Monitoring pabrik kok pakai Microcontroller Ard***  ?

Bagaimana mungkin  menggunakan mikrokontroler jenis ard***, salah satu  development board untuk mengontrol pabrik?,  
Menurut saya, keputusan yang kurang bijaksana. 

Tapi ini sungguh terjadi,  kami temui beberapa pabrik sudah menggunakan  development board,  atau devices  yang seharusnya digunakan sebagai prototipe,  atau hobi , nyatanya memang  digunakan untuk  melakukan akuisisi data langsung dari mesin  dan fasilitas produksi lainnya.

Pabrik bukanlah  laboratorium  percobaan. Salah-salah sedikit  maka akan melibatkan banyak kepentingan.  Termasuk data yang dikeluarkan oleh devices seperti ard***(Development board).   Menurut kami,  tindakan  seperti ini semacam ini hanya  menghabis habiskan waktu  dari teman-teman engineering yang mengembangkan  development board  untuk  mesin produksi.  Energi terbuang begitu saja.  tidak sebanding dengan hasil yang didapat. 

Justru akan menimbulkan problem baru,  ketika data tidak masuk sempurna,  data mengalami noise dalam perjalanan,  data  tidak akurat pembacaannya.  Ketika itu dikonsumsi oleh top management,  bayangkan bagaimana efeknya. Terutama untuk teman-teman di lantai produksi.

Belum lagi jika data  tidak masuk,  sementara  teman-teman produksi sangat bergantung dengan report dari devices ini.  

Justru akan menimbulkan problem baru,  ketika data tidak masuk sempurna,  data mengalami noise dalam perjalanan,  data  tidak akurat pembacaannya.  Ketika itu dikonsumsi oleh top management,  bayangkan bagaimana efeknya. Terutama untuk teman-teman di lantai produksi.

Belum lagi jika data  tidak masuk,  sementara  teman-teman produksi sangat bergantung dengan report dari devices ini.  

Betul, setahu saya  memang ada device ard ***  atau development board  yang heavy duty  dan kelas industri.  Namun setelah dicek,  harganya lumayan tinggi  dan hampir sama dengan devices  yang selama ini familiar untuk melakukan pengontrolan mesin  yakni PLC.  Harganya hampir sama,  hampir tidak ada bedanya,  malah beberapa lebih mahal.

Sementara protokol yang digunakan  development board ini  ini tidak sama, dan tidak nyambung dengan ladder PLC?,  artinya tidak bisa diadaptasi ke PLC.

Jika hanya ingin melakukan  percobaan,  trial  atau inovasi.  Beberapa brand PLC menyediakan mini PLC  yang harganya sekitar Rp4.000.000 sampai Rp5.000.000,  cukup murah bagi sebuah pabrik.  Mini PLC  punya protokol yang sama dengan tipe tinggi nya, programming/ladder yang dibuat di mini PLC masih bisa diteruskan ke tipe tinggi nya.

"Jadi kenapa harus mempertahankan ard ***  atau development board untuk dikembangkan?,  tidak ada faedahnya menurut saya, terkecuali kalau itu di implementasikan diluar Manufacturing".

PLC adalah bentuk giga dari mikrokontroler. Temukan perbedaanya.

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 calculation tpm adalah analysis software hardware plc application availability performance quality analytics free download open source comparison price applicatin wonderware rockwell www vmtech indonesia making indonesia 4.0 pabrik oee filling oee packing jakarta surabaya medan

Topologi VMTECH - Stage 2, Stage 3 dan Stage 4

Stage 2 

Pada tahap ini data matriks dari shopfloor produksi dilakukan tahap engineering data oleh teman-teman Data Scientist, menuju tahap AI (aartificial intelligence) dengan metode machine learning dan deep learning. Algoritma data, korelasi data, deviasi data distribusi data dll adalah metode yang digunakan untuk mendapatkan Insight, atau value. 

Proses engineering data ini dapat dilakukan dengan online dalam hal ini dikenal dengan fasilitas cloud atau dapat dilakkan dengan  dengan offline dengan fasilitas GUI.

STAGE 3

Stage 3 menghasilkan insight dan value. Dengan mendapatkan Insight atau value, pengambilan keputusan jauh lebih akurat dan lebih presisi. Kita akan mendapatkan  parameter yang bisa mengoptimasi produktivitas sebuah pabrik. Sehingga perusahaan mendapatkan profit yang optimal dan dapat terus eksis dalam persaingan global. 

