SYSTEM DO EKSPLORACJI WYBRANYCH DANYCH PRODUKCYJNYCH ORAZ JEGO TESTOWANIE W ODLEWNI



Podobne dokumenty
PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn

WYKORZYSTANIE ANALIZY WSKAŹNIKÓW ZDOLNOŚCI DO OPTYMALIZACJI PROCESU WYTWARZANIA MASY FORMIERSKIEJ

RELACYJNE BAZY DANYCH

Zintegrowany System Informatyczny (ZSI)

Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium

Stawiamy na specjalizację. by CSB-System AG, Geilenkirchen Version 1.1

Systemy ERP. dr inż. Andrzej Macioł

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.

System monitoringu jakości energii elektrycznej

STUDIA PODYPLOMOWE. Analiza i Eksploracja Danych Rynkowych i Marketingowych. Podstawa prawna

Zastosowanie metod eksploracji danych (data mining) do sterowania i diagnostyki procesów w przemyśle spożywczym

STUDIA PODYPLOMOWE. Analiza i Eksploracja Danych Rynkowych i Marketingowych. Podstawa prawna

Zastosowanie oprogramowania Proficy (ifix, Historian oraz Plant Applications) w laboratoryjnym stanowisku monitoringu systemów produkcyjnych in-line

Najpierw lepiej, później taniej Strategia osiągania unikalnej wartości dla klienta wspierana rozwiązaniami IBM. Autorzy: IBPM S.A.

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Zaawansowane planowanie i harmonogramowanie produkcji. Wrocław r.

Narzędzie do pozyskiwania, analizy i prezentowania informacji.

BADANIE STABILNOŚCI SYSTEMU PRZYGOTOWANIA OBIEGOWEJ MASY FORMIERSKIEJ

OBIEG INFORMACJI I WSPOMAGANIE DECYZJI W SYTUACJACH KRYZYSOWYCH

Laboratorium demonstrator bazowych technologii Przemysłu 4.0 przykład projektu utworzenia laboratorium przez KSSE i Politechnikę Śląską

Pytania z przedmiotów kierunkowych

(termin zapisu poprzez USOS: 29 maja-4 czerwca 2017)

Opis podstawowych modułów

Tom 6 Opis oprogramowania

Zarządzanie procesami i logistyką w przedsiębiorstwie

PROGRAM STUDIÓW ZINTEGROWANE SYSTEMY ZARZĄDZANIA SAP ERP PRZEDMIOT GODZ. ZAGADNIENIA

System ienergia -narzędzie wspomagające gospodarkę energetyczną przedsiębiorstw

ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH DO STEROWANIA JAKOŚCIĄ MAS FORMIERSKICH

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

IDENTYFIKACJA PRZYCZYN WADY POROWATOŚCI W ODLEWACH STALIWNYCH Z WYKORZYSTANIEM SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH

OPROGRAMOWANIE WSPOMAGAJĄCE ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI. PLANOWANIE ZADAŃ I HARMONOGRAMÓW. WYKRESY GANTTA

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

OPTYMALIZACJA PRODUKCJI

DDM funkcjonalność

UCHWAŁA NR 46/2013. Senatu Akademii Marynarki Wojennej im. Bohaterów Westerplatte z dnia 19 września 2013 roku

Usługa: Testowanie wydajności oprogramowania

Podsumowanie wyników ankiety

System monitorowania realizacji strategii rozwoju. Andrzej Sobczyk

OfficeObjects e-forms

Paweł Gołębiewski. Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego Bydgoszcz kontakt@softmaks.pl

DROGA ROZWOJU OD PROJEKTOWANIA 2D DO 3D Z WYKORZYSTANIEM SYSTEMÓW CAD NA POTRZEBY PRZEMYSŁU SAMOCHODOWEGO

Spis treści MONITOR PRACY... 4

DETERMINANTY DOSKONALENIA PROCESÓW ODLEWNICZYCH W SYSTEMIE ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ WG ISO 9001:2000

systemy informatyczne SIMPLE.ERP Budżetowanie dla Jednostek Administracji Publicznej

INŻYNIERIA OPROGRAMOWANIA

Struktura prezentacji

Efektywne procesy zaopatrzenia dla służb remontowych studium przypadku CMC Poland

System Broker. Wersja 5.1

Spis treści. Analiza i modelowanie_nowicki, Chomiak_Księga1.indb :03:08

Kasy Fiskalne Lublin Analityk

Laboratorium Technologii Informacyjnych. Projektowanie Baz Danych

SAP ERP. SAP Finanse. SAP - Logon FI CO. Przemysław Lech, Uniwersytet Gdański, Wydział Zarządzania. Wybór systemu

A posteriori wsparcie w podejmowaniu decyzji biznesowych.

