Mikor automatizáljunk, és mikor ne?

Automatizálni ma már szinte minden iparágban lehet, de a kérdés, hogy valóban érdemes-e. Ugyanis egy új robot vagy látványos gépesítés nem feltétlenül hoz megoldást sem a minőségi problémákra, sem a termelés szűk keresztmetszeteire. 

Akkor lesz valódi haszna, ha stabil alapfolyamatra épül, és mérhető, visszakövethető adatok támasztják alá. A következőkben ezért azt vizsgáljuk meg, hogyan mérjünk ciklusidőt érdemben, miként segíthet az OEE a döntéstámogatásban, és miért nem szűnik meg a selejt attól, hogy robotkar kerül a sor mellé.

Mit mond az OEE valójában?

Az OEE (Overall Equipment Effectiveness) a rendelkezésre állás, a teljesítmény és a minőség szorzatából adódik. Megfelelően használva pedig egy remek és gyors diagnosztikai eszköz a termelésben. 

A probléma viszont akkor kezdődik, amikor egyetlen OEE-érték alapján akarunk beruházási döntést hozni. A mutató ugyanis önmagában nem mutatja meg, hol van a valódi szűk keresztmetszet. Hiába áll a sor végén egy robot, ha közben az anyagellátás akadozik, a nyers ciklusidő optimalizálása után is maradnak üresjáratok.

Ezért célszerű mindhárom tényezőt külön is validálni: a rendelkezésre állást az ütemezett és a nem tervezett állások szétválasztásával, a teljesítményt tényleges ciklusidő-méréssel, a minőséget pedig bomlással és okcsoportokra bontott selejtelemzéssel. Csak így érthetjük meg, miért annyi az OEE, amennyi – és hol kell valóban beavatkozni.

A célravezetőbb az, ha először a saját kiinduló állapotunkat mérjük fel, és ehhez viszonyítjuk a további eredményeket. A beruházási döntés logikája alapvetően egyszerű: az automatizálástól várható többlettermelést számszerűsíteni kell, majd ezt összevetni a teljes élettartamköltséggel. 

Ehhez azonban elengedhetetlenek a megbízható, zajmentes adatok, mert csak így lehet valós képet kapni a folyamat valódi nyereségéről.

Ciklusidő-mérés, szórás és megtérülés

A ciklusidő azt az értéket jelenti, amit a gyakorlatban stabilan teljesíteni tudunk. A mérésnek több módszere van, de a lényeg mindig ugyanaz: elegendő mintát kell rögzíteni ahhoz, hogy a véletlen ingadozásokat kiszűrhessük. 

A tapasztalatok szerint 30-50 egymást követő darab jó alapot ad, feltéve, hogy közben a körülmények változatlanok maradnak. Érdemes különválasztani a tiszta gépidőt, valamint az emberi és logisztikai ráfordításokat, hiszen az automatizálás jellemzően ezeken az utóbbiakon tud a legtöbbet faragni.

Nemcsak az átlagidőre, hanem a szórásra is érdemes figyelni, mert ebből derül ki, miért csúsznak el a műszakkezdések, illetve hol jelentkezik kihasználatlanság. 

Célszerű együttesen kezelni a takt time, a ciklusidő és az áteresztőképesség mutatóit is. A takt time a vevői igényből számított célritmust jelenti, a ciklusidő pedig a tényleges folyamat ütemét. 

Amennyiben a ciklusidő tartósan a takt alatt van, akkor az automatizálás valóban plusz kapacitást adhat. Ha viszont fölötte ingadozik, először a varianciát kell leszorítani, különben a beruházás nem hoz valós eredményt.

Az automatizálásról szóló döntés mindig az adatoknál indul, de valójában a méréstechnika megbízhatóságán áll vagy bukik. Ha szenzoros időmérést alkalmazunk fontos, hogy a jeladók és adatgyűjtők pontossága igazolt legyen. 

Az ipari gyakorlat szerint az ellenőrző eszköz bizonytalanságának jóval kisebbnek kell lennie, mint a vizsgált tartomány, vagyis nem építhetünk beruházási megtérülést olyan adatokra, amelyeket zaj vagy drift torzít. 

Éppen ezért a ciklusidő-adatgyűjtésre használt szenzor- és PLC-jelrendszert célszerű rövid Gage R&R vizsgálattal ellenőrizni. Ha a %GRR 10% alatt marad, az adatok alkalmasak döntéstámogatásra. Ha viszont nagy a szórás, érdemes növelni a mintaszámot, valamint külön kezelni a tiszta gépi és a logisztikai komponenseket.

A megtérülés kiszámolása

A megtérülést érdemes egyszerű, közérthető módon számolni. 

A képlet valójában nem bonyolult: az automatizálás utáni éves nettó haszonból kivonjuk az automatizálás előtti értéket, majd az eredményt elosztjuk a beruházás teljes élettartamköltségével. 

Így megkapható a payback és az IRR. A nettó haszon több tényezőből áll össze: ide tartozik az óránkénti áteresztőképesség növekedése, a selejt arányának mérséklődése, a munkabér-megtakarítás, valamint az a forgótőke, amely a kevesebb műszak vagy a rövidebb átfutási idő miatt szabadul fel.

A költségoldalon viszont számolni kell a karbantartással, a pótalkatrészekkel, a szoftverfrissítésekkel, a képzésekkel, az energiaköltségekkel és a biztonságtechnikai kiadásokkal is. 

