Topology Ideal di manufacturing

E-Factory Mitsubishi

Kali ini kita akan mengupas tuntas konsep digital Factory dari Mitsubishi.

Masing masing pemain besar controller, dan sekaligus pelaku industrial 4.0. mempunyai istilah yang berbeda-beda akan industrial 4.0, Schneider misalnya Smart Manufacturing, Mitsubishi Electric Japan menyebutnya e factory, AB dengan Rockwell Automation, Keyence dengan konsep IIOT, dll.

Selangkapnya melalui Video Youtube di bawah ini :

Kesimpulan :

Mitsubishi electric punya produk yang sangat luas ditingkat shopfloor produksi.  mulai dari robotik ,  electrical discharge mesin,  programmable controller,   control system,  inverter,  AC servo.  human machine interface. motor 3 fasa,  permanent magnet motor dll.

Apa yang dikehendaki oleh Mitsubishi pada Edge computing  ada empat fitur : pertama adalah collect data,  kemudian analisa,  kemudian diagnosis kemudian adalah feedback..  ini berlangsung dalam satu loop sistem.  Untuk mendapatkan achievement Production dan high quality output  yang real time.

Pada tingkat edge computing mitsubishi sudah punya fitur : collect data, analisa,  diagnosis, kemudian adalah feedback. Wow, tidak perlu sampai Edge cloud - victor harefa

Industrial PC,  dan  MC work 64,  digunakan untuk processing data pada edge  computing.    Semua yang terkait dengan software produksi,  sensor, programmable controller,  mekatronik,  energy saving,  diolah diproses secara Edge computing. Khusus untuk data-data produksi mesin kita perhatikan tidak ada yang langsung menuju IT System  dalam hal ini adalah edge fog. 

Kemudian ada kata-kata sustainability.
Kalau menurut penjelasan Wikipedia sustainability adalah keberlangsungan positif yang terus menerus dengan memperhatikan faktor-faktor lainnya.  Artinya sistem  yang dibangun harus bisa mengakomodasi dan flexible.

Di tingkat   shopfloor produksi, safety udah menjadi pertimbangan dari Mitsubishi  kemudian masalah sekuritas data juga sudah diperhitungkan oleh Mitsubishi dalam tingkatan shop floor.

Kemudian kita berlanjut ke edge sistem nya.   Mitsubishi menerapkan data primary Processing dan analisa.  dengan menggunakan MC Work 64.   Data-data dari shop floor biasanya ditampung dengan protokol MC work 64.  Semacam  bridging dari data lapangan database system.  data-data yang keluar dari MC work 64 adalah masih  Raw data  atau data primer.   data-data tersebut kemudian diolah  untuk menghasilkan analisa dalam bentuk grafik,  histogram ataupun chart.  ini semua dilakukan oleh  MC work 64.  Sebuah protokol  juga sebagai ada modulnya, yang  disiapkan oleh Mitsubishi, namanya MES modul

Saya tidak pernah mau menggunakan standar software dari Mitsubishi.  sebab,  selain harganya cukup mahal.  Juga data manajemen yang mereka tersedia terkadang tidak bisa mengakomodasi  semua kebutuhan lapangan.  Alias yang standar-standar saja.   Sementara kan beda perusahaan beda kasus. Biasanya sih kami untuk konektivitas dengan brand atau merek lain lebih suka menggunakan OPC server.

Saya tidak pernah mau menggunakan standar software dari Mitsubishi. Biasanya sih kami untuk konektivitas dengan brand atau merek lain lebih suka menggunakan OPC server. - Victor Harefa

OEE, oee, oee adalah, rumus oee, metode oee, oee mesin, oee solution, contoh menghitung oee, oee benchmark data, oee calculation, example, oee industry, vmtech, perusahaan vmtech, vmtech software, victor harefa, industry 4.0, rockwell automation, wonderware, efactory, IIOT, IOT, Edge computing, Edge cloud, mttr, mtbf, machine, mesin, suhu, akuisisi data mesin, packing, cokote, minor stop,scada system, apa itu mes, mes adalah

OEE, oee, oee adalah, rumus oee, metode oee, oee mesin, oee solution, contoh menghitung oee, oee benchmark data, oee calculation, example, oee industry, vmtech, perusahaan vmtech, vmtech software, victor harefa, industry 4.0, rockwell automation, wonderware, efactory, IIOT, IOT, Edge computing, Edge cloud, mttr, mtbf, machine, mesin, suhu, akuisisi data mesin, packing, cokote, minor stop,scada system, apa itu mes, mes adalah

Hebatnya Industry 4.0 dibanding 3.0

Hebatnya Industry 4.0 dibanding 3.0

18 April 2020 - Pada kesempatan kali ini,  Saya akan mencoba menjelaskan hebatnya revolusi industry 4.0 di manufacturing, sekaligus menjawab sedikit keragu-raguan dari teman-teman di pabrik tentang industrial 3.0 dan industrial 4.0.

Industrial 3.0 didominasi oleh automation.  Tujuan otomasi adalah sebuah konsep teknologi yang menggunakan auto mechanical dan robot untuk menggantikan pekerjaan repetitif manusia.