INFORMATYCZNE SYSTEMY ZARZĄDZANIA

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Efekty kształcenia dla makrokierunku: INFORMATYKA STOSOWANA Z KOMPUTEROWĄ NAUKĄ O MATERIAŁACH Wydział: MECHANICZNY TECHNOLOGICZNY

Dane Klienta: PUW Torpol Sp. z o.o. ul. Wały Piastowskie Gdańsk.

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Efekt kształcenia. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną w zakresie algorytmów i ich złożoności obliczeniowej.

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną

ODLEWNICTWO Casting. forma studiów: studia stacjonarne. Liczba godzin/tydzień: 2W, 1L PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Analiza danych i data mining.

Odniesienie do obszarowych efektów kształcenia Kierunkowe efekty kształcenia WIEDZA (W)

Zintegrowane Systemy Zarządzania Biblioteką SOWA1 i SOWA2 ZAMAWIANIE I REZERWOWANIE

Komputerowe systemy pomiarowe. Dr Zbigniew Kozioł - wykład Mgr Mariusz Woźny - laboratorium

BUSINESS INTELLIGENCE for PROGRESS BI4PROGRESS

Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka

WF-FaKiR BUDŻET to aplikacja wspomagająca zarządzanie finansami w jednostkach budżetowych

Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS

Opis Systemu Zarządzania Sieciami Komputerowymi GuardianMed

ELEKTRONICZNA KSIĄŻKA ZDARZEŃ

Efekt kształcenia. Wiedza

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Rok akademicki: 2014/2015 Kod: EAR IS-s Punkty ECTS: 4. Kierunek: Automatyka i Robotyka Specjalność: Informatyka w sterowaniu i zarządzaniu

Prezentacja aplikacji

HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE

Narzędzie informatyczne do modelowania, zarządzania i dokumentowania procesów systemu zarządzania jakością

Zagadnienia kierunkowe Kierunek mechanika i budowa maszyn, studia pierwszego stopnia

CRM w logistyce. Justyna Jakubowska. CRM7 Specjalista Marketingu

Efekty kształcenia dla kierunku studiów INFORMATYKA, Absolwent studiów I stopnia kierunku Informatyka WIEDZA

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Analiza cytowań pracowników i jednostek Politechniki Wrocławskiej w świetle zmian w bazie Web of Science

a) Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów

Analiza i projekt systemu pracy grupowej z zastosowaniem metodyki SCRUM w technologii SharePoint Karolina Konstantynowicz

PLAN SZKOLEŃ Femap. Nasza oferta: Solid Edge najefektywniejszy dostępny obecnie na rynku system CAD klasy mid-range,

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

5 Moduył do wyboru II *[zobacz opis poniżej] 4 Projektowanie i konfiguracja sieci komputerowych Z

Kurs programowania. Wykład 12. Wojciech Macyna. 7 czerwca 2017

Efekty kształcenia dla kierunku studiów informatyka i agroinżynieria i ich odniesienie do efektów obszarowych

DEBT COLLECTION OPTIMIZATION

...Gospodarka Materiałowa

Matryca efektów kształcenia dla programu studiów podyplomowych ZARZĄDZANIE I SYSTEMY ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ

I rok. semestr 1 semestr 2 15 tyg. 15 tyg. Razem ECTS. laborat. semin. ECTS. konwer. wykł. I rok. w tym. Razem ECTS. laborat. semin. ECTS. konwer.

