SCADA/MES โซลูชั่นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพในการวัดผลของสายการผลิตอัตโนมัติ

SCADA/MES โซลูชั่นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพในการวัดผลของสายการผลิตอัตโนมัติ

       การวัดประสิทธิผลโดยรวมของเครื่องจักร (OEE – Overall Equipment Effectiveness) เป็นวิธีการวัดประสิทธิผลโดยรวมของเครื่องจักรอุปกรณ์ในอุตสาหกรรมประเภทต่างๆ เครื่องจักรที่ดีไม่ใช่เป็นเพียงแค่เครื่องจักรที่ไม่เสีย หากแต่ต้องเป็นเครื่องจักรที่เปิดขึ้นมาแล้ว ทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

       แต่จะมีเทคโนโลยีใดที่จะเข้ามาเพิ่มประสิทธิภาพในการวัดผลของสายการผลิตอัตโนมัติได้ดีที่สุดในยุคนี้ ?

scada-efficiency-4

       SCADA ?

       สำหรับผู้ผลิตส่วนใหญ่นั้น SCADA (Supervisory, Control and Data Acquisition System) อาจเป็นตัวเลือกแรกที่นึกถึงสำหรับการใช้ในระบบการดำเนินการใน Shop Floor และแน่นอนว่า ระบบ SCADA นั้นค่อนข้างมีความยืดหยุ่น ดังนั้น จึงสามารถปรับตั้งค่าตามความต้องการของโรงงานผลิตได้ 

       แต่เมื่อพูดถึง OEE (Overall Equipment Efficiency – ดูเพิ่มเติมที่นี่) ก็มีประเด็นสำคัญหลายอย่างที่ควรคำนึงถึง เนื่องจาก OEE วัดผลโดยข้อมูลตัวเลข ไม่เหมือนกับตัวแปรเวลาอื่นๆ เช่น อุณหภูมิและความเร็ว ซึ่งจำนวนตัวเลขจะมีความสำคัญก็ต่อเมื่อถูกพิจารณาในช่วงเวลานั้นๆ โดยปกติแล้วจะถูกกำหนดเป็น วัน/สัปดาห์ ดังนั้น การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของงานจึงหมายถึงการรวมข้อมูลตัวเลขที่เพิ่มขึ้นมาในช่วงระยะเวลาของงานนั้นๆ  และนอกจากนี้ ยังมีความซับซ้อนในส่วนอื่นๆ อีกด้วย ตัวอย่างเช่น

 

       – จะมีการรีเซตตัวนับบน PLC เมื่อใด

       – จะมีการตอบสนองต่อการผลิตทั้งหมดให้รวดเร็วได้อย่างไร หากตัวนับถูกรีเซตในช่วงเวลานี้

       – จะมีการตอบสนองต่อ Report แบบ Long Period เช่น แบบเดือนต่อเดือนได้อย่างไร

 

       ปัญหานี้ไม่ได้ขึ้นอยู่กับจำนวน Tag และ Display ของ SCADA อีกต่อไป แต่ยังมีการประมวลผลซึ่งอยู่เบื้องหลังอีกจำนวนมากที่เกี่ยวข้อง โดยต้องมีข้อมูลอยู่ในระบบ Database ดังนั้น SCADA จึงสามารถช่วยจัดการงานได้  แต่การปรับแต่งอาจต้องใช้เวลานานกว่าโซลูชั่นอื่นๆ

MES_HYDRA_Modul_Grafik_EN

       MES ?

       และแล้วระบบ MES ก็มาถึง โดย MES ย่อมาจาก Manufacturing Execution System ดูเพิ่มเติมที่นี่ กล่าวโดยย่อคือ ระบบที่ใช้ในการตรวจสอบประสิทธิภาพของสินทรัพย์ โดยอาศัยการรวบรวมข้อมูลจากเซนเซอร์และ Database ที่ทรงพลัง

       จาก Gartner’s Magic Quadrant for Manufacturing Execution Systems (2018) ได้ให้ข้อมูลว่า MES ต้องมีฟังก์ชันหลักอย่างน้อยดังต่อไปนี้ :

 

       – การส่ง – ความสามารถในการส่งในแต่ละงานตามคำแนะนำจาก ERP

       – การจัดการการผลิต การดำเนินการ และการตรวจสอบคุณภาพในกระบวนการ – การจัดการกระบวนการผลิตตั้งแต่การรับ Order ไปยัง Work in Process จนถึงขั้นตอนสุดท้ายในการผลิต

       – การรวบรวมข้อมูล – ความสามารถในการรวบรวมข้อมูลจาก End User ตามช่วงเวลาที่กำหนด หรืออัตโนมัติจาก Machine หรือทั้ง 2 อย่างรวมกัน

       – พื้นที่เก็บข้อมูล – Database Engine จะจัดเก็บข้อมูลที่รวบรวมไว้ทั้งหมดและเป็น Report ที่สามารถกำหนดได้เองอย่างมีประสิทธิภาพ

       – กระบวนการจัดการคุณภาพที่เกี่ยวข้องกับการผลิต – สำหรับสภาพแวดล้อมในการผลิตที่จำเป็นต้องมีการควบคุมระบบ และต้องมีการดำเนินการแก้ไขและป้องกัน (CAPA) 