Adapun ciri-ciri dari industrial 3.0 selain hanya automatisation adalah :  "berjayanya satu aplikasi  yang kita kenal 10-20  tahun belakangan yakni Microsoft Excel  atau spreadsheet".   Dua hal ini menurut saya dominan dilakukan dan  paling banyak ditemukan di Industrial 3.0

Jelas, teknology yang berkembang dan digunakan  hari ini di pabrik atau manufacturing adalah teknologi 10 tahun yang lalu.  Disini saya tidak bicara tentang automation atau Robot  dengan AI.

Kondisi Automation kita hari ini

Saya ulang lagi : "yang digunakan untuk produksi  hari ini di pabrik adalah hasil teknology automation  hasil 5-10 tahun yang lalu". 

Kalau kita mau jujur,  setiap kali ada pameran Manufacturing,  atau pameran mesin. Teknologi yang digunakan juga tidak terlalu jauh, dan masih mirip dengan  teknologi  sebelumnya.   Misalnya mesin CNC dan   mesin die casting. Sampai hari ini,  masih ada tiga teknologi yang dipakai di indonesia yakni Gravity  Die Casting,  Low Pressure Casting, dan  High Pressure Die Casting.  Selain ketiga teknologi itu,  di negara kita belum ada.  Saya ingin sampaikan yang ril ril saja.

Kemudian bagaimana pabrik memutuskan dan   akhirnya membeli "new machine  high pressure die casting"?.  Betul, pertimbangan teknis  seperti : banyaknya porosity,   banyaknya defect  visual, menciut, dll".

Proses pengambilan keputusannya kira-kira :   middle management, sampai top manajemen melakukan rapat,  menggunakan tools andalan. Tools andalan itu apa?. Salah satunya adalah Microsoft Excel atau spreadsheet dan kombinasi dengan database.  Beberapa pabrik masih menggunakan kertas (repot manual).   Datanya  juga masih dipertanyakan. Karena tidak akan bisa realtime. Tidak berasal langsung dari mesin (auto data collection). Melainkan manual input.

Akhirnya..
Keputusan management unttuk membeli mesin baru akhirnya tercapai. Proses nya  dengan pertimbangan dari report manual, planning, forecasting, target, depresiasi mesin, DA dll.
Satu hal yang selalu luput adalah bagaimana dengan port komunikasi mesin untuk auto Data collection menuju Smart Factory di kemudian hari. Ini permasalahan yang dominan timbul. 

Syukur-syukur jika pabrik tersebut mempertimbangkan juga  tentang skor TEEP nya Atau tidak sama sekali.   Jika tidak sama sekali, berarti keputusannya hanya berdasarkan feeling, subjectif, atau mengikuti keinginan owner semata.

Inilah bagaimana gambaran industrial 3.0 berjalan tanpa kita sadari. Paradigma yang digunakan adalah paradigma 3.0.  Hal yang paling esensi untuk memutuskan dan meningkatkan kapasitas,  menambah lini produksi,  menambah mesin,  menambah tenaga kerja,  melakukan automation,  bahkan   ekspansi pabrik baru,  dilakukan semuanya  dengan data yang tidak real time,    tidak transparan,  tidak tervisualisasi,  tidak terintegrasi,  tidak akurat,   tidak komprehensif. Tidak seperti paradigma industrial 4.0

"meningkatkan kapasitas,  menambah lini produksi,  menambah mesin,  menambah tenaga kerja,  melakukan automation,  bahkan   ekspansi pabrik baru,  dilakukan semuanya  dengan data yang tidak real time, tidak akurat, tidak auto data collection, tidak terintegrasi" - industrial 3.0

Dan satu lagi,  menggunakan tools  yang terbatas kemampuannya,  sudah tidak robust design dan tidak seamless dengan mesin dan fasilitas produksi, yakni microsoft excel atau speadsheet.

Begitulah adanya industrial 3.0.  Ini kondisi real dan sedang berjalan di  pabrik-pabrik kita di Indonesia. Pembelian mesin dominan dilakukan atas pertimbangan segelintir saja. 

Kelemahan disempurnakan oleh industrial 4.0.  

Kelemahan-kelemahan ini yang  dilengkapi dan disempurnakan oleh industrial 4.0.  Bagaimana keputusan-keputusan di pabrik itu dilakukan dengan Realtime, akurat , cepat dan tepat.  Dilakukan dengan menggunakan tools yang tepat.  Sumber data langsung dari mesin dan fasilitas produksi.  Mengurangi, bahkan syukur-syukur menghilangkan manual entry dan manual reporting. Melibatkan  level paling bawah yakni operator ,  supervisor,  manajer pabrik,  plant Manager,  bahkan owner sekalipun. Data-data yang kredibel, Durable serta realtime ini kemudian diolah untuk bisa berikan informasi , analitics dan prediction. 

Sehingga apapun  keputusannya  berdasarkan auto data processing dan algoritma mesin olah data. Manusia dalam hal ini operator dan semua lini hanya mengkonsunsumsi data dan informasi dari mesin, bukan dari orang. Hal diatas adalah minimal fitur yang kita bisa dapatkan dari Industrial 4.0. Minimal itu yang didapatkan. Belum lagi kami uraikan betapa powerfull nya paradigma 4.0 untuk New Business Strategy, ataupun Powerfull SCM (unify SCM).

Owner, Managerial, Supervisor, danOperator bertindak atas keputusan system, dalam hal ini adalah algoritma yang digunakan. Baru  kemudian berkesimpulan. Apakah  perlu melakukan investasi mesin, ekspansi pabrik, ekspansi produk atau cukup hanya dengan menghilangkan downtime yang terjadi selama proses produksi. Dan itu cukup.