Selain digunakan sebagai metode pengambilan keputusan, signal keluaran dari metode machine learning dan deep learning dapat diteruskan kepada Edge computing untuk bisa dilakukan eksekusi dan aktuator aktuator yang akan dijelaskan pada stage ke-4.

STAGE 4

Pada stage 4 edge computing yang merangkap sebagai aktuator akan melakukan intervensi terhadap proses di Manufacturing sampai kepada siapa produksi. Prinsip "people only consump from machine" sudah dilakukan. Semua sistem berjalan dengan prinsip artifisial intelijen. Melibatkan AI robot, AGV, augmented Reality, virtual reality, human machine interface, UAV dll. 

oee calculation tpm adalah analysis software hardware plc application availability performance quality analytics free download open source comparison price applicatin wonderware rockwell www vmtech indonesia making indonesia 4.0 pabrik oee filling oee packing jakarta surabaya medan

Topologi VMTECH - Implementasi Industrial 4.0

Industrial 4.0 adalah evolusi besar dari peradaban dunia. Secara umum ada 3 hal yang harus dipersiapkan dan berjalan beriringan jika ingin menerapkan digitalisasi factory khususnya di manufacturing processing,  antara lain adalah :

1. People atau organization.

Pada tahap ini ini perusahaan harus memikirkan bagaimana seluruh aset people dan organization mempunyai pemahaman dan pengertian yang sama tentang langkah perusahaan yang menuju lean manufacturing, semakin efisien dan semakin efektif. People dan organization secara mindset sudah paham tentang lean manufacturing, evolusi supply chain, total productive maintenance, 5S, just in time,dll. Mempunyai struktur dan hierarki yang bisa menjadi Leading bagi transformasi digital.

2. Teknologi 

Perusahaan manufaktur yang harus mengerti teknologi yang tepat dan bijak digunakan untuk mendukung automatic data collection, horizontal integration ataupun vertical integration. Perusahaan harus mempunyai referensi yang cukup baik peserta literasi yang memungkinkan untuk memilih hardware dan software yang tepat. Prinsipnya adalah hardware dan software tersebut memiliki desain yang robust design serta seamless conectivity.

3. Business transformation

Perusahaan manufaktur juga harus memikirkan dari awal tindak lanjut dari software produksi kan yang transparan tervisualisasi dengan baik serta data real Time, aktual dan paperless. Data atau value tersebut ditindaklanjuti oleh bagian sales and marketing, GA, procurement, warehouse dll. Jika data dari shopfloor produksi sudah paperless, seharusnya Memberikan manfaat yang signifikan terhadap departemen sales and marketing untuk semakin cepat menyesuaikan dengan kebutuhan serta added value pelanggan.

Ketiga hal tersebut adalah yang umum dilakukan ketika melakukan adaptasi terhadap industrial 4.0.

Bagaimana VMTECH mempunyai topologi terhadap industrial 4.0 adalah sebagai berikut :

TOPOLOGY VMTECH - Industry 4.0

Stage 1

Stage 1 diawali dengan "Connect Everything". Horizontal  integration dan vertikal integration dilakukan di shopfloor produksi. Equipment yang tidak punya konektifitas dilakukan pergantian dengan jenis yang punya konektifitas, minimal dengan komunikasi analog. Condition Base monitoring dilakukan. Akses jaringan komunikasi LAN dan WIFI di siapkan untuk di tempatkan di lantai produksi.

Setelah devise disiapkan dan  dilakukan integrasi horizontal dan integrasi vertikal terhadap mesin dan fasilitas produksi, tahap selanjutnya adalah auto data collection. Data-data yang diperlukan ditarik secara seemless menuju Pulling data. Manufacturing sangatlah kompleks, ada ratusan sensor,ada ribuan relay ada ratusan data logger, dan ada ribuan contact yang tersedia. Memerlukan perangkat Edge computing untuk processing data sebelum menuju Cloud. Beberapa perusahaan terutama perusahaan yang berasal dari Japan misalnya tidak terlalu suka menggunakan fasilitas Cloud.

Mereka lebih suka menggunakan offline edge computing.   

Melakukan setelah melakukan auto data collection,  maka tahap selanjutnya adalah melakukan prosesing data sesuai dengan goals yang akan dicapai. Tujuan pengolahan data untuk mendapatkan data matriks dari performance sebuah Manufacturing proses. Data matrik ini dapat berupa skoring dari efisiensi mesin dan proses, energy monitoring system, preventive maintenance system, tingkat utilitas sistem. yang sudah menjadi benchmark internasional. 

