Czym jest metoda poka-yoke (definicja metody poka yoke, error proofing, mistake proofing)
Czas czytania: 12 min
Czym jest poka-yoke, definicja?
Poka Yoke to metoda wywodząca się z narzędzi Lean Management. Jest metodą zapobiegania defektom, mającą na celu minimalizację błędów wynikających z ułomności ludzkiej, pochodzących z błędów i pomyłek. Wywodzi się z Japonii, opracowana została w fabryce Toyoty, przez inżyniera Shigeo Shingo. Podstawą metody poka-yoke stał się fakt, iż „błądzić jest rzeczą ludzką” i nie należy wymagać skupienia non stop od osób obsługujących maszyny, a należy tak zorganizować pracę, aby złe wykonanie było w zasadzie niemożliwe. Rozwiązania poka yoke bazują na założeniu, że każda zaprojektowana rzecz powinna być możliwie mocno odporna na błędy wynikające z rozkojarzenia człowieka lub braku jego koncentracji.
Jakie metody Poka Yoke – eliminacji, kontrolne i zapobiegania defektom – stosowane są w procesach wytwórczych?
Shigeo Shingo postawił sobie na cel stworzenie metody zapewniającej realizację zamówienia w sposób bezbłędny i bezpieczny. Aby usunąć z procesu źródła negatywnego wpływu, wydzielił pięć metod mających na celu, poprzez wbudowane funkcje kontrolne i zatrzymywanie wytwarzania złych elementów, poprawienie wydajności.
Metody poka yoke – przykłady:
– metody kontroli/sterowania (control methods) – metoda polega na wykrywaniu błędów, a w przypadku pojawienia się produktu niezgodnego ze specyfikacją, maszyna ma albo zatrzymać cykl albo oznaczyć wadliwy element lub zablokować przesłanie produktu do dalszych etapów.
AI 4FACTORY pobierając w czasie rzeczywistym informacje może sygnalizować i oznaczać czasowo moment pojawienia się odchyłki od założonych norm oraz blokować produkt niezgodny z wytycznymi, dzięki modułowi zapobiegania błędom lub może wprowadzić zaproponowane korekty parametrów pracy w celu uniknięcia wystąpienia wady.
– metoda ostrzegania (warning methods) – metoda polega na ostrzeganiu operatora o elemencie nieprawidłowym. Zintegrowane funkcje weryfikacyjne maszyny, za pomocą różnych sygnałów (świetlnych, dźwiękowych) przekazują informacje do operatora. Dobór zarówno formy sygnału, jak i momentu jego wystąpienia, jest kluczowy. Obecnie najczęściej do sygnałów świetlnych związanych z bezpieczeństwem najlepiej stosować kolor czerwony, a świecące światło koloru żółtego informuje o rozbieżności w produkowanym wyrobie. Złe zastosowanie sygnałów (np. zbyt częste pojawianie się sygnału) doprowadzić może do sytuacji, w której operator nie będzie reagował na pojawiający się alert lub opuści jego stanowisko pracy. AI 4FACTORY śledzi parametry pracy pochodzące bezpośrednio z maszyn i może nie tylko ostrzegać o wystąpieniu usterki, ale również wskazywać odchyłki od normy. Dzięki zastosowaniu algorytmów sztucznej inteligencji AI 4FACTORY przekazuje do operatora proponowane ustawienia parametrów, które w danej sytuacji produkcyjnej (materiał, pracownik, parametry maszyny, itd.), zapewnią produkcję wyrobów wolnych od wad.
– metody kontaktu (contact methods) – to wszystkie sposoby wykrycia nieprawidłowości wagi, kształtu, koloru, temperatury, również pochodzących z błędów ludzkich. Do tych metod należy wykorzystanie różnego rodzaju czujników, przymiarów, detektorów (np. fotokomórka), itp. pozwalających wykryć w sposób automatyczny, rozbieżności wyrobu z założeniami. Informacja z tego typu detekcji, będąca informacją na wejściu AI 4FACTORY, jest źródłem pozwalającym zrealizować metody kontroli i sterowania. Co istotne, AI 4FACTORY może nadzorować nie tylko same produkowane elementy, ale np. fakt otwarcia szuflady z częściami do montażu sygnalizujący prawidłowość pobranej części lub brak tego faktu, jako rodzaj czujnika pobrania elementu, eliminujący możliwość popełnienia błędu montażowego.