Jika ingin mendapatkan advance fitur,  maka kita akan  membangun sistem sampai kepada machine learning,  big data analytical dan AI. Keputusan dari hasil olah algoritma kemudian akan di eksekusi oleh actuator.  Menjadikan pabrik sebagai pabrik dengan tingkat intellgency yang tinggi untuk mencapai optimum output

Sumber data industrial 4.0 dari mana?.  Adalah level paling bawah dari 5  organisasi level automations.  Yakni adalah di shopfloor (Standdarisasi ISA 95).  Tidak ujug-ujug sampai kepada AI. Proses data mining untuk Big Data Analitical juga melibatkan devise IOT dengan berbagai protokolnya. 

Hari ini, mana yang terbaik, Industrial 3.0 atau Industrial 4.0?

Yang paling bijaksana adalah beralih menggunakan paradigma 4.0. Sebab dalam prakteknya industrial 3.0 akan menghabiskan anggaran yang tidak sedikit dengan waktu yang cukup lama untuk menyelesaikannya. Sementara ujung-ujungnya, industrial 3.0 tidak ada kepastian dikemudian hari.  Apakah masih relevan atau tidak. Apakah masih bisa profit atau tidak?, ditengah perkembangan dan kecepatan dunia saat ini. Industrial 3.0 sudah tidak relevan.

Silahkan, Anda bisa menambahkan lagi  beberapa  perbedaan antara industrial 4.0 dan industrial 3.0. masih banyak lagi yang tidak kami sebutkan. 

MESIN SAYA, PABRIK SAYA BELUM SIAP?

Pendapat, opini dan sudut pandang ini yang seringkali saya jumpai  dikala berdiskusi dengan customer untuk ber transformasi menuju Digital Factory.  "Oh,  saya belum siap",  "pabrik saya belum siap, mesin masih manual, mesin baru semi auto", dll.

Jawaban kami :  "Semua tidak ada yang siap.  Tapi satu hal,  kompetitor anda  yang lokasi nya di sini  dan di belahan negara lain,   akan melakukan nya duluan dari anda.  Akhirnya anda akan kalah dalam kompetisi dan tidak relevant".

Saya dan anda sudah berada di era IR4.0. Sadar atau tidak sadar.  Secara personal ataupun organisasi. Kita tau,  bagaimana kita dimudahkan dengan smartphone, tokopedia, bukalapak lazada, gojek dll. Semua bicara tentang mesin pintar dan algoritma.  Kita sudah didalamnya. Kita sudah jadi bagian dari IR4.0.

Secara Organisasi, perusahaan , kita masih menjadi objek, bukan subjek. Aplikasi Google map, zoom, slack, MES misalnya. Kita hanya konsumennya. Apakah selamanya menjadi konsumen?, sementara ada yang harusnya kita bisa lakukan dan menjadi sebagai subject.

Kita tidak harus menunggu mesin anda di upgrade dulu,  menuju backbone  industrial 4.0 .  Tidak perlu.

Anda tidak harus menunggu mesin anda di upgrade dulu,  menuju backbone  industrial 4.0, yakni  ethernet communication.  Tidak perlu.

Jika melakukannya, anda akan menghabiskan waktu yang banyak sekali. Anda akan menghabiskan banyak sekali uang, losses capasitas, energy.  Sementara hasilnya belum tentu sesuai dengan yang diharapkan.

Industrial 4.0 tidak memandang jenis mesin,  jenis proses,  jenis pabrik,  jenis orang.  Lakukan dengan konsep industrial 4.0 .  Dengan kondisi yang ada.  Tahap demi tahap,  menuju digital Factory,  Smart Manufacturing, atau e factory.

Tidak perlu harus upgrade mesin.  Untuk planning upgrade mesin  bisa berjalan paralel  dengan implementasi industri 4.0.  Justru kelebihannya adalah,  keputusan untuk upgrade,  membeli mesin baru,   lini produksi baru,  desain produk baru,  rekrut karyawan baru,  pemberian bonus,  promosi , keputusannya  berdasarkan data processing dan algoritma . 

Pabrik-pabrik yang sudah memutuskan untuk upgrade mesin baru,  menambah lini baru,  tanpa  pertimbangan dari  data dan algoritma  akan  pusing kepala.  Semakin besar  dan semakin melebar  perusahaan atau pabrik,  maka semakin kompleks pula permasalahan yang timbul.  Salah-salah  mengorganisasi diri dan berkompetisi, akan bangkrut.

Dunia sangat dinamis,  perubahan bisa berlangsung hitungan detik.  Keputusan untuk mau digital factory atau  cara konvensional   harus segera diputuskan.   Jika memilih menuju digital Factory  artinya anda akan ikut arah ikut arus.  Jika tetap dengan pilihan anda  berjalan dengan konvensional pabrik,  maka anda akan melawan arus. Terima kasih.