PLAN SZKOLEŃ FEMAP. Nasza oferta: Solid Edge najefektywniejszy dostępny obecnie na rynku system CAD klasy mid-range,

Case Study. Rozwiązania dla branży metalowej

Infrastruktura drogowa

Nadzorowanie stanu serwerów i ich wykorzystania przez użytkowników

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl

Transkrypt:

KOMISJA BUDOWY MASZYN PAN ODDZIAŁ W POZNANIU Vol. 28 nr 1 Archiwum Technologii Maszyn i Automatyzacji 2008 ZENON IGNASZAK *, ROBERT SIKA ** SYSTEM DO EKSPLORACJI WYBRANYCH DANYCH PRODUKCYJNYCH ORAZ JEGO TESTOWANIE W ODLEWNI W artykule przedstawiono założenia, procedury i opis działania autorskiego systemu KonMas- -final służącego do eksploracji wybranych danych o procesie odlewania. Dane te są wprowadzane częściowo z układu automatycznego pomiaru temperatury, a częściowo przez obsługę laboratorium zamiast zapisów w postaci raportów rękopisów. Omówiono sposób akwizycji danych i ich wykorzystanie do weryfikacji warunków produkcji. Wskazano, jak ważny jest ten sposób udostępniania wiarygodnych informacji, do tej pory niedostępnych w superkrótkim czasie, podczas analizy przyczyn powstawania wad odlewów i sterowania jakością. System KonMas-final może być łatwo sprzężony z systemem SAP R/3 i służyć do sterowania jakością w szerszym wymiarze. Słowa kluczowe: odlewnictwo, bazy danych, eksploracja danych, właściwości mas formierskich, temperatura odlewania 1. WPROWADZENIE Rosnące wymagania klientów co do jakości odlewów zmuszają zakłady odlewnicze do wprowadzania coraz doskonalszych rozwiązań technologicznych, a ostatnio także informatycznych. Oczekiwania te dotyczą coraz częściej obszarów zaniedbywanych w odlewnictwie, tj. komunikacji (przepływu informacji) i logistyki. Postęp ten musi polegać na wdrożeniu rozwiązań systemowych. Systemy informatyczne powinny pozwalać na definiowanie i tworzenie baz danych o procesach, śledzić parametry wpływające na jakość, aktualizować bazy danych, a pozyskiwane informacje wykorzystywać do bieżącego sterowania jakością i do jej analiz [2, 3]. W procesach odlewania występuje ogromna ilość danych, z których zdecydowana większość zazwyczaj nie jest poddawana ciągłym pomiarom bezpośrednim i rejestracji, zwłaszcza automatycznej. Nawet te dane, które są mierzone i archiwizowane (np. składy chemiczne wytopów określane metodą spektrometryczną), nie * Prof. dr hab. inż. ** Mgr inż. Instytut Technologii Materiałów Politechniki Poznańskiej.

62 Z. Ignaszak, R. Sika są wykorzystywane do optymalizacji i komputerowego wspomagania sterowania jakością. Dostęp do większej ilości wiarygodnych danych, często przy niedoskonałym (by nie powiedzieć prymitywnym) systemie ich eksploracji, wymaga zakupu odpowiedniego sprzętu pomiarowego i zaangażowania bądź nowych pracowników, bądź obciążenia dodatkowymi obowiązkami pracowników z różnych odcinków produkcji, co według powszechnych, upraszczających opinii wpływa na obniżenie wydajności. Wiedza o procesach odlewania, ich komputerowe modelowanie i prognozowanie jakości odlewów, stosowane metody statystyczne, systemy sztucznej inteligencji (sieci neuronowe) to już dużo, ale w wielu przypadkach za mało, aby poprawnie ocenić pojawiające się anomalie produkcji i im przeciwdziałać, gdyż brakuje wiarygodnych, wciąż aktualizowanych danych. Z kolei instalowane w odlewniach duże, bardzo drogie systemy informatyczne (np. SAP R/3), rozbudowane strukturalnie, służą głównie (według listy modułów najczęściej wybieranych przez firmy) do obsługi obszaru finansowo-ekonomicznego, planowania produkcji, sprzedaży, zakupów, przepływu materiałów (por. rys. 1) [1]. Poszerzenie tych systemów o moduł QM (ang. Quality management), ważny z punktu widzenia sterowania jakością, okazuje się rozwiązaniem szczególnie trudnym do wdrożenia, zwłaszcza w odlewniach, mimo że jest oferowany w ogólnym pakiecie SAP/R3. Stąd najczęściej jest pomijany. Rys. 1 Zintegrowany system SAP R/3 jako zespół modułów według potrzeb użytkownika; moduły: FI rachunkowość finansowa, CO controlling, AM zarządzanie majątkiem trwałym, SD sprzedaż i dystrybucja, MM gospodarka materiałowa, PP planowanie produkcji, QM zarządzanie jakością, PM gospodarka remontowa, HR zarządzanie kadrami, IS rozwiązania branżowe, WF workflow, PS system projektowy Fig. 1. The integrated SAP R/3 system as the unit of modules according to of needs of the user. The system includes the modules: FI financial accountancy, CO controlling, AM fixed assets management, SD sale and distribution, MM material management, PP production planning, QM quality management, PM preventive maintenance management, HR human resources, IS industrial branch solutions, WF workflow, PS project system