       – การบังคับใช้ตามขั้นตอน – ตรวจสอบให้แน่ใจว่าขั้นตอนการผลิตทั้งหมดดำเนินการในลำดับที่ถูกต้อง

       – การติดตามและเรียงลำดับ – ความสามารถในการติดตามว่าแต่ละรายการอยู่ในกระบวนการผลิต ตลอดจนถึงแหล่งที่มาของส่วนประกอบ อุปกรณ์ และบุคลากร ตามความต้องการด้านกฎระเบียบและข้อกำหนดของอุตสาหกรรม

       – Report และการวัด KPI – เครื่องมือและเทคนิคสำหรับการวัดผลของ KPI การวิเคราะห์ขั้นสูง และการแสดง Dashboard และชุดข้อมูลสำหรับการตรวจสอบและการรายงานประสิทธิภาพ

 

       ด้วยความสำคัญที่มีตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงคุณภาพ การตรวจสอบย้อนกลับ และ Business Intelligence ทำให้ MES เป็นซอฟต์แวร์ที่สมบูรณ์แบบที่อาจให้มากกว่าที่บริษัทต้องการ ทั้งการปรับแต่งที่สามารถทำได้ตลอดและ ROI ที่สูงกว่าที่คาดหวังไว้ แต่กรณีส่วนใหญ่ที่ทำให้การใช้งานล้มเหลวนั้นมาจากมีความซับซ้อนสูง ระบบที่สามารถทำได้ทุกอย่างอาจทำอะไรไม่ได้เลย ในขณะที่ต้นทุนได้เพิ่มสูงขึ้นไปเรื่อยๆ นั่นเอง

 

       หากประสิทธิภาพคือความต้องการหลัก มีแนวทางใดที่จะทำให้เกิด ROI ที่ดีที่สุด

       เมื่อเทคโนโลยีจาก IoT เกิดขึ้น จึงทำให้เกิดโซลูชั่นใหม่ๆ โดยให้ ROI ที่ดีขึ้นสำหรับความต้องการเฉพาะด้าน ตัวรวบรวม Open Source ที่ทำงานบน Fanless Computer ทำให้ช่วยลดต้นทุนได้ ในขณะที่ Cloud BI Platform สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลฐานข้อมูล ช่วยเพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้จัดการและทีมบำรุงรักษาในการจ่ายเงินตามสัญญาของผู้ใช้

       การเพิ่มขึ้นของแพลตฟอร์ม IIoT ช่วยให้สามารถสร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็วของโซลูชันที่กำหนดเองได้ ซึ่งเป็นการลงทุนล่วงหน้าในระยะที่สั้นลง ในขณะที่สามารถเพิ่มความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยให้กับบางส่วนได้ แต่อย่างไรก็ตาม แพลตฟอร์ม IIoT ทั่วไปจะมีช่วงของการเรียนรู้ เวลาในการพัฒนา และการบำรุงรักษาระบบ

 

       แล้วหนทางแห่งความสำเร็จคืออะไร ?

       จุดประสงค์หลักของแพลตฟอร์ม IIoT คือการทำให้กรอบการทำงานมีแนวโน้มใกล้เคียงกับความต้องการของโรงงานมากที่สุด ซึ่งรวมถึง Report ที่ถูกปรับให้เหมาะกับเฉพาะกลุ่ม ตลอดจนการเตรียมข้อมูลที่จำเป็น

       ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ข้อมูลตัวเลขในเวลาที่กำหนดนั้น ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะดึงข้อมูลออกมาได้ทันที เนื่องจากมีบริบทมากมายที่เข้ามาเกี่ยวข้อง ซึ่งต้องใช้ Database ที่ปรับแต่งเองและการเตรียมข้อมูล และถึงแม้ว่า Report ทั้งหมดนี้จะเป็นแบบ Niche Market แต่ซอฟต์แวร์ก็ยังต้องการการปรับแต่งอยู่เสมอ

       Report ที่สามารถปรับแต่งได้เองนั้น ยังเป็นความต้องการส่วนใหญ่ของผู้ผลิตเสมอ รวมถึงการบูรณาการแบบกำหนดเองกับ ERP ดังนั้น จึงเป็นเรื่องสำคัญที่ IIoT platform จะต้องสามารถรวมเข้ากับระบบ Business Intelligence ได้และไม่ปิดการทำงานแบบผสานรวม ทำให้ระบบไม่สามารถทำงานแบบ Data Silo ได้อีกต่อไป ดังนั้น การผนวกระบบการทำงานแบบกำหนดได้เองจึงทำให้แพลตฟอร์มต้องอัปเดตเทคโนโลยีล่าสุดอยู่เสมอ

       สำหรับทุกแอปพลิเคชันจะมีโซลูชันที่เหมาะสมที่สุด แต่สิ่งหนึ่งที่แน่นอนคือ ไม่ควรตัดสินใจก่อนที่จะศึกษา

อ้างอิงข้อมูลจาก : https://medium.com/packiot/measuring-oee-on-packaging-lines-scada-or-a-mes-maybe-none-57f22be2e7a6