Setelah sistem mengeluarkan data matriks dari persamaan sebuah Manufacturing, maka langkah selanjutnya adalah melakukan visualisasi data serta analitikal data. Ada banyak tools yang dapat digunakan. Penggunaan Seven tools untuk menghasilkan gas pareto chart, pie chart, histogram skater dan lain-lain dirasa sangat membantu untuk bisa menganalisa dan mengambil kesimpulan dari data dan informasi yang didapat langsung dari mesin.


Stage 2, Stage 3 dan Stage 4  selanjutnya >>>

oee calculation tpm adalah analysis software hardware plc application availability performance quality analytics free download open source comparison price applicatin wonderware rockwell www vmtech indonesia making indonesia 4.0 pabrik oee filling oee packing jakarta surabaya medan

TIPS MEMILIH VENDOR MES/OEE AUTO SCORING

hi excelllent people ...

Agak sulit untuk menentukan vendor penyedia sistem OEE Scoring yang auto (Software & hardware). Berikut beberapa tips yang seharusnya dapat diaplikasikan ketika memilih vendor MES system atau OEE Scoring.

1. Pastikan menggunakan perangkat hardware yang industrial.
2. Pastikan vendor tersebut dapat customizing, sesuai dengan kondisi dan ekspektasi top management.
3. Semaksimal mungkin data atau Trigger diambil dari mesin langsung. Jika tidak bisa, minimal menghilangkan kertas dan ballpoint. 
4. Hardware yang digunakan Robust Design dan Seamless Connectivity serta modular system. Sebab ada ratusan sensor, ratusan relay, ratusan selenoid di lantai produksi yg akan di ambil datanya untuk BIG DATA.
5. Hardware sudah dipersiapkan untuk integrasi selanjutnya dengan produk dan mesin lain. 
6. Lihat tingkat kedalaman data type downtime ataupun quality. Sebaiknya downtime diuraikan Lebih Detail, hingga ke root cause dan syntomp nya. Dengan demikian top management akan dihadapkan pada data yang aktual dan efektif sebagai bahan improvement. 
7. Pastikan menggunakan dashboard yang Real Time, serta bermanfaat untuk operator lapangan. 
8. Pastikan mendapatkan warranty selama mungkin, karena dalam prakteknya anda akan berhadapan dengan small modification terhadap tampilan, atau bahkan algoritma pemograman di masa mendatang
9. Informasi jenis down Time, jenis rejection, rumus perhitungan OEE, template dashboard, template database dan reporting disepakati di awal. 
10. Sebelum implementasi sebaiknya dilakukan simulation secara software, memastikan semuanya sesuai dengan konsep yang disepakati, sebelum benar-benar instalasi.

Pertimbangan harga adalah faktor yang juga sangat menentukan, karena customer dibebankan untuk menginvestasi beberapa licence dari software, termasuk operation system yang digunakan dalam server.

oee calculation tpm adalah analysis software hardware plc application availability performance quality analytics free download open source comparison price application
wonderware rockwell www vmtech indonesi

Manual OEE menjadi AUTO OEE Scoring (Hp. 081381250600)

Betul, Tidak gampang untuk mengubah manual OEE scoring menjadi auto OEE scoring. Namun Kesulitan itu tidak menjadikan kita patah semangat. Pasti ada jalan keluar. 

Kesulitan ini erat kaitannya dengan kompleksitas yang sering kita temukan dilantai produksi seperti :

1. Perhitungan OEE secara line produksi (continous process) dan perhitungan OEE dengan independent mesin mempunyai konfigurasi yang berbeda. Terutama untuk klasifikasi nilai downtime dan nilai downtime. Karena untuk proses continous stop mesin bisa mempengaruhi yang lain.
2. Terkadang setiap produk mempunyai flow proses dan hanya melalui beberapa mesin tertentu dari keseluruhan mesin atau proses yang ada. Sehingga punya karakteristik, cycle time, packing sendiri yang berbeda satu sama lain tapi masih dalam satu lini produksi.
3. SKU atau varian yang begitu banyak dengan berbagai cycle time dan kondisi packing yang digunakan. Setiap SKU tidak mempunyai OEE yang sama karena cycletime dan proses flow yang berbeda.
4. Pergantian Lot dan bacth dalam shift yang direncanakan atau yang tidak direncanakan dan sangat cepat. Dalam 1 shift dapat terjadi pergantian Job Instruksi hingga 10 batch. Berpengaruh kepada configurasi OEE, data base dll.
5. Lot produksi yang belum selesai dan masih harus dilanjutkan ke lain hari, mempunyai kesinambungan data dan reporting.
6. Quality yang masih manual dan tidak punya sensor, mesin yang masih jadul dan tidak punya ethernet, mesin di-locked, mesin sudah canggih dll.
7. Ingin di akses dengan Mobile access, android atau cloud , ingin hanya internal wireless saja dll.