Penulis : Viktor Harefa

OEE, oee, oee adalah, rumus oee, metode oee, oee mesin, oee solution, contoh menghitung oee, oee benchmark data, oee calculation, example, oee industry, vmtech, perusahaan vmtech, vmtech software, victor harefa, industry 4.0, rockwell automation, wonderware, efactory, IIOT, IOT, Edge computing, Edge cloud, mttr, mtbf, machine, mesin, suhu, akuisisi data mesin, packing, cokote, minor stop,scada system, apa itu mes, mes adalah

Kenal dengan EDGE COMPUTING

Pada kesempatan kali ini, saya akan menjelaskan bagaimana perbedaan antara edge computing dan Edge Fog. Edge computing sebagian besar dijumpai di Manufacturing Processing. Edge fog juga saat ini perkembangannya kan akan ada 75 juta dwvice IOT akan aktif di seluruh dunia, dapat di jumpai di berbagai sektor : pertanian, peternakan, logistik dll..

Sebelumnya kita harus punya identifikasi terhadap kedua sistem computing ini. Edge computing adalah sebuah konsep dimana Processing data dilakukan dekat dengan data source. Dalam hal ini dekat dengan sensor ataupun aktuator. Data tidak dikirim langsung dengan internet menuju ke cloud sistem atau sesuatu pokoknya centralized  data. Data diolah untuk menghasilkan informasi di tempat. Devise yang terlibat dalam Edge computing adalah : Sensor, remote, PLCs, moduls, dan ethernet port.

CONTOH EDGE COMPUTING

Contohnya misalnya, ketika sensor temperatur dalam hal ini termokopel menunjukkan angka suhu sebesar 37,8  Celcius.  Angka tersebut kemudian digunakan untuk memunculkan alarm.  Alarm yang muncul ini adalah  sebagai trigger untuk menggerakkan aktuator.  Seperti menutup atau membuka pintu.   Goals nya adalah : bagi tubuh yang temperatur nya diatas 37 derajay celcius, maka pintu akan terbuka.

Proses ini berlangsung dengan kecepatan scanning data yang tinggi.  Dalam hitungan mili second.  Karena  thermocouple dihadapkan pada  item, dan sampling dalam jumlah dan kecepatan tinggi.  Data  dengan nilai 37,8  Celcius tidak perlu dikirim Edge fog atau virtual server, atau cloud dulu.  Mesti harus diolah di lokasi  Sumber data untuk menghasilkan informasi dan execution.

Contoh lain adalah seperti ketika kita menotifikasi down time yang terjadi di mesin.  Ketika terjadi downtime di mesin, dengan interface HMI (human machine interface),   seketika itu juga sistem akan bertanya kepada operator akan down time yang terjadi itu apa?.  Kemudian operator menotifikasi kejadian  downtime tersebut dengan pencetan touch screen pada layar HMI. Exsekusi ini harus segera dilakukan dan di notifikasi,  secepatnya tanpa harus ke Edge FOG (IT system).  ini menghendaki data diproses dengan Edge Computing.

Notification dari operator kemudian digunakan untuk trigger dalam memilih jenis down Time.,  starting Time dan duration time dari Breakdown Machine.

Edge computing digunakan untuk reducing  latensi  dan delay yang terjadi pada sistem pengiriman data.  Mempertahankan Speed dan performance data  dari sensor menuju Edge Cloud.

Edge computing digunakan untuk reducing  latensi  dan delay yang terjadi pada sistem pengiriman data.  Mempertahankan Speed dan performance data  dari sensor menuju Edge Cloud.

Bagaimana dengan edge fog?,  edge  buka melakukan komputasi storage dan communication Perbedaannya terletak di mana data dan  ke laut berjarak.  yang paling bagus adalah  kombinasi antara Edge computing  dengan Edge fog.  dengan demikian kita mendapatkan performa sistem yang tinggi.

Namun semua tergantung kepada  goals dari apa yang akan kita bangun.  ada hal-hal yang membutuhkan kecepatan pengolahan dapatkan  informasi lanjutan. Ada juga hal-hal yang tidak membutuhkan pengolahan data mana dekat dengan sumber data.

Bagaimana edge computing bisa mengurangi cost?

Salah satu contoh aplikasi yang kita bisa lihat mana penggunaan video untuk CCTV.  CCTV digunakan untuk melihat dan memonitoring visual sebuah Jalan Raya.  pada prakteknya dilapangan Jalan Raya tidak selalu berisi mobil atau keramaian.  mungkin sepertiganya hanya ada data,  dua pertiganya lagi tidak punya data ,  alias Jalan Raya nya kosong.

video tersebut sebaiknya tidak langsung di upload edge fog  Menuju ke cloud sistem.  akan sangat besar biayanya storage cost, channel a& distibution cost  jika semua secara continuous dikirimkan  kepada Cloud system.  susu seperti ini sebaiknya diolah secara edge computing saja.  jauh lebih hemat dan lebih cepat.

OEE bukan Option, namun kewajiban

Bapak Ibu , orang Manufacturing sangat paham dengan istilah level automation seperti ini.

Level struktur organisasi automation di  pabrik anda berjalan apapun jenis usahanya. Bagian paling bawah adalah  PLC dan HMI .

PLC, dan HMI hampir semua perusahaan mempunyai kontrol tersebut untuk mengelola produksi mesin serta fasilitas lainnya. SCADA supervisi kontrol akuisisi data Tidak semua orang harus punya SCADA. scada dibutuhkan biasanya untuk piping atau proses-proses yang mempunyai auto complicated dan luas. seperti chemical, cement processing, berapa proses farmasi dll. ERP/SAP semua orang hampir memiliki sistem tersebut untuk mengontrol bill of material, logistik, price dll.

