Новости компаний

Развитие цифровых сервисов на базе MES

Материал предоставлен компанией Константа. Цифровизация бизнеса.

Сегодня рассмотрим MES-систему как платформу для цифровой трансформации пищевого производства. Поговорим о том, какие полезные цифровые сервисы можно построить на базе MES после того, как такая система появилась на предприятии.

Смотреть видеозапись выступления Николая Терацова на конференции «Цифровизация пищевой отрасли».

MES – ЭТО НЕ ТОЛЬКО ТОЧНАЯ СЕБЕСТОИМОСТЬ

Напомню, что изначально MES-системы появились как средство для интеграции ERP с оборудованием и более низкоуровневыми АСУТП системами. И основной задачей MES был сбор данных для расчета более качественной себестоимости. Позднее MES постепенно эволюционировали в системы для производственников, которые кроме возможности учета количественных результатов производства стали включать в себя элементы управления потерями, качеством, технологическим процессом и пищевой безопасностью.
 

Картинка 1.

Сегодня MES – это уже самостоятельный класс систем, который решает свои задачи, задачи руководителей производства. При этом внедрение MES в его текущем понимании не является финальной стадией, на базе MES сегодня можно строить новые полезные для предприятия IT-сервисы. Как раз про несколько таких сервисов я сегодня и расскажу. Три из них – это решения, которые некоторые имеют на своих предприятиях уже сегодня, но которые еще не получили широкого распространения. Три других – это решения, которые начнут появляться на предприятиях в ближайшие год-два.
 
Начнем с тех сервисов, которые мы уже присутствуют на небольшом количестве российских предприятий.
Вступайте в телеграм-чат с экспертами цифровизации: https://t.me/standart1c

ВНУТРИЦЕХОВОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ

Для кого:

• руководитель производства

Для чего:

• Повышение % исполнения планов
• Снижение зависимости от человека

Рекламные буклеты вендоров MES-систем сегодня громко заявляют о наличии решений по внутрицеховому планированию. Многие представители отрасли считают, что внутрицеховое планирование является неотъемлемой частью MES и в рамках проекта MES такая задача должна решаться обязательно. В реальности она решена меньше, чем у 5% предприятий пищевой промышленности России.

Пару слов про саму задачу: производству необходимо понять, каким образом исполнять заявку на производство, получаемую от коммерческой службы/логистов/службы планирования. При этом происходит оценка исполнимости заявки, на основании которой в заявку могут быть внесены какие-то корректировки. Важным результатом этого процесса является распределение заявки между рабочими центрами: цехами, участками, а иногда и единицами оборудования. Как правило, такая задача решается через построение производственного расписания:

Картинка 2.

P.S. Нажмите сюда, чтобы получить эту статью в PDF формате.

Конец формы

На диаграмме Ганта отображается информация по каждой производственной единице оборудования, о том, сколько времени и чем она будет загружена.

Те редкие варианты решения этой задачи, которые уже встречаются, имеют достаточно серьезные точки для роста. В настоящий момент они построены по принципу, согласно которому система служит помощником в части визуализации, ускоряющим операции отрисовки расписания, но не в части его оптимизации, оптимизацией продолжает заниматься человек.

Главная точка роста в этих задачах – это оптимизационные алгоритмы, которые позволят строить расписание, принимая во внимание не только ограничения, но и критерии оптимизации.
 
АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ОБОРУДОВАНИЯ
 
Для кого:

• руководитель производства

Для чего:

• Повышение производительности
• Оценка необходимости инвестиций

Второй сервис, который все чаще начинают реализовывать на базе MES – это анализ производительности оборудования (ОЕЕ).

Ведя оперативный учет в системе производства (в MES), предприятия могли получить по каждой единице оборудования примерно такую картину:
 

Картинка 3.
 
Несмотря на то, что информация о выпусках все еще была сильно дискретной, уже можно было увидеть в какие моменты времени произошли выпуски, где возникли простои, просадки по скорости или ускорения. До недавних пор, это была, по сути, максимально возможная оперативность данных.

Когда в молочной отрасли возникла задача интеграции с ГИС «Честный знак», многие переработчики установили на фасовочное оборудование дополнительные камеры технического зрения. С их помощью, по фасовочному оборудованию можно получать более точную картину:

Картинка 4.

Теперь известно время прохода каждой единицы продукции с точностью до миллисекунд. Это помогает точно понимать:
 

1. когда оборудование стояло,
2. когда оборудование работало,
3. с какой скоростью оно при этом работало,
4. какой был процент отбраковки.
    