Kami bersedia untuk menjadi partner anda untuk mengembangkan 4.0 dan dimulai dari Auto OEE Scoring (overall equipment effectiveness).

Industrial 4.0 adalah CUSTOMIZING

Industrial 4.0 hari ini bukanlah sekedar slogan ataupun trend. Tapi sudah menjadi satu kebutuhan yang mau tidak mau, suka tidak suka,  akan dan mesti ter implementasikan pada proses Manufacturing. 

Beberapa konsep Manufacturing yang kita kenal sebagai wujud dari industrial 4.0 : Smart Manufacturing, making indonesia 4.0, e-factory, digitalization, dll. 

Industrial 4.0 sangatlah luas, disini kita  hanya membahas  terhadap Manufacturing processes atau proses industri pengolahan. Prinsipnya adalah tidak ada satu konsep standar tentang industrial 4.0.  

Secara tidak sadar kita,  kita sudah di dalamnya.  Dari cara kita berpandangan,  cara kita bertindak,  serta cara kita berfikir terhadap lingkungan dan pekerjaan kita.Ditambah dunia dalam bahasa pandemics Corona  coffid- 19. 

Tidak terkecuali dunia Manufacturing.  tidak ada pilihan lain harus Bangkit dari keterpurukan  dengan teknologi yang tepat.  menghilangkan semua  losses dengan teknologi.

Teknologi tidaklah cukup untuk bisa bangkit

 Teknologi akan merugikan,  jika berada di tangan yang salah,  atau jika dilakukan dengan cara yang salah.  Teknologi hanya bisa menguntungkan  jika dilakukan dengan benar dan tepat.  Anda butuh satu konsep berpikir dan paradigma yang benar terhadap teknologi yang ada di tangan anda. Itulah tentang industrial 4.0.

Industrial 4.0 adalah konsep dan berparadigma.  Sampai hari ini tidak ada 1 konsep standar atau konsep baku yang digunakan untuk pasti industrial 4.0 terutama di Manufacturing.  Karena setiap Manufacturing mempunyai keunikan masing-masing.  Faktor variabel dan koefisien yang dipunyai oleh pabrik, dan tidak bisa mewakili pabrik lain.  Hanya konsep berfikir lah dan paradigma yang bisa disamakan.

Hanya konsep berfikir lah dan paradigma yang bisa disamakan. 

Pertanyaannya, mana konsep industrial 4.0 yang paling ideal? 

Konsep yang paling ideal adalah konsep 4.0 yang langsung bisa membantu bapak/ibu bekerja sehari-hari. Memudahkan pekerjaan bapak-ibu sehari-hari, untuk mengetahui akar permasalahan dengan cepat dan mengatasi masalah  dengan cepat dan tepat.

Bukan konsep yang rumit, bahkan cenderung menambah pekerjaan yang tidak perlu, hanya karena ingin mengikuti trend dan kelihatan mewah, dengan segala fitur internet of Things. Tanpa memikirkan sisi keuntungan serta rencana pengembangan selanjutnya ke depan. Kami sering menemukan beberapa sistem yang sudah berlangsung di lantai produksi justru menyusahkan teman-teman operator supervisor dan manager produksinya.

"Tidak ada satu konsep 4.0 yang standar dan sama persis dianut oleh perusahaan pada Manufacturing". 

Pada awal presentasi hal yang pertama saya tanyakan terhadap customer adalah perusahaan anda open Manufacturing atau close Manufacturing.

1. Perusahaan dengan prinsip Close Manufacturing, tidak ingin berurusan dengan cloud atau virtual server demi alasan keamanan data, sekuritas aplikasi, kebocoran data dll. 
2. Dengan prinsip Open Manufacturing, tidak berkeberatan dengan cloud atau virtual server. Top management bisa mengakses dan monitoring pabriknya di mana dan kapan saja. 

Dengan kita tahu kondisi dari kedua ciri tersebut, kita akan dapat menempatkan sudut pandang kita dengan benar, sesuai dengan kebutuhan customer.