MES Manufacturing execution system, sangat sedikit perusahaan yang memiliki sistem seperti ini. karena memang membutuhkan tingkat kesulitan yang tinggi dibanding yang lainnya. terkadang seseorang membeli mesin, tidak pernah terbesit tentang horizontal integration ataupun vertical integration.

Pada industrial 3.0 terpisahkan.  PLC dan HMI mengontrol seluruh langsung di pabrik terkait dengan:

•  Melindungi safety untuk karyawan
•  Memastikan mesin    berjalan dengan baik
•  Repeatly  dan uniforming
•  Sedangkan HMI untuk mengontrol equipment  dalam ekosistem shopfloor

Fungsi Scada atau supervisi control akuisisi data  parameter mesin seperti alarm monitoring serta control antire  Operation plan  ruang ROM control

Fungsi MES :  menterjemahkan sales ataupun ERp   tadi jadwal dan proses produksi floor.  di sinilah terdapat oee   overall equipment  effectiveness.

Fungsi ERP ;  enterprise resource planning berisikan perencanaan  material dll.

Cloud system :  adalah fasilitas di mana semua data ditempatkan kemudian dilakukan prosesing untuk mendapatkan Sporting dan data Analytical.

OEE bukanlah pilihan,  ini adalah kewajiban bagi setiap pabrik.

 Ada dua pendekatan yang digunakan untuk menghitung efektivitas.

1.  TEEP  adalah pendekatan teoritikal  untuk menghitung efektivitas mesin dan fasilitas produksi,  dimana jika membutuhkan cycle time 1 menit per pieces,  dan dilakukan proses produksi selama 7 hari dengan 1 Hari 24 Jam maka skor dari teep  jika outputnysa 1440 pcs adalah 100%,  namun jika hanya  1296 pcs, maka score teep 90%. 
2. Working hours 24jam sesuatu yang tidak mungkin. OEE  atau overall equipment effectiveness  adalah pendekatan aktual dari scheduling produksi.  adalah :
• Kondisi real lapangan,  
• Real jadwal produksi,  
• Mengakomodasi semua variabel yang ada di lantai produksi.  termasuk planning produksi seperti safety meeting shiftchange,  changeover,  Jumatan,  dan planning lainnya.
• OEE adalah Standarisasi Rates ,  yang sifatnya  Fairplay,  sudah mewakili banyak variabel di lantai produksi sampai kepada parameter mesin dan flow proses.

OEE  terdiri atas tiga komponen 

1. Availability mempunyai skor dari 0 sampai 100%,  terkait dengan down Time.  jika anda punya satu shift 8 jam kerja,  kemudian punya planning 1 jam maka  operational Time Anda adalah  7 jam.  Tidak mungkin 7 jam itu 100%,  pasti ada stop saat ganti varian,  atau ganti shift.  Jika ada kejadian breakdown  selama 1 jam  misalnya maka,  availability Anda adalah  8 jam dikurang  1 jam untuk planning dan 1 jam untuk unplanning,  dibagi dengan 7 jam sehingga nilai avalibility  85% .
2. Performance terkait dengan cycle time.
   Apabila part yang didapatkan selama 6 jam (21600 detik ) misalnya 3000 pcs, 1 pcs   Butuh Waktu cycle time selama 3 detik , maka target nya 7200 pcs. Karena actualnya hanya 1000 maka PErformance nya adalah :  (total produk* cycle time)/Grosstime * 100% = 41%.
3. Quality rate adalah persentase total produk oke  dibagi dengan total produk yang hasil dan dalam persen.  

Di lantai produksi.  beberapa teman-teman katakan bahwa yang selalu menjadi problem adalah  equipment dari heating sistem.  Terkadang teman-teman ini mengungkap ini  dan menjadikannya sebagai satu urgency,  untuk push  pengadaan barang baru.

OEE scoring  dapat menunjukkan yang mana yang prioritas yang mana yang tidak prioritas. OEE  menunjukkan ternyata heating system,  tidak punya pengaruh apa-apa untuk produksi termasuk kualitasnya.  artinya tidak butuh urgency penting untuk mengganti heater.

Jadi Bapak Ibu kesimpulannya, OEE  sangat penting,  kalau anda tidak melakukannya sekarang,Maka kompetitor  anda akan selangkah lebih maju dari anda.  Akhirnya anda akan ketinggalan,  dan menghilang dalam kompetisi bisnis.

 Jangan lupa hari ini,  market menghendaki kecepatan,  harga yang bersaing,  kemudahan mengakses,  sevice yang terbaik sebagai customer experience.   dunia sudah berubah,   Mari kita juga ikut berubah. Salam Digitalisasi.

Tips Implementasi OEE Scoring

Apa sesungguhnya tujuan kita sementasi digitalisasi khususnya menangkap OEE ? skoring di lantai produksi?.