System do eksploracji wybranych danych produkcyjnych 63 Rozwiązaniem mniej kosztownym niż moduł QM i łatwiejszym do wdrożenia są dostosowane do faktycznych potrzeb odlewni prostsze systemy. Z założenia powinny one lepiej przystawać do natury gromadzonych danych technologicznych. Sprawdzają się wtedy w praktyce sterowania jakością, które powinno być oparte nie tylko na danych rejestrowanych w czasie rzeczywistym, ale także na uporządkowanych, łatwo i szybko dostępnych danych historycznych [2]. Nowoczesna eksploracja danych (ang. data mining) wymaga najczęściej opracowania od początku takich systemów, o odpowiedniej architekturze baz danych, uwzględniającej: rodzaj i sposób pozyskiwania danych jest to proces najbardziej czasochłonny; dobrze zorganizowane rejestrowanie danych pozwala uzyskać informacje od razu przydatne do analizy, szczególnie ważne w początkowym okresie produkcji danego asortymentu (co nie przeszkadza w ich szerszym wykorzystaniu, np. w systemach sztucznej inteligencji do nauczenia sieci neuronowej, do czego potrzeba wielu zsynchronizowanych danych wejściowych), przetwarzanie danych według szczegółowych algorytmów i modeli, klasyfikację i jej kryteria uporządkowanie analizowanych informacji o obiektach w charakterystyczne zbiory według kategorii, zestawianie danych w różnych konfiguracjach, przydatność do wykrywania korelacji za pomocą np. systemów sztucznej inteligencji czy analizy statystycznej. Prezentowane w artykule autorskie narzędzie informatyczne system KonMas-final [5, 6] zostało stworzone zgodnie z powyższymi wskazaniami. Ułatwia ono podejmowanie decyzji na podstawie zarejestrowanych danych oraz umożliwia ich przygotowanie jako podstaw do analiz. Jest to narzędzie komplementarne w stosunku do podstawowych modułów systemu SAP R/3. Stanowi ono pierwszy z opracowanych systemów pomocniczych [2] do zarządzania jakością AQ (ang. Assurance Quality) i spełniających funkcje, jakich się oczekuje od wskazanego wyżej modułu QM. 2. ZAŁOŻENIA I OPIS SYSTEMU 2.1. Bazy danych i postulat płaszczyzny integracyjnej Według jednej z definicji baza danych [7] jest to uporządkowany zbiór danych przechowywanych w pamięci komputera, a system baz danych według tej definicji to bazy danych połączone ze środkami programowanymi, które umożliwiają współbieżne operowanie (wyszukiwanie i aktualizowanie) danymi w bazach. Każda baza danych ma: własne źródło danych, własnych użytkowników i związki z reprezentowaną rzeczywistością.