– metody ustalonej wartości (fix value methods) – dzięki tej prostej metodzie i zastosowaniu różnych liczników, można zweryfikować prawidłowość np. kompletacji oraz zapewnić, że przykładowe urządzenie składane na danym gnieździe nie zostało skręcone bez niezbędnej sprężyny czy innego elementu niewidocznego gołym okiem. Liczniki wykonania odpowiedniej ilości ruchów, z punktu widzenia eliminacji wad, można potraktować jako daną wejściową i podpiąć do AI 4FACTORY tak, by w przypadku pojawienia się wartości licznika niezgodnej z założoną ilością system mógł wysłać alert do użytkownika i przekazać informację o braku zgodności.
– metody koniecznego kroku (motion step methods) – polega na wykrywaniu błędów przez sprawdzenie ilości ruchów lub użycie określonej kolejności. Po zaprogramowaniu i wbudowaniu do AI 4FACTORY listy koniecznych kroków i/lub czasu niezbędnego do prawidłowego przeprowadzenia operacji, uzyskać można, w operacjach gdzie jest wymagana konkretna ilość działań lub użycie określonego cyklu, alert kiedy któryś krok zostanie pominięty lub czas rzeczywisty będzie niezgodny z założonym.
Zapytaj o rozwiązanie AI 4FACTORY dla Twojej firmy
Jakie są główne cele zastosowania rozwiązania Poka-Yoke w produkcji?
Dzięki zastosowaniu AI 4FACTORY w produkcji wyrobów i ujawnianiu błędów możliwe są rekomendacje dotyczące:
- minimalizacji prawdopodobieństwa użycia niewłaściwych elementów
- redukcji błędów niekompletnego lub nieprawidłowego montażu
- minimalizacji możliwości przekazania do kolejnego kroku produkcyjnego lub sprzedaży części obciążonej wadą
- blokowania możliwość pracy na źle ustawionej maszynie (z błędnymi parametrami) poprzez dobór odpowiednich wartości parametrów pracy
- redukcji możliwości nieumyślnych błędów oraz prognozy wystąpienia przerw w procesie (przez błędy i awarie)
- wprowadzania korekcji w trakcie realizacji produkcji, w celu eliminacji błędnych wyrobów maksymalizując te wskaźniki KPI/OEE, które z punktu widzenia zarządczego mają największe znaczenie
Jakie są najważniejsze korzyści w zakładzie produkcyjnym wynikające z implementacji metody zapobiegania defektom poka yoke?
Implementacja AI 4FACTORY, jako sposobu na wdrożenie metody poka-yoke, pozwala m. in.:
- ograniczyć liczbę elementów wadliwych i do poprawy, poprzez rekomendowanie optymalnych nastaw układu/linii produkcyjnej
- zwiększyć wskaźniki jakościowe oraz przenieść odpowiedzialność za niektóre punkty kontroli jakości z człowieka na system
- zminimalizować reklamacje i skrócić czas ich rozwiązywania poprzez zmniejszenie liczby niepełnowartościowych elementów i zwiększenie prawdopodobieństwa ich wykrycia
- zwiększyć efektywność wykorzystania parku maszynowego, poprzez możliwość przewidzenia zatrzymania procesu i wprowadzenia poprawek parametrów pracy urządzeń, w oparciu o rekomendacje
- zwiększyć wartości wskaźników OEE, MTBF, MTTF oraz dzięki zapewnieniu optymalnych parametrów pracy maszyn wydłużyć cykl życia maszyny i narzędzi
- zdefiniowanie i usunięcie obszarów błędogennych, mogących mieć negatywny wpływ na wydajność
Dodatkowymi korzyściami jest zgromadzona baza danych, która staje się podstawą do optymalizacji planowania realizacji zleceń roboczych (IoT Data Lake) oraz budowania organizacji sterowanej danymi (Data Factory). Wszystkie wymienione korzyści przekładają się na aspekt finansowy prowadzenia procesu wytwórczego, jak również odciążenie pracownika i wsparcie jego codziennej pracy. To ma konsekwencje w podniesieniu zadowolenia z wykonywanych obowiązków, co w obecnych czasach jest również istotne. Kierownictwo zyskuje dużo większą kontrolę nad realizowanym procesem i ma dużo lepszą świadomość jego przebiegu.