Banyak  perusahaan yang kami temui dalam perjalanannya dan perjuangannya untuk agar supaya OEE  bisa menjadi digital  artinya dari manual menjadi otomatis.   Mohon maaf, banyak yang terombang-ambing dengan berbagai pertimbangan.  Sudah tidak sejalan dengan konsep di awal.  beberapa alasannya antara lain :

1. Terkendala baget  pembelian
2. Scope yang setujui oleh top manajemen hanyalah sekop kecil,   lagi lagi top management sedikit berhemat anggaran (Katanya seperti itu).
3. Konsep OEE  yang belum matang,  terutama mapping problem di mesin masih belum sempurna. ingat 6 big losses.
4. Beda vendor beda konsep,  beda topologi.  masing-masing mempunyai aliran catatan sendiri sendiri.   sehingga user seringkali  terombang-ambing.
5. Bagian purchasing sedikit bingung karena diwajibkan untuk komparasi atau tender.  sementara lemah di sisi technical dan konsep, setiap vendor punya konsep software dan hardware yang berbeda.
6. Purchasing hanya memilih berdasarkan nilai rupiah keluarkan oleh vendor.

Solusi dari kami sebagai berikut :

1. Ingat tujuan awal dari  digitalisasi OEE  adalah menangkap problem/brakdown/unplanned/downtime di lantai produksi .  Menangkapnya seperti apa?Problem yang ditangkap harus sedetail mungkin dan automatis.  Sampai kepada mesin.  bukan hanya lini produksi.  Sampai ke satuan terkecil dari shopfloor.  Ketika bicara continuous Line  problem harus bisa diuraikan sampai ke mesin. 
2. Seminimum mungkin   operator atau orang berperan.  Kalau bisa semua otomatis. Ketika bentuknya lini produksi,  artinya terdiri atas beberapa mesin dan beberapa proses,   sebisa mungkin  sistem otomatis mesin mendeteksi mesin mana  yang menyebabkan  Line produksi terganggu outputnya dan membebankan downtime ke mesin tersebut secara otomatis. Sekali lagi, itu otomatis jangan pakai orang atau operator adjustment lagi.
3. OEE  yang digunakan adalah OEE shift,  bukan OEE bacth, atau OEE product. Tidak ada OEE bacth atau OEE product.
4. System harus bisa customized dan terintegrasi dengan platform line seperti SAP, ERP, Edge Cloud dsb.

Dengan pertimbangan di atas,  anda sebagai user dan sebagai Project leader  tidak terombang ambing alias tetap dengan purpose di awal.  Saya sudah Urutkan dari nomor 1 prioritas utama sampai dengan nomor 4,  semoga hal ini bisa membantu  bapak ibu ya tetap dalam konsep yang benar a head dengan  industrial Revolution 4.0.  Terima kasih.

OEE, oee, oee adalah, rumus oee, metode oee, oee mesin, oee solution, contoh menghitung oee, oee benchmark data, oee calculation, example, oee industry, vmtech, perusahaan vmtech, vmtech software, victor harefa, industry 4.0, rockwell automation, wonderware, efactory, IIOT, IOT, Edge computing, Edge cloud, mttr, mtbf, machine, mesin, suhu, akuisisi data mesin, packing, cokote, minor stop,scada system, apa itu mes, mes adalah

Konsep Energy Monitoring System

Pada kesempatan kali ini saya akan penjelasan tentang energi monitoring dan bagaimana sesungguhnya benefit yang didapat.

Sebelumnya, saya akan mulai dengan 1 statement.

"Anda tidak akan bisa mereduce energi hanya dengan menginvestasi power meter, integration device,  dan memonitoring nya dalam dashboard (monitoring listrik, gas, air dan steam). Jadi investasi anda akan energy monitoring system hanya berhenti sampai di situ saja." - Victor harefa

Bagaimana sebenarnya energi dan penghematannya bermanfaat buat perusahaan, saya urutkan sebagai berikut :

energy monitoring system (EMS) , jauh lebih tenar dari pada istilah energi reduce program. Istilah EMS jauh lebih sering kita dengar daripada Energy reducing program. Karena sesungguhnya energi reducing program adalah kelanjutan dari EMS. Yang pasti semua orang ingin energi reducing program. Jadi Bagaimana me-reducing energi?

1. langkah pertama adalah Anda memasuki step measurement. , yang paling bijak menggunakan device dengan fitur auto data collection, bukan manual reproting. Hari ini , komunikasi yang terbaik dari sisi durabilitas data dan kecepatan data adalah menggunakan Power meter dengan komunikasi modbus TCP/IP.  Komunikasi modbus rtu sudah mulai ditinggalkan. Karena sudah teknologi lama. Berapa alasan kenapa kita menganjurkan untuk menggunakan kasih modbus TCP akan saya Uraikan di bawah nantinya.
2. Langkah kedua adalah visualisasi. Setelah melakukan measurement, visualisasi data konsumsi energi per departemen atau per proses . Kemudian kualitas arus , voltage, Frakuensi, harmonic serta konsumsi KWH, power Factor dan lain-lain.
3. Langkah ketiga adalah reduce energi. Tahap ini sangat kritikal terdiri atas beberapa step :
1. Untuk mereduksi energi harus mau melihat dan mempelajari kondisi sekarang. Mengenal betul tipikal proses produksi, dan elektrikal facility yang terlibat di dalamnya.
2. Lihat potensi penghematan kira-kira di mana yang bisa dilakukan penghematan. Ini memerlukan observasi dan data.
3. Dari beberapa potensi penghematan kita akan membuat target. Berapa penghematan bisa dilakukan.
4. Tetapkan Baseline Baseline : nilai acuan kinerja energi pada saat base year yang akan digunakan sebagai pembanding dan menetapkan apakah kinerja energi meningkat (hemat) atau menurun (boros)
5. Absolut EnPI : Kwh, Ton Batubara, M3 Gas (layak digunakan kalau tidak ada variabel yg berpengaruh terhadap konsumsi energi)energi Intensity : Kwh/pcs produk (berlaku kalau baseload =0) Persamaan regresi : Kwh = 10 x Pcs product + 100 kwh. (berlaku jika : R2 diatas 0.75, P value< 0.05, F value < 0.01)
4. Langkah keempat adalah Auto Reporting System. Sebagai bagian dari "fungsi manage", maka Auto Report yang bisa mengakumulasi segala penyimpangan yang terjadi atau abnormality terkait dengan pemborosan energi, aktual konsumsi dll tanpa manual report. jauh dari kertas dan ballpoint secara realtime. tervisualisasi, terintegrasi, decentralisasi, serta flexible.