64 Z. Ignaszak, R. Sika Trudno nie dostrzec znaczącej roli baz danych oraz systemów przetwarzających te bazy. Dobrze zaprojektowany system baz danych umożliwia elastyczny, a zarazem szybki dostęp do informacji produkcyjnych. Zagadnienie to jest szczególnie istotne, kiedy przetwarzana jest jednocześnie duża grupa danych, o różnej naturze, rejestrowanych w czasie przez specjalnie zaprogramowane systemy pomiarowe. W przypadku tak skomplikowanych technik wytwarzania jak odlewnictwo różnorodność źródeł danych i ich natura, a także trudności pozyskiwania niezakłóconych parametrów (z uwagi na skrajnie niesprzyjające warunki, np. wysoka temperatura, silne pola magnetyczne), techniczne opracowanie systemu pozyskiwania danych stają się zasadniczymi problemami. Gdy już dysponuje się takimi danymi, można wymagać, aby ich zapis i kolejne aktualizacje nabrały realnego kształtu bazy danych. I dopiero wtedy można mówić o znaczeniu struktury danych, która powinna być od początku dobrze rozplanowana i właściwie interpretowana. Ważne jest zatem zadanie zaprojektowania schematu bazy danych. To właśnie od niego zależy sposób jej strukturyzacji. Projektanci baz danych definiują wspomnianą strukturę bazy i przygotowują programy szczegółowe (aplikacje bazy danych), które mają ułatwić późniejsze korzystanie z niej. Baza danych jest tworzona w określonym celu, dla określonej grupy użytkowników, która powinna posiąść wiedzę dotyczącą korzystania z tej bazy. Struktura bazy danych jest najpierw uzupełniana danymi (znacząca więc rola operacji data mining), a następnie przetwarzana według aplikacji, najczęściej zaproponowanych przez projektanta systemu obsługującego bazę po konsultacji ze specjalistą technologiem odlewnictwa. Opracowana wersja systemu KonMas-final, zgodnie z założeniem, umożliwia wprowadzenie do bazy danych wszystkich parametrów technologicznych mas formierskich, oznaczanych w laboratorium produkcyjnym. Każda masa jest używana w konkretnym przedziale czasowym do wykonywania form do odlewania na liniach automatycznych. Od lat parametry te były zapisywane tylko w raportach rękopisach. Innymi parametrami wprowadzanymi automatycznie do systemu KonMas-final są dane temperaturowe i czasowe z każdego zalania odlewu. Parametry te są udostępniane wytypowanym użytkownikom systemu, także za pośrednictwem sieci komputerowych. Za pomocą odpowiednich algorytmów KonMas-final można zestawiać i analizować parametry masy w bazie, porównywać je z innymi danymi, które są również dostępne z poziomu KonMas-final, lub przekazać je do zbiorczych, zaawansowanych baz danych systemu SAP R/3 (jako opcja: import/eksport danych). W przyszłości przewiduje się stworzenie bazy danych, w której będą przechowywane najistotniejsze, poszerzone dane napływające z wydziałów produkcyjnych w czasie rzeczywistym. Oprócz parametrów masy formierskiej i temperatury żeliwa, rejestrowanych obecnie przez KonMas-final, będą to: skład chemiczny (ze spektrometru), charakterystyki mechaniczne oraz najważniejsze informacje o jakości odlewów w odniesieniu do odlewanej serii. Zamierza się wprowadzać

System do eksploracji wybranych danych produkcyjnych 65 informacje nawet o rozkładzie ilościowym i rodzajowym braków w funkcji kolejności w każdej serii odlewów wykonywanych na liniach automatycznych. Te informacje powinny być dostępne w systemie SAP R/3 jako jedna wyodrębniona baza danych (dla wybranej koncepcji strukturyzacji bazy) według modelu relacyjnego lub obiektowego. Eksport zarejestrowanych przez system KonMas-final danych do nowej bazy utworzonej w systemie SAP R/3 umożliwia również rozproszenie danych (w tzw. rozproszonych bazach danych), co wydaje się rozwiązaniem korzystniejszym. Przetwarzanie rozproszone pozwala lepiej wykorzystać moc obliczeniową komputerów i dopasować dane do lokalnego zapotrzebowania na pewne informacje oraz zapewnia centralizację macierzystych baz danych (np. autorskie pliki XLS, baza BTrieve), co zasygnalizowano na rys. 2. Pewne dane mogą korelować ze sobą w zależności od decyzji technologa (np. parametry masy temperatura żeliwa, czas zalewania temperatura żeliwa, temperatura żeliwa jakość odlewów). Rys. 2. Schemat płaszczyzny integracyjnej systemu KonMas-final z bazą BTrieve Fig. 2. Diagram of the integration plane of the system KonMas-final with the BTrieve database

