린 생산과 Industry 4.0의 만남

린 생산이 실제로 인더스트리 4.0을 충족할 때 하나가 반드시 다른 하나를 보완하지는 않습니다. 놀랐습니까?

인더스트리 4.0 분야의 소프트웨어 전문가인 우리는 린 프로덕션 교육에 참가했을 때 이러한 깨달음에 다소 놀랐습니다. 왜요? 인더스트리 4.0 솔루션 도입과 관련하여 제조 및 IT 분야의 의사 결정권자와 전문가들은 일정한 기대치를 가지고 있습니다. 일반적으로 그들은 확장된 자동화 및 모니터링 기능과 함께 대량의 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 가능성이 결함 예방뿐 아니라 제조 효율성, 투명성, 유연성을 향상시킬 것으로 기대합니다. 게다가 인더스트리 4.0 솔루션은 거의 실시간으로 데이터를 이상적으로 분석할 수 있습니다. 공급업체에서 고객에 이르는 가치 흐름 전반에 걸쳐 있습니다.

이론적으로 강력한 조합이 실패하는 이유는 무엇입니까?

이러한 기대가 항상 충족되지 않는 이유를 보여주기 위해 몇 가지 예를 사용하겠습니다.

"자율적인 우유 공급"과 같은 Industry 4.0 프로젝트는 Bosch Production System(BPS)에서 린을 구현하는 데 도움이 되는 요소로 정의된 주기적 자재 공급 대신 생산 스테이션에 공급하기 위한 자체 조직적이고 유연한 자재 운송 시스템을 발생시킵니다. 생산.

언뜻 보면 자율 우유 실행은 일련의 BPS 원칙과 모순됩니다.

순환 자재 공급이란 무엇입니까?

순환 자재 공급은 올바른 구성 요소를 필요한 품질과 수량으로 적시에 적소에 제공하는 방법입니다. 부품과 제품은 고정된 리듬, 정의된 경로, 가능한 가장 작은 단위(우유 실행)와 같은 표준화된 방식으로 공급 및 제거됩니다. (출처:BPS 핸드북 2016)

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내부 물류 흐름의 투명성을 감소시킵니다.

결과적으로 표준화된 자재 운송의 부족으로 인해 계획과의 편차 및 그에 따른 결함이 더 이상 즉시 감지되지 않는 상황이 발생할 수 있습니다.

자율 우유 공급으로 전환하면 최대 보충 시간 계산이 복잡하거나 불가능한 작업으로 바뀝니다.

최적화를 더 어렵게 하거나 시간을 소모하게 됩니다.

제조의 가치 흐름은 일반적으로 너무 복잡하여 한 지점에서의 변경(예:소프트웨어 지원 주기 시간 최적화)이 생산 라인 전체에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

주기 시간에 대한 소프트웨어 기반 모니터링의 경우 고용법에 따른 결과가 발생할 수 있어 직원들이 만연한 감시를 거부하게 됩니다.

마지막으로, 데이터 분석 및 기타 소프트웨어가 특정 결과에 대한 이유를 전문가에게 제공하지 않으면(이로 인해 전문가가 스마트 제어를 행사할 수 있음) "책임" 원칙이 손상됩니다.

내가 언급한 요점 뒤에 있는 린 생산의 원칙과 요소는 생산의 지속적인 개선 프로세스(CIP)의 필수 구성 요소입니다. 결과적으로 지속적인 개선은 폐기물이 없는 지속 가능한 프로세스를 달성하는 방법입니다.

인더스트리 4.0과 린 생산이 강력한 조합이 되도록 하는 방법

린 생산과 인더스트리 4.0은 다음 경우에만 시너지 효과를 낼 수 있습니다.

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생산 시스템이 ("첫 번째 프로세스 성숙도, 그 다음 인더스트리 4.0") 적절하게 설계되었습니다. 그리고

IT 전문가는 생산 시스템의 복잡성을 이해하고 적절한 조언을 제공할 수 있습니다("제조 및 IT 전문 지식 결합" ).

이것이 Bosch가 BPS와 소프트웨어 전문가를 긴밀하게 결합하는 데 중점을 두는 이유이며, 이는 위에서 언급한 종류의 실수도 방지할 수 있는 조치입니다. 소프트웨어 엔지니어에게는 발생할 수 있는 상충되는 원칙을 이해하고 해결할 수 있는 도구가 제공됩니다. 린 생산과 인더스트리 4.0을 효과적으로 결합하는 것을 목표로 BPS 원칙과 요소에 따라 보쉬 생산 현장에서 인더스트리 4.0을 구현하도록 권장됩니다.

BPS를 사용하는 전 세계 Bosch의 250개 공장에서 Industry 4.0 솔루션을 구현하는 데 도움을 주는 소프트웨어 전문가를 위한 교육 과정이 있습니다. 저 자신도 이러한 교육 과정 중 하나에 참여할 수 있었고 3단계의 소비 통제 원칙에 따라 시뮬레이션된 제품 라인을 재구성하는 프로젝트에 참여했습니다. 이것은 고전적인 린 프로덕션 접근 방식을 사용하여 수행되었습니다. 간판 카드로 풀 원칙을 구현하고, 순환 재료 공급을 최적화하고, 목표의 투명성을 만드는 등의 작업을 수행했습니다.

인더스트리 4.0 소프트웨어 엔지니어에게 린 생산 지식이 필요한 이유

이 예에서 소프트웨어 전문가는 새로운 인더스트리 4.0 솔루션이 생성 및 도입될 때 필수 투명성, 개인 책임, 오류 방지 및 표준화를 유지하기 위해 지침을 배우고 준수했습니다. 여기에는 다음 조치가 포함됩니다.

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자동 소프트웨어 제어 일정 조정은 관련 생산 전문가의 확인이 필요합니다. 이 조치의 일환으로 소프트웨어는 일정 변경이 필요한 이유에 대한 정보를 전문가에게 알립니다.

자동화에도 불구하고 교체 시간을 보장해야 합니다.

인더스트리 4.0이 구현되기 전에 생산 프로세스가 이미 성숙하고 이해되어야 합니다.

젬바 워크는 개선 작업의 핵심 부분으로 남아 있습니다. 작업 현장에서만 적절한 개요를 얻을 수 있습니다. 소프트웨어가 이를 지원해야 합니다.

새 소프트웨어를 도입할 때 전환의 모든 지점에서 투명성이 보장되어야 합니다. 여기에는 정해진 기간 동안 수동 및 디지털 시스템을 함께 실행하는 것이 포함될 수 있습니다.

디지털 데이터는 생산 작업자가 즉시 편차를 식별하고 원인을 인식할 수 있도록 준비되어야 합니다.

일부 데이터 분석 전문 지식은 작업 현장에서도 사용할 수 있어야 합니다. 이는 인더스트리 4.0 프로젝트의 데이터 과학 전문가가 초기에 생산 현장 전문가를 위한 해당 교육과 함께 이 전문 지식의 획득을 동반해야 함을 의미할 수 있습니다.

어떤 경험을 했습니까? 린 프로덕션과 인더스트리 4.0은 서로를 얼마나 잘 보완합니까?