Penting :
"ada fakta yang tidak bisa diganggu gugat sebagai Manufacturing. 70% pemborosan atau energi loss di karena proses downtime mesin dan fasiliyas produksi lainnya, sedangkan 30% adalah penyebab lain nya"

Pemborosan karena downtime apa?. Pemborosan yang disebabkan dari proses produksi yang tidak efektif. Mesin jalan tapi tidak ada output salah satunya. 

30% adalah penyebab lainnya ini diakibatkan beberapa faktor seperti power factor, kejadian disturbance seperti undervoltage, overvoltage, harmoniq unbalance voltage, fluctuation power frequency variation.

Untuk mengukur ini semua diperlukan kecepatan data dari transfer Power Meter. Artinya power meter punya kemungkinan untuk  mengirim banyak  data sekaligus menyangkut power factor undervoltage harmoniq, unbalancing, fluctuation power, frequency variation dalam sekali kirim kepada data Logger atau pooling data.

Itu kenapa power meter seperti Schneider. Mitsubishi, Panasonic, Siemens mempunyai variasi model power meter macem-macem harganya masing-masing. ada yang menggunakan Mod bus RTU, ada yang menggunakan modbus TCP. Mempunyai harga yang beraneka ragam pula. Yang paling tinggi kualitas dari pengiriman data sampai dengan hari ini adalah komunikasi dengan modbus TCP/IP. Juga searah dengan backbone IIOT yakni ethernet connection.

Catatan saya, modbus rtu masih bisa digunakan pada scada, karena scada tidak terlalu mementingkan informasi data di atas (tidak ada pengiriman data masiv ke pooling data atau centralize data). Hanya Satu Atau Dua apa saja yang sekali kirim kepada data Logger atau Pooling data.

Catatan saya, modbus rtu masih bisa digunakan pada scada, karena scada tidak terlalu mementingkan informasi data di atas (tidak ada pengiriman data masiv ke pooling data atau centralize data)

Mengapa Power meter dengan Komunikasi modbus TCP lebih baik dari Serial?

Apabila anda mengandalkan komunikasi modbus RT untuk mengirim informasi power factor undervoltage harmoniq, unbalancing, fluctuation power, frequency variation dalam sekali kirim kepada data Logger atau pooling data . Pengalaman kami sebagai integrator memastikan bahwa anda tidak akan dapat informasi sepenuhnnya. Alias data tidak masuk. Hanya model komunikasi modbus TCP yang bisa memungkinkan untuk itu semua. Ditambah dengan manajemen traffic data. 

Kedua adalah topologi dari modbus RTU menghendaki semua dalam status "on" yah setiap harinya, karena topologi serial. Artinya jika salah satu dalam status of maka data tidak masuk.  Perusahaan wajib menyediakan 1 source elektrikal yang independen di luar dari mesin.

Ketiga adalah bicara tentang kecepatan data banyaknya data yang terkirim, maka modbus RTU

hanya sepersepuluh kecepatannya dibandingkan dengan modbus TCP.

kami sebagai system integrator khusus untuk manufacturing sangat sarankan Jika anda ingin melakukan measurement dan punya visi besar "Digital Factory " terkait dengan mesin produksi sebaiknya menggunakan power meter yang punya konektivitas modbus TCP/IP.  Kenapa?,  karena faktor 30% losses akan anda bisa hitung dengan akurat.  Gunakan device dan system yang tepat. Salam Digitalisasi.

AUTO OEE wajib, bukan OPTION !

Kali ini, saya akan menjelaskan dengan ringan, bagaimana auto oee scoring, memiliki dampak yang signifikan buat perusahaan. Pada penjelasan sebelumnya, saya sudah uraikan bagaimana seluk-beluk manual oee scoring ( oee scoring yang dihasilkan dengan kalkulasi manual serta reporting manual), beserta berbagai efeknya, dibandingkan dengan AUTO OEE scoring.

Cek disini : https://askvmtech.blogspot.com/2019/12/ada-apa-dengan-manual-oee-overall.html

Ilustrasi sebuah auto oee scoring :

OEE scoring adalah suatu aktivitas pengecekan kesehatan atau medical check up seseorang terhadap beberapa parameter, sehingga dikatakan sehat atau tidak sehat.

OEE scoring adalah raport anak SD. Seorang anak dikatakan juara 1, ketika mempunyai nilai tinggi pada mata pelajaran matematika, bahasa dan sejarah.

OEE adalah dashboard sebuah mobil, memberikan informasi kepada driver untuk mengurangi atau mempercepat Laju kendaraan. tanpa dashboard speedometer, maka seorang sopir hanya bisa mereka-reka.