Jakie rodzaje błędów i wad można wykryć za pomocą urządzeń poka yoke – przykłady?
- brakujący lub błędny element struktury/receptury (użycie bądź nie, określonej ilości składnika w danej czynności, nieprawidłowy komplet elementów)
- nieprawidłowości w przypadku wybrakowanego montażu (zapominanie o kroku danej operacji lub brak użycia określonej ilości)
- błędy w określonym cyklu względem kolejnych operacji (czynność wykonana w określonym czasie)
- zły czas (zarówno za długi, jak i za krótki) wykonywania czynności i operacji (etapy produkcji wykonane poprawnie zgodnie z założeniem czasowym w określonej kolejności względem kolejnych operacji)
- zmian kształtu, koloru, czy wymiaru produkowanego elementu na danym stanowisku pracy
Zapytaj o rozwiązanie AI 4FACTORY dla Twojej firmy
Techniki i metody wykorzystywane w urządzeniach poka-yoke
- Mistake proofing – technika ta polega na wskazaniu wad w półproduktach niezauważonych w poprzednich krokach wytwórczych i uniemożliwia przedostaniu się już wytworzonego produktu niepełnowartościowego do klienta końcowego. Najczęściej stosowane są testery końca linii (End Of Line Proofing – EoL) oraz ostatnia stacja kontrola (Dock Audity – DA). W przypadku urządzenia poka-yoke jakim jest zarówno EoL, jak i DA, bardzo ważna jest jego kalibracja, której brak w zasadzie na pewno spowoduje przepuszczenie elementu/wyrobu, który powinien zostać poprawiony lub usunięty ze sprzedaży. Technika ta de facto jest przydatna w sytuacjach, w których poka-yoke zawiedzie i wytworzony element niezgodny znajdzie się na końcu procesu.
- Error proofing – technika ta polega na wprowadzeniu w życie wszelkich metod i narzędzi, które wymuszą zmiany zapewniające, iż wystąpienie wady, będzie niemożliwe lub bardzo mało prawdopodobne. Należą do nich metody poka-yoke, opisane powyżej czyli wszelkie metody uniemożliwiające niepoprawne założenie elementu oraz weryfikujące ilość wykonanych ruchów lub użycia określonej ilości elementów składowych.
Czy Poka Yoke jest stosowane na wszystkich etapach procesu produkcyjnego? Jeśli nie, to gdzie jest najczęściej stosowane?
Metoda ta polega na ostrzeganiu o pokazaniu się usterek i unikaniu omyłek, które mogą wystąpić na każdym etapie procesu fabrykacji. Z tego względu można i należy poka-yoke stosować najlepiej wszędzie. W rzeczywistości firm wytwórczych jest to ciężkie do realizacji i często nieopłacalne finansowo na dokładnie każdym kroku. Z tego względu najlepiej (przynajmniej na początku) zastosować poka-yoke tam, gdzie mamy największe straty ze względu na omyłki. Poniżej kilka przykładów gdzie i jak można stosować metody wykrywania nieprawidłowości i ostrzeganiu operatora o wystąpieniu tychże:
- Magazyn – zastosowanie systemu klasy WMS i realizacja zbiórek zamówień krok po kroku, w oparciu o „ścieżkę dla magazyniera”, czy zastosowanie wózków do kompletacji zamówień. Jeżeli w magazynie prowadzi się kompletację falową (tzw. wave picking), wózki dodatkowo podzielone powinny być na tyle przegródek, ile zamówień obsługiwanych jest w pojedynczej fali. Takie rozwiązanie pozwala uniknąć pomyłek.