На основании этих данных можно считать интегральный показатель ОЕЕ и анализировать эффективность работы оборудования.
 

Картинка 5.
 
Для оценки эффективности некоторых производственных участкам, где частота учета выпуска высокая, установка камер технического зрения не обязательна. Например, если говорить про мясопереработку, где процесс куттерирования занимает от 10 до 15 минут, то похожие графики можно строить с достаточно высокой для принятия решений степенью точности, просто на основании учета в MES.
 
Через такой анализ эффективности и производительности руководители производства определяют «узкие места» на производстве и начинают работу над ними. Если планируется приобретение дополнительного оборудования, то, опираясь на эту информацию можно проанализировать, насколько это целесообразно. Действительно ли необходимы инвестиции или имеется «запас прочности», скрытый в текущей низкой эффективности эксплуатации.
Вступайте в телеграм-чат с экспертами цифровизации: https://t.me/standart1c
 
ЕЖЕДНЕВНАЯ СЕБЕСТОИМОСТЬ
 
Для кого:

• финансовый директор

Для чего:

• Оценка производства через деньги
• Контроль маржинальности сделок

Задача расчета ежедневной себестоимости также решена лишь на небольшом количестве предприятий:
 

Картинка 6.
 
ERP-системы чаще всего используются для расчета ежемесячной себестоимости. Этого не всегда достаточно для принятия оперативных решений, особенно при низкомаржинальных сделках, например, при заключении контрактов о поставке крупных партий полутвердого сыра или мяса в виде полутуш. Руководителям таких предприятий требуется расчет ежедневной себестоимости.

Поскольку в MES решается задача прослеживаемости, в конце дня по каждой партии продукта известно, из чего она получилась, какое количество сырья и материалов было потрачено. Для расчета себестоимости остается только добавить к этой информации цены. Такая задача может решаться как на стороне MES, так и на стороне ERP-системы.

Чаще всего заказчиками такого решения являются финансовые директора. У них и есть дополнительный интерес – возможность оперативной оценки результатов производства в понятных им денежных единицах, а не в килограммах, штуках и т.п.

Дальше рассмотрим те сервисы, которые должны появиться на базе MES в пищевой промышленности в ближайшем будущем.
P.S Если возникли вопросы, звоните +7 (831) 28-28-227 или пишите нам на почту marketing@standart1c.ru
 
АВТОМАТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ РЕЦЕПТУР
 
Для кого:

• главный технолог

Для чего:

• Снижение себестоимости продукции

Задача оптимизации рецептур возникает как в мясопереработке при составлении фаршей, так и в кондитерских изделиях и плавленых сырах – везде, где присутствует процесс наборки по рецептуре.

Рецептура – это количество тех ингредиентов, которые мы должны добавить для получения какого-то продукта, либо полуфабриката. При этом каждый из этих ингредиентов имеет свою цену. Задача оптимизации здесь – при изменении цены изменить количество ингредиентов таким образом, чтобы получилась оптимальная стоимость полуфабриката или продукта.

При оптимизации должны учитываться некоторые технологические ограничения. Во-первых, это необходимость стандартизации продукта. Например, в плавленых сырах стандартизируют выходящий полуфабрикат по содержанию жира, белка и сухих веществ. Независимо от того, какую мы сегодня использовали рецептуру, содержание жира, белка и сухого вещества в конечном продукте должно быть одинаковое. Точно также это делается в мясопереработке. Там это соотношение жирного и постного мяса.
 

Картинка 7.

Сегодня технологи большинства предприятий ежедневно корректируют рецептуры для стандартизации продукта, однако, меняя рецептуру в зависимости от изменений показателей сырья, специалисты обычно не обращают внимание на то, какая получается стоимость.

Во-вторых, есть технологические ограничения, которые говорят о том, что какой-то ингредиент обязательно должен быть добавлен, и что его содержание должны быть в рамках определенного диапазона. Например, шпик в фарше должен занимать от 10% до 13% веса этого фарша.

Учесть и посчитать все эти факторы вручную – непростая задача. А вот для программного продукта это вполне по силам, такие задачи решают студенты технологически вузов в рамках их программы обучения.