66 Z. Ignaszak, R. Sika Wprowadzane zmiany i aktualizacja bazy będą widoczne dla wszystkich użytkowników i mogą spełniać funkcję integracyjną. Dane mogą przepływać między różnymi wydziałami przedsiębiorstwa, a czas gromadzenia informacji będzie krótszy. Można wtedy mówić o spójności bazy danych [4]. Jednak pewne zalecenia związane z tymi prawidłowościami przybierają w przypadku systemu przeznaczonego dla odlewnictwa inny wymiar, co wynika ze specyfiki tej technologii. Aby było możliwe łączenie danych napływających w różnym czasie z różnych miejsc (różne wydziały, oddziały, laboratoria), muszą być one umocowane w czasie. Już dzisiaj pozwala to na grupowanie i kojarzenie danych, napływających do wstępnie utworzonej bazy, z uwzględnieniem chronologii produkcji i sekwencji jej etapów, a dalej korekt czasowych przy opracowaniach wymagających skojarzeń czasowych z dokładnością np. do czasu produkcji kilku form (cykli) na linii (kilku minut w odniesieniu do okresu odlewania danej serii, np. 1 2 h). 2.2. Główne zadania opracowanego systemu Idea systemu KonMas-final narodziła się podczas formułowania zakresu pracy dyplomowej pt. Studium nad strukturą systemu SAP R/3 i możliwości jego dostosowania do zarządzania oraz sterowania jakością w Odlewni Żeliwa ŚREM SA [5]. Odlewnia ta to jeden z czołowych producentów odlewów żeliwnych w Polsce i Europie. Pierwotnie program był przeznaczony do rejestrowania i przetwarzania parametrów mas formierskich stosowanych na obu automatycznych liniach produkcyjnych Wydziału Odlewów Lekkich. Z czasem w programie uwzględniono możliwość przejmowania danych z Wydziału Centralnej Wytapialni oraz utworzono algorytmy do ich przetwarzania. Założono, że wszystkie lub wybrane wyniki będzie można zobrazować za pomocą wykresów, a po szczegółowej analizie zbiorczych raportów. Dane z poszczególnych wydziałów, po odpowiedniej konwersji formatów plików (z zarejestrowanymi danymi), mogą być dostępne z poziomu systemu SAP R/3 w postaci kodowanych zbiorów ASCII lub dowolnych plików o akceptowanych przez SAP formatach (xls, doc, dbf). Narzędzie skonstruowano w taki sposób, aby każdy użytkownik obsługujący program był identyfikowany. Pracownicy obsługujący KonMas-final posiadają odpowiednie uprawnienia, login oraz hasło. W programie KonMas-final zastosowano trzy rodzaje uprawnień (analiza jest możliwa tylko w wersji FULL): małe Przeg (przeglądanie danych i analiza), średnie Przeg/Dop/Zm (przeglądanie danych i analiza, dopisywanie, edycja), duże Przeg/Dop/Zm/Konf (przeglądanie danych i analiza, dopisywanie, edycja, administracja).

System do eksploracji wybranych danych produkcyjnych 67 Wszystkie wprowadzone do programu dane, ich zmiana oraz próby zafałszowania czy poprawiania są rejestrowane i dostępne w dowolnej chwili dla administratora programu. Z głównych funkcji, które powinny pełnić programy wchodzące w skład systemu i które są w większości pełnione przez KonMas-final, należy wymienić: raportowanie wartości mierzonych i rejestrowanych parametrów, w pełni identyfikowalnych ze względu na ich powiązanie z konkretną serią odlewów, tworzenie wykresów statystycznych oraz wykresów SKP (statystyczna kontrola procesu przy użyciu budowanych dynamicznie kart Shewharta), przetwarzanie raportów według potrzeb określonych przez technologów, wskazanie podstaw typowych analiz zmienności rejestrowanych parametrów w zestawieniu z informacjami o brakach produkcyjnych o zidentyfikowanej naturze na potrzeby sterowania jakością (w trakcie wdrażania). 2.3. Struktura systemu KonMas-final System został stworzony w dwóch wersjach: DW umożliwia (tylko) rejestrowania danych wejściowych do dalszej analizy (parametry mas formierskich); ewidencję i rodzaj wprowadzanych parametrów mas przedstawiono na rys. 3; FULL umożliwia pełną analizę parametryczną z uwzględnieniem danych z innych baz danych (włącznie z rejestracją wyników). Rys. 3. Panel ekranowy wprowadzanie parametrów mas formierskich Fig. 3. Screen panel introducing of the moulding sands parameters

