффективная механическая обработка зависит от хорошо обученного персонала — особенно в цехах, где труд обработки инженерами всё больше ложится на операторов станков.

Предоставление адаптации, внутреннего обучения и средств на внешнее обучение поможет гарантировать, что операторы понимают используемые станки и имеют хорошее представление о том, как эксплуатировать их безопасно и эффективно.

Обучение поможет любому цеху внедрить хорошие рабочие практики в ежедневные операции — повышая эффективность, снижая риски и потенциально продлевая срок службы инструментов и оборудования.

Оптимизация машиностроительного цеха для эффективности и производительности

Правильные технологии и изменения процессов могут сделать большой шаг к улучшению производительности машиностроительного цеха. Правильные режимы, инструменты и план обслуживания, например, помогут любому цеху сократить не плановые простои и продлить срок службы инструментов.

Обучение и эффективные процессы документирования помогут снизить потерю знаний и обеспечат, чтобы ваш персонал становился ещё более производительным со временем.