Bagi kami VMTECH, AUTO OEE Scoring sebagai bagian dari MES (manufacturing Execution System)  adalah titik awal dari Factory  Digital. Mengapa demikian?

1. MES terkait dengan aktifitas di lantai di lantai produksi langsung. Man material method machine money measurement, mother Nature dikontrol oleh MES manufacturing execution system.

2. Anda bekerja di Manufacturing proses, bukan di hospitality, ataupun market place atau e-commerce. Di manufacturing, duit anda, investasi anda sebagian besar diputar di lantai produksi, Dominan di lantai produksi. Sangat wajar kita simpulkan bahwa bisnis anda berjalan di dapur atau lantai produksi. Bukan di warehouse, bukan di Finance dan  bukan di General affair.

3. OEE cara merunut masalah dari ujungnya, lebih memudahkan. Bisa jadi temperature sensor anda menjadi biar Downtime, tapi apakah itu dominan?, atau ada yg lebih dominan dari sekedar temperature?. OEE bisa mengungka itu semua.

OEE mengungkap semua permasalahan yang terjadi secara matrik dan menguraikan masalah dengan sangat baik. Mengungkap daerah abu-abu, alias tidak termonitoring. OEE adalah KPI dari sebuah organisasi.
Dari titik ini, kita bisa mengetahui daerah kritikal dan masalah dominan yang terjadi pada shopfloor. Availibility, Performance, Quality serta detail downtime memberikan anda material yang bagus untuk improvement.

Bagaimana dengan anda? apakah OEE scoring masih dilakukan dengan manual?, silahkan menghubungi kami jika ingin menjadikannya Auto OEE scoring. 

Artikel Terkait :

• OTOMATISASI TIDAK MENCURI PEKERJAAN ANDA
• SALAH PEMAHAMAN TENTANG INDUSTRIAL 4.0
• DUNIA BERKOMPETISI UNTUK INDUSTRIAL 4.0
• APAKAH INDUSTRIAL 4.0
• DIGITALISASI MULAI DARI MANA?

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

Predictive dan Preventive Motor dan Generators dengan SMART SENSOR

Predictive dan Preventive Motor dan Generators dengan SMART SENSOR (CBM -  condition Based monitoring system)

Kinerja dari motor sangat penting untuk operational sebuah pabrik. Failure dari critical motor dapat menyebabkan kehilangan kapasitas produksi dan biaya repair serta maintenance cost yang meningkat significant. Sudah tidak bisa ditawar lagi.

Oleh karena itu kita harus melakukan pemeliharaan atau maintenance. Baik itu preventive maintenance maupun predictive maintenance.

Rekomendasi perawatan yang ada dan diusulkan oleh vendor untuk motor listrik terkadang mendorong banyak praktik pemeliharaan yang terlalu konservatif dan cenderung dengan biaya yang berlebihan sehingga tidak memberikan margin operasional tambahan. Beberapa aktivitas atau tindakan preventive seharusnya tidak semestinya ada.

Dari semua methode, yang paling efektif untuk tindakan preventif maupun predictive maintenance adalah data yang diambil langsung diambil dari unit motor dengan metode akuisi data menggunakan SMART SENSOR. Data yang langsung dari mesin sangat aktual dan jauh dari human error ataupun manipulasi. 1 unit Smart sensor yang terhubung langsung dengan unit motor dapat menyajikan data vibrasi, temperatur motor, serta elektrikal motor sekaligus  dan terhubung dalam satu PLC polling.

Data-data yang di collecting dari mesin, kemudian disajikan dalam database untuk dibuat platform dashboard nya. Data-data juga mengkonfigurasi beberapa alarm sebagai bentuk ketidak normalan yang terjadi dalam mesin (Out of range). Trigger inilah yang digunakan sebagai upaya predictive maintenance dengan memberikan sinyal kepada maintenance agar segera mengambil action atau work order untuk perbaikan, sebelum menuju total stop line.

Historical perawatan mesin akan tersusun dengan rapi dalam data digital. Memudahkan dalam dokumentasi, pelatihan, penanganan masalah, penelusuran parts, stok sparepart, vendor performa analysis dll.

Apanila dikorelasikan dengan Operation Time, serta aktivitas yang dilakukan, dan continuous monitoring terhadap setiap failure yang terjadi pada motor, akan menghasilkan kalkulasi formula dari  MTTR dan MTBF (mean time to repair/mean time between failure) secara auto.

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