68 Z. Ignaszak, R. Sika W narzędziu zaimplementowano pięć modułów operacyjnych: DANE WEJŚCIOWE: rejestrowanie parametrów mas formierskich pomierzonych metodami opisanymi w instrukcjach technologicznych, ANALIZA W6: analiza parametrów mas formierskich z wydziału odlewów lekkich W6, ANALIZA W2: analiza parametrów czasowo-temperaturowych zalewania ciekłym żeliwem, pochodzących z wydziału centralnej wytapialni W2, ANALIZA W6-W2: analiza porównawcza parametrów W6 oraz W2, RAPORTY ZBIORCZE (W2-W6): raporty końcowe o parametrach zbiorczych z wydziałów W6 oraz W2. Ponadto funkcjonowanie KonMas-final wspierają cztery moduły wspomagające: LOGOWANIE: obsługa kont użytkowników, USTAWIENIA: sterowanie programem, obsługa użytkowników, import/eksport baz danych, tworzenie nowych baz danych itd., INSTRUKCJE: wszystkie instrukcje stosowane na wydziale W6 w formie elektronicznej, POMOC: podręczna pomoc dla użytkownika. Powyższe moduły są zorganizowane w przejrzysty i czytelny dla użytkownika sposób jako interfejs graficzny (ang. Graphical User Interface, GUI) w postaci modułu głównego programu. Obraz panelu ANALIZA W6 jednego z modułów systemu KonMas-final pokazano na rys. 4. Rys. 4. Panel ekranowy modułu ANALIZA W6 z planszą definiowania okresu analizy (liczba dni) Fig. 4. Screen panel ANALYSE W6 module with the board defining the period of analysis (number of days)

System do eksploracji wybranych danych produkcyjnych 69 Dane można analizować (w tym budować szczegółowe raporty) w ujęciu zakres użytkownika skrajnie, od dziennego do rocznego. Dane z jednego dnia mogą być prezentowane najbardziej szczegółowo. Istnieje tutaj nie tylko możliwość zestawienia wykresów kilku parametrów jednocześnie, ale również wskazania dowolnego asortymentu odlewów i wyróżnienia go na wykresie z pokazaniem na osi odciętych numeru kolejnego pomiaru lub czasu. Zmienność parametrów masy i żeliwa przedstawiona w funkcji czasu umożliwia szybką analizę i sprawdzenie np., w którym miesiącu wartości poszczególnych parametrów masy i żeliwa podlegały znacznym zmianom (odchyleniom od wartości obowiązujących według instrukcji technologicznych dla poszczególnych mas górna oraz dolna linia tolerancji, GLT oraz DLT). 3. PRZYKŁAD PRZETWARZANIA I ANALIZY DANYCH ZA POMOCĄ SYSTEMU KonMas-final Przykłady takich automatycznych analiz dla wybranych dwóch parametrów masy wilgotności masy formierskiej W oraz wytrzymałości na ściskanie w stanie w wilgotnym R c zaprezentowano poniżej. Na rysunkach 5 7 przedstawiono wykresy wygenerowane przez system KonMas-final. Na rysunku 8 parametry masy zestawiono z zarejestrowaną temperaturą żeliwa odlewanego na linii automatycznej. Rys. 5. Porównanie dwóch parametrów masy formierskiej: R c w oraz W zarejestrowanych na wydziale W6 (przykład) Fig. 5. Comparison of two parameters R c w and W of mould sand for the W6 plant (example)

70 Z. Ignaszak, R. Sika Rys. 6. Panel ekranowy modułu ANALIZA W6 porównanie parametrów R c w oraz W w okresie analizowanym przez użytkownika (obraz ekranu Microsoft Excel 2003/XP/PL); widać wzrost wytrzymałości spowodowany spadkiem wilgotności masy formierskiej Fig. 6. Screen panel W6 Analysis module comparison of R c w and W parameters in the analysed user period (screen copy Microsof Excel 2003/XP/PL); we can see the increase in compression strength caused with decrease of the humidity of green sand Rys. 7. Porównanie zmienności głównych parametrów masy formierskiej Fig. 7. Comparison the changeability of green sand main parameters