Главное, что нужно сделать для внедрения такого сервиса в бизнес – это перестроить мышление технологов, научить их работать с настройкой ограничений оптимизации, вместо того чтобы вручную пересчитывать рецептуры. Таким образом предприятие сможет получить уникальную рецептуру для каждой партии продукции, оптимизированную по стоимости, исходя из входных параметров используемого сырья.
Вступайте в телеграм-чат с экспертами цифровизации: https://t.me/standart1c
 
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИИ ПРОИЗВОДСТВА
 
Для кого:

• главный технолог

Для чего:

• Снижение себестоимости продукции
• Повышение качества продукта

Если предыдущий сервис касается только про оптимизацию наборки по рецептуре, то здесь мы говорим про технологию производства в целом.

До появления MES-систем на предприятиях оцифрованные данные по производству имелись обычно только на уровне «вход-выход». Предприятия знали, сколько сегодня потратили сырья, сколько получилось готового продукта и могли сопоставить эти показатели с нормативом.

С внедрением MES-системы появилось куда больше оцифрованных данных:

1. потери при каждой производственной операции,
2. результаты лабораторных испытаний в процессе этих операциях для сырья, полуфабрикатов, продуктов,
3. параметры технологического процесса, которые тем или иным образом влияют на качество продукта или на получающийся выход этого продукта.

Конец формы
Вся эта информация стала доступной для статистического анализа. Но работать с таким большим объемом данных, не имея специальных средств, достаточно сложно. Об этом говорил Александр Попушой, когда делился опытом ОАО «Карат» на конференции «Цифровизация пищевой отрасли»: аналитические средства появились, но пока они позволяют решать задачу в очень упрощенном виде.

Решить задачу более качественно позволит искусственный интеллект (ИИ). ИИ может быть применен, чтобы обработать информацию и передать технологу уже не просто массив данных, а рекомендации. При этом технолог может подтверждать эти рекомендации, либо их опровергать, обучая тем самым ИИ, либо вводить дополнительные параметры, ограничивающие рекомендации ИИ. Как и в случае с оптимизацией рецептур, внедрение такого сервиса требует серьезного перестроения процесса работы технологов.
 
Цена такого решения высокая, но ценность перевешивает – даже те упрощенные средства анализа, которые применяет «Карат» и другие предприятия, использующие MES, позволяют получить гораздо больше инсайтов о том, что влияет на качество и себестоимость продукции. Экономический эффект от таких изменений обычно настолько велик, что внедрение MES окупается за месяцы, а не за годы.
 
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
 
Для кого:

• директор по производству

Для чего:

• Оптимизация маржинальности производства
• Оптимизация загрузки производства

Имитационное моделирование — это возможность большие объемы информации разного рода для ответа на вопрос «А что, если?». Такие решения уже есть, но они очень редко встречаются в пищевой промышленности.

К руководителям производства часто обращаются с вопросами:

1. «Что будет, если увеличится стоимость конкретного сырья?»
2. «Нужно ли нам покупать сырье нового поставщика по более высокой стоимость, но с более хорошими качественными показателями?»
3. «Какую продукцию нам сегодня производить, исходя из того, что поменялась конъюнктура рынка и некоторые наши продукты стали менее рентабельны?»
4. «Сколько мы сможем производить, если добавим вот такую единицу оборудования» и т.д.

Делать вручную анализ каждой ситуации, учитывая при этом все сопутствующие факторы, катастрофически сложно. Это тот тип задач, которые решаются только очень компетентными людьми, а процесс их решения – это скорее искусство, чем технология. Но специальные инструменты могут существенно облегчить процесс, ассистируя человеку в расчетах.

Имитационные модели предназначены как раз для того, чтобы просчитывать последствия потенциальных изменений. Получая имитационную модель, например, в части производства, предприятие не только повышает качество принятия столь важных решений, но и, за счет существенного ускорения и упрощения процесса, получает возможность просчитывать в разы, а иногда и в десятки раз больше потенциальных изменений. Это критически важно для тех предприятий, стратегия которых подразумевает быстрое реагирование на изменения рынка и других внешних факторов.
Вступайте в телеграм-чат с экспертами цифровизации: https://t.me/standart1c

КАКИЕ ЕЩЕ СЕРВИСЫ МОЖНО РЕАЛИЗОВАТЬ НА БАЗЕ MES?
 
Конечно, я рассказал не о всех цифровых сервисах, которые пищевые предприятия могут построить на базе MES. О многих других интересных технологических возможностях рассказали мои коллеги на конференции «Цифровизация пищевой отрасли» в рамках секции «Технологические тренды». Если хотите более глубоко погрузиться в тему, оставляйте заявку на Тариф «Premium» на сайте и получите доступ к записям докладов и презентациям спикеров.