Saya lebih tertarik dengan ilustrasi raport anak SD . Hal ini sama dengan OEE scoring di lantai produksi.  Bedanya hanya terletak dimana raport anak SD tersebut diaplikasikan di mesin atau fasilitas produksi. Dengan raport atau OEE scoring,

• Seorang operator dapat mengkoreksi dirinya sendiri akan pencapaiannya di hari itu.
• Seorang supervisor dapat mengetahui dengan tepat dan akurat, mesin mana yang selalu menjadi problem utama.
• Seorang General Manager dari sebuah lantai produksi, dapat mengetahui persis masalah line produksi apa?, dari berbagai sisi.
• Seorang purchasing bisa menempatkan mana skala prioritas dari pembelian sparepart yang punya pengaruh besar dengan pencapaian produksi.
• Seorang Owner perusahaan dapat mengevaluasi dengan cepat dan tepat, terhadap permasalahan yang terjadi lantai produksi.

Ingat, bahwa seorang owner perusahaan menginvestasikan : Man, Material Method, Mother Nature, dengan harapan bahwa semuanya berjalan dengan presisi setiap harinya, untuk menghasilkan profit, demi kesejahteraan bersama. Termasuk kesejahteraan karyawan.

IBM perusahaan besar pernah mengibaratkan  Data "OEE scoring" sama dengan sistem peredaran darah . Pada tubuh kita, semua nutrisi yang berguna bagi tubuh, termasuk polutan yang merugikan, ditransfer oleh sistem peredaran darah.

Dengan demikian tubuh akan memperoleh nutrisi yang dibutuhkan untuk berkembang. Sebaliknya, Jika polutan juga terdistribusi ke bagian tubuh. Polutant menyebabkan tubuh mengalami gangguan kesehatan. Dan manusia merespons dengan pengobatan.

Bayangkan , jika sistem peredaran darah, dalam hal ini OEE scoring terganggu oleh tingkat kolesterol, kekentalan darah, kekurangan sel darah putih dll. Nutrisi yang seharusnya berguna buat tubuh, dan polutan yang seharusnya terdeteksi,  tidak tersampaikan dan tidak terdistribusi oleh peredaran darah. Apa yang terjadi ?, kita akan kesakitan dan suatu saat kritis.

Hal-hal baik terjadi di lantai produksi, juga hal-hal buruk dan negatif yang terjadi di produksi tidak tersampaikan kepada top management. Tidak ada transparansi dan visualisasi. Semua bicara feeling.  Mohon maaf terkadang asal bapak senang, dan sudah menjadi kebiasaan (Culture). Data tidak terdistribusi dengan baik, tidak Real Time.

Bayangkan, jika itu adalah badan organisasi perusahaan anda?. pasti akan mengalami kesulitan dan kesakitan. Dan jika sudah kronis, perusahaan anda sewaktu-waktu akan bangkrut seperti bom waktu. Karena menyimpan permasalahan terus menerus dengan cara yang salah.

Banyak perusahaan Manufacturing yang mengalami hal seperti itu. Bahkan BUMN sebagai Usaha Milik Negara akhirnya harus ditutup, karena rugi terus, defisit terus dari waktu ke waktu.

Kenapa harus OEE ?

Sebenarnya, banyak tools yang bisa menjadi dashboard atau cermin buat perusahaan tentang lantai produksi. Tapi apakah se efektif, se komprehensif OEE SCORING?

Jawabannya : tidak ada selain OEE scoring.

JIPM - Japan Institute plant maintenance telah menegaskan bahwa OEE adalah data matriks yang menggambarkan performance dari sebuah Manufacturing. OEE adalah indikator keberhasilan dari total productive maintenance atau TPM. OEE adalah Key performance Indicator dari orang produksi, bahkan dari sebuah perusahaan manufacturing. Apapun line business nya.

Kami VMTECH, telah berkeliling berbagai macam jenis Manufacturing. Apakah dia automotive industry seperti Toyota, Honda, Daihatsu. Juga berbagai perusahaan food dan farmasi. Kesimpulannya adalah : OEE adalah tuntutan report dari top manajemen terhadap orang produksi. Meskipun beberapa masih melakukan secara manual, namun ini jauh lebih baik dari pada tidak ada sama sekali.

Dan perlu diketahui bahwa rumusan OEE yang digunakan di  perusahaan besar yang saya sebutkan di atas, menggunakan standar dari JIPM ( Japan Institute plant maintenance). Artinya sudah JIPM OEE sudah menjadi benchmark internasional.

Ketika perusahaan menyampaikan 85% scoring OEE, Artinya bahwa perusahaan tersebut adalah World Class Company yang diakui di seluruh dunia. Diakui oleh dunia Manufacturing. Sekali lagi : apapun line bisnis Manufacturing nya.

Dari alasan-alasan diatas , Bapak Ibu sudah mendengarkan bahwa OEE scoring sangatlah penting. Sesungguhnya di manufacturing , lantai produksi memegang peranan penting bagi perusahaan. Dominasi uang yang beredar di lantai produksi menjadi alasan utama bagi investasi software dan hardware OEE. Dimana seluruh aspek yang terlibat dalam proses produksi sudah selayaknya dimonitoring dengan system yang lebih baik.

Terimakasih.

(Free Consultation) 081381250600