System do eksploracji wybranych danych produkcyjnych 71 Rys. 8. Zsynchronizowane wykresy porównawcze parametrów masy (z wydziału W6) oraz zalewanego żeliwa (z wydziału W2) z uwzględnieniem danych z bazy BTrieve programu RTO (nietypowy system eksploracji danych [1]) Fig. 8. Synchronized comparative graphs of green sand parameters (from W6 plant) and poured cast irons parameters (from W2 plant) with implication W2 data from BTrieve database (RTO program non typical system of the data mining, [1] 4. PODSUMOWANIE W analizie danych pochodzących z różnych wydziałów ważny jest czynnik czasu (zsynchronizowanie). Na potrzeby analizy oddziaływania parametrów produkcyjnych na jakość można bardzo szybko uzyskać dane historyczne w dowolnym ujęciu podmiotowo-czasowym. System umożliwia wizualizację zmienności parametrów masy formierskiej i żeliwa w odniesieniu do liczby zalanych form i uzyskanych odlewów (serii odlewów) i ich danych identyfikacyjnych. Dane te mogą być dalej przetwarzane i analizowane. Prezentacja efektów wdrożenia systemu w Odlewni Żeliwa SA w Śremie potwierdziła słuszność przyjętych założeń. Wykazano przy tym np. brak dostatecznej liczby wyników pomiaru właściwości mas w celu zapewnienia precyzyjniejszej analizy warunków produkcji. Zaproponowano, aby w Laboratorium Mas na Wydziale Odlewów Lekkich prowadzić częściej pomiary, lecz tylko niektórych parametrów (wytypowano wilgotność, zagęszczalność i ewentualnie wytrzymałość). Obecnie mierzy się i rejestruje tylko do 5% z kilkudziesięciu porcji masy dla danej serii na linii produkcyjnej. Wdrożony na okres próbny system Kon- Mas-final jest w tej odlewni pierwszą tego rodzaju próbą stworzenia spójnej, elektronicznej bazy danych o technologicznych parametrach produkcji z możli-

72 Z. Ignaszak, R. Sika wością jej szybkiego przetwarzania. Po włączeniu do systemu SAP R/3 dodatkowych informacji pochodzących z KonMas-final można uzyskać większą poprawę efektywności sterowania jakością niż za pomocą QM. LITERATURA [1] Bramczewski K., Idec M., Szwajkowski S., System pomiaru i rejestracji temperatury zalewania form, instrukcja obsługi programu RTO PC Soft s.c., Piła 1996. [2] Ignaszak Z., Ciesiółka J. i in., Kompleksowe zastosowanie metod badań nieniszczących do optymalizacji technologii i kosztów wytwarzania odlewów, w aspekcie wzrostu efektywności wykorzystania komputerowych systemów symulacyjnych, raport końcowy projektu celowego nr 6 T08 2003 C 06228, Poznań Śrem 2007 (maszynopis). [3] Odlewnia Żeliwa ŚREM uzyskała tytuł Lidera Informatyki w edycji konkursu w roku 2005 za wzorowe i konsekwentne wykorzystywanie narzędzi informatycznych, Computerworld, http://www.computerworld.pl/artykuly/49233.html. [4] Rojek-Mikołajczak I., Integracyjna rola baz danych w przedsiębiorstwie, w: Computer Integration in Manufacturing, Poznań 1997. [5] Sika R., Studium nad strukturą systemu SAP R/3 i możliwości jego dostosowania do zarządzania oraz sterowania jakością w Odlewni Żeliwa ŚREM S.A., praca dyplomowa pod kierunkiem Z. Ignaszaka, Politechnika Poznańska, Wydział Budowy Maszyn i Zarządzania 2006. [6] Sika R., Ignaszak Z., Po wdrożeniu programu KonMas-final jego wykorzystanie do analizy procesu produkcji odlewów na wydziale W6 Odlewni Żeliwa SREM S.A., w: XI International Symposium Modeling of casting and foundry processes, 26 27 October 2006, Poznan Śrem (Poland). [7] Wieczerzycki W., Bazy danych, Poznań, PFE 1994. Praca wpłynęła do Redakcji 7.01.2008 Recenzent: prof. dr hab. inż. Zenobia Weiss THE SYSTEM TO EXPLORE THE CHOSEN PRODUCTION DATA AND ITS TESTING IN THE FOUNDRY S u m m a r y In the article, the assumptions, procedures and a description of KonMas-final are presented as the author's system to explore chosen data about foundry processes. These data are bring partly from the automated measurement temperatures system, and partly by the personnel of laboratory, instead of results recorded in report-manuscripts. A way of data acquisition and using them for the verification of production conditions are discussed. They pointed how this way of making the credible and available informations is important, so far unavailable in the super short time during analysis of causes of casting defects and control of their quality. System Kompas-final perhaps easily to be linked to the superior SAP R/3 system and to serve for quality controlling in the foundry in the wider dimension. Key words: foundry, databases, data mining, mould sands properties, pouring temperature