- Magazyn, produkcja – ogrodzenia ochronne, które mają na celu zapobieganie wypadkom. Strefy pracy automatycznych urządzeń przeładunkowych, np. układnic, są zabezpieczone przed dostępem osób nieupoważnionych. W momencie wejścia do strefy roboczej ─ przez pomyłkę lub np. w celu konserwacji ─ urządzenie automatycznie się zatrzyma. Stosowane są w takich maszynach np. kurtyny świetlne zatrzymujące maszyny, czujniki stopujące dany ruch czy manualne włączniki, które równocześnie z otwieraniem zabezpieczenia kraty zatrzymują maszynę.
- Produkcja zastosowanie tzw. kitting’u, czyli taka kompletacja zestawów, polegająca na gromadzeniu poszczególnych elementów składowych produktu, które następnie przekazywane są kolejnym magazynierom w celu wytworzenia wyrobu gotowego. W takim przypadku dobrym pomysłem jest zastosowanie poka-yoke z grupowaniem, czyli wcześniejsze przygotowanie wszystkich potrzebnych elementów na stanowiskach roboczych, aby nie było konieczności szukania ich w magazynie. Takie rozwiązanie pozwala znacznie usprawnić pracę i zwiększyć jej dokładność, ponieważ można utworzyć gotowy zestaw bez konieczności opuszczania stanowiska.
- Produkcja półfabrykatu – na każdym etapie może wydarzyć się np. coś co będzie wymagało zatrzymania procesu mogącego mieć negatywny wpływ na jakość. Wszelkie sposoby detekcji takich sytuacji i przeciwdziałanie im, np. przez zmianę nastawy maszyny będą pozytywnie wpływały na jakość i wydajność.
Jakie są główne wyzwania związane z implementacją Poka Yoke w produkcji?
Aby rozpocząć implementację poka yokę należy zacząć od gruntownej analizy poszczególnych procesów (np. używając metody 5Why lub diagramu Ishikawy i burzy mózgów) oraz wytypowania miejsc do pierwszych usprawnień. Źle wykonana analiza lub błędnie wytypowane miejsce zastosowania poka yoke spowoduje skierowanie środków finansowych w obszar, który nie generuje dużych bądź istotnych strat, a więc i zysk będzie prawdopodobnie nieadekwatny do inwestycji.
Sukces przyniesie tylko trafnie opracowana metoda identyfikacji problemów i reagowania na nie, aby ograniczyć ich ewentualne negatywne skutki. Nie w każdym przypadku opracowanie sposobu lub urządzenia poka yoke będzie proste i tanie, a czasem może okazać się niemożliwe i/lub nieopłacalne.
Podczas projektowania należy pamiętać o pracownikach produkcyjnych i operatorach. Osoby te mogą mieć pomysł na wdrożenie i sposób poprawy lub w negatywnej sytuacji blokować lub sabotować zmiany.
Jak można mierzyć skuteczność systemów Poka Yoke? Jakie wskaźniki są monitorowane ?
Ocena skuteczności systemów poka yoke uzależniona jest od dokładności analizy wstępnej. Najprostszą metodą jest porównanie oszczędności wynikających z usunięcia występowania błędów. W tym celu można/należy monitorować wskaźniki KPI takie jak OEE, produktywność, czas wykorzystania maszyn, czas przestojów i mikroprzestojów, jakość i inne. Narzędzia AI 4FACTORY w trybie rzeczywistym monitorują i prognozują kluczowe wskaźniki oraz generują rekomendacje mające na celu zwiększenie monitorowanych KPI.
Autorka:
Kinga Dębska
Project Manager DSR S.A.
Przeczytaj również:
Jak optymalizować fabrykę dzięki predictive maintenance?
Czy sztuczna inteligencja (AI) może być filarem zrównoważonego rozwoju producenta (ESG)?