Célszerű emellett érzékenységvizsgálatot végezni és megnézni, mi történik például, ha a tervezett ciklusidő csak 80-90%-ban teljesül, vagy ha a selejtcsökkenés kisebb a vártnál. Ez a fajta előrelátás segít elkerülni a túlzottan optimista terv számokat, és reális alapot ad a döntéshez.

A folyamatképesség ellenőrzése

Tipikus helyzet, amikor valaki robotkarral indítja az automatizálást, majd gyorsan kiderül, hogy a selejt ettől még nem szűnik meg. 

A legtöbb minőségi probléma ugyanis a folyamatképesség hiányosságaira vezethető vissza: ingadozó beszállítói minőségre, nem megfelelő vagy instabil befogásra, hőmérsékleti ingadozásra, kopó szerszámokra vagy éppen felügyelet nélkül elsodródó paraméterekre. Ha ezek változatlanul maradnak, a robot legfeljebb nagyobb sebességgel és teljes konzisztenciával reprodukálja ugyanazt a hibát.

Éppen ezért a robotizálás előtt célszerű ellenőrizni a folyamatképességet (Cp/Cpk). Ha a kritikus jellemzők Cpk-értéke alacsony, akkor a robot csak gyorsabban állítja elő ugyanazt a selejtet. Ilyen helyzetben először a befogás stabilizálására, a hőmérséklet szabályozására és a szerszámállapot nyomon követésére kell koncentrálni. Ehhez jól bevált eszközök a rögzített befogások, a hőmérséklet-kondicionálás, a kritikus paraméterek SPC-vel történő nyomon követése, valamint az egyszerű Poka-Yoke megoldások.

Ha ezek rendben vannak, az automatizálás valóban képes lesz hozni a várt eredményt, és nemcsak gyorsítja, hanem minőségileg is erősíti a folyamatot.

És mikor nem érdemes automatizálni a folyamatokat?

Az automatizálás másik oldala az, amikor nem célszerű belevágni. Ha a termékváltozatok száma nagy, és a mix gyakran változik, könnyen előfordulhat, hogy a beállási idők és az átállások felemésztik a várt hasznot. 

Ilyen környezetben általában jobban működik egy félautomata állomás cserélhető betétekkel, vagy egy moduláris rendszer, amely lépésenként bővíthető. Nagy mix és sűrű átállás mellett a SMED-módszer jellemzően gyorsabban térül meg, mint a teljes automatizálás, miközben a modularitás és a cserélhető betétek később is jól illeszthetők a gyártócella kialakításához.

Hasonló a helyzet alacsony darabszám, bizonytalan rendelésállomány vagy erős szezonális ingadozás esetén. Ilyenkor először érdemes az átfutási időt és a készletszinteket optimalizálni, és csak ezt követően érdemes gépesítésben gondolkodni.

A ciklusidő mérésénél az egyik legkritikusabb kérdés, hogy mit tekintünk normál működésnek. Ha a mintavételt a „legszebb” műszakra időzítjük, majd az így kapott adatokat kivetítjük a teljes naptári időszakra, szinte biztos, hogy torz képet kapunk. Sokkal helyesebb, ha több műszakból gyűjtünk mintát, és az így kapott eloszlást elemezzük. 

Amennyiben a szórás nagy, akkor a tiszta automatizálás önmagában ritkán oldja meg a problémát. Ilyenkor érdemes inkább a kauxiliáris folyamatokhoz nyúlni: az anyaglogisztika javítása, a kézben tartott tartozékok rendszerezése, a sor közbeni minőségellenőrzés vagy egyszerű szenzoros visszacsatolások bevezetése sokszor kis ráfordítással is jelentősen csökkentik a varianciát, és egyúttal előkészítik a terepet a hatékonyabb gépesítéshez.

Az automatizálási döntéseknél a minőségirányítási követelményeket is számításba kell venni, hiszen az ellenőrzési pontok nem maradhatnak változatlanok, ha a folyamat átalakul.

A mérő- és ellenőrzőpontok logikáját mindig hozzá kell igazítani a megváltozott folyamathoz. 

Amennyiben új szenzort építünk be, biztosítani kell a hiteles mérési hátteret is, különben előfordulhat, hogy az SPC-görbék jól mutatnak, de valójában félrevezetők. A gyártásközi ellenőrzések gyakoriságát szintén a kockázathoz célszerű igazítani: a beindulási szakaszban sűrűbben mintázunk, majd ahogy a folyamat stabilizálódik, fokozatosan ritkítjuk. 

Így a minőségi kockázat számszerűsíthetővé válik, és beépíthető a megtérülési számításokba is.

Biztonságtechnika és felelősség

A biztonságtechnikáról sem szabad megfeledkezni, még ha gyakran háttérbe is szorul a termelékenységi érvek mögött. Az automatizálás ugyanis nemcsak hatékonyságnövekedést, hanem kockázatok áthelyezését is jelenti. 

Megváltoznak a védőburkolatok, a munkatér kialakítása és a karbantartás módja is. Ezek mind költség- és felelősségi tényezők, amelyek szerves részét képezik a projektnek. Amennyiben kimaradnak a tervezésből, könnyen előfordulhat, hogy a papíron vonzó ROI a gyakorlatban gyorsan elillan.

Összegzés

Automatizálni akkor érdemes, ha az alapfolyamat már stabil. Ez azt jelenti, hogy a ciklusidő mérhető és megbízható, az OEE értelmezhető, a szórás kézben tartható, valamint a minőségbiztosítás követi a folyamat változásait. Ha azonban a folyamat még ingadozik, célszerű először a stabilizálásra koncentrálni, és csak ezután újra feltenni a kérdést: mikor jött el az idő az automatizálásra.