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CNC ショップが生きるか死ぬかは、毎週どれだけ多くの良質な部品を出荷するかによって決まります。スループットは、完成した部品が建物から出て収益に変わる割合を正確に測定します。ほとんどの場合 加工 環境では、機械が紙の上で実行できることと実際に現場で行われることの間には大きなギャップがあります。新しい 5 軸センターの価格は 50 万ドルで、800 ipm の早速度を誇りますが、シフト全体の平均主軸切削時間は 45% を超えることはほとんどありません。残りはセットアップ、待機、エアカット、壊れた工具、または検査待ちの部品です。
このギャップが存在するのは、すべての運用システムには、可能な最大スループットを設定する制約が少なくとも 1 つあるためです。他のすべてを改善しても、現在の最も弱い部分に対処するまでは何も変わりません。このアイデアは制約理論から直接得られたものですが、CNC セル、トランスファー ライン、ジョブ ショップに完全に当てはまります。制約としては、単一の遅い HMC、変更に 40 分かかる治具、一度に 2 台のマシンしかロードできないオペレーター、さらには 5 つおきのパーツをチェックする CMM などが考えられます。
過去 10 年間にわたり、研究者は特に CNC マシンを含むシステムにおけるボトルネックの検出に関する数十の論文を発表してきました。この手法は、単純な閉塞/飢餓分析から完全な離散イベント シミュレーションやリアルタイム センサー データまで多岐にわたります。新しいスピンドルやロボットにお金をかける前に、まず制約を正しく特定することで最大の利益がもたらされることが、結果から一貫して示されています。このプロセスに従うショップでは、従業員数や床面積を増やすことなく、25 ～ 40% 多くの部品を出荷できることがよくあります。
この記事の残りの部分では、CNC 操作で最も一般的に見られる制約、それらを確実に見つける方法、および問題点がどこにあるかわかった後の対処方法について説明します。ここにあるものはすべて、教科書的な理論ではなく、実際の実装と査読された研究に基づいています。
スループット = (出荷された良品部品) ÷ (期間)。損益計算書にとってそれ以外は何も重要ではありません。部品ごとのサイクル タイムは役に立ちますが、セットアップ、ダウンタイム、品質の損失は無視されます。 OEE は可用性、パフォーマンス、品質を把握しますが、すべてのマシンを平等に扱います。ラインまたはセルでは、システムのスループットを直接制限するのは制約マシンの OEE だけです。
例: OP10 旋盤、OP20 4 軸フライス盤、OP30 洗浄および検査の 3 つの操作を行うセル。このミルはサイクル時間が最も長く (18 分)、工具が破損することがあります。旋盤と洗浄機が 95% OEE で稼働する場合でも、工場がペーシング リソースであるため、セル全体が 1 時間あたり約 3.3 部を超えることはできません。
多品種のジョブ ショップでよくあるもう 1 つの状況は、明らかに最も遅いマシンはありませんが、切り替えに 1 日の半分を費やすことです。合計スループットは、スピンドルの能力ではなく、平均バッチ サイズとセットアップ時間の関数になります。
5 ～ 50 個のバッチを実行するほとんどのジョブ ショップでは、セットアップがスループットの最大の要因となります。パレット プールを備えた横型マシニング センターでは、治具の交換、指示、新しいプログラムのロード、および最初のピースのプローブ サイクルの実行に 35 ～ 60 分かかる場合があります。これに 1 シフトあたり 8 ～ 12 回の切り替えを掛けると、機械は稼働する時間よりもアイドル状態になる時間の方が多くなります。
実際のケース: 中西部の油圧コンポーネント メーカーは、4 台の HMC のセットアップ時間を追跡しました。平均切り替え時間は 48 分でした。彼らは SMED 技術を導入し、ゼロ点クランプ、プリセット ツールなど、可能なすべてを外部化して、時間を 9 分に短縮しました。これらのマシンのスループットは、新たな資本を投入することなく 34% 増加しました。
多くのプログラマーは「安全だから」という理由で 20 年前の戦略を今でも使用しています。 50% のステップオーバーと一定の Z ステップによるジグザグのポケット加工では、工具はサイクルの 25 ～ 35% だけ切削状態に残ります。最新の一定エンゲージメント戦略 (トロコイド、アダプティブ、または容積測定) により、ラジアルエンゲージメントが安定して維持され、より高い送り速度が可能になります。 1つ 7075 アルミニウム フレームを加工する航空宇宙サプライヤーは、 Mastercam ダイナミック モーション パスに切り替えるだけで、4.5 時間かかる部分を 1.8 時間に短縮しました。
予測できない工具寿命により、計画外のダウンタイムが発生します。 4140 で 90 分間定格された 12 mm エンドミルは、クーラント圧力が低下したり、切りくずが再カットされたりすると、25 分後に破損する可能性があります。それぞれの破損には 10 ～ 20 分と、機能の廃棄にかかる費用がかかります。ツール プリセッター、RFID 追跡、および姉妹ツールに移行したショップでは、破損イベントが 60 ～ 80% 削減されます。
パレット プール システムでは、拘束はロード ステーションにあることがよくあります。機械が次のパレットを要求する間、オペレーターはパレットの荷降ろし、洗浄、再積み込みを続けるのに苦労しています。ヨーロッパの医療インプラント ショップは、80 万ポンドの 16 パレット HMC が 28% の確率で欠乏していることを発見しました。 2 番目のロード ステーションを追加し、スケジューリングを改善すると、生産量が 24% 向上しました。
CMM または手動検査を待っている部品はフローを停止します。品質部門が 1 シフトあたり 40 個しか検証できないのに、機械加工では 60 個が生産される場合、在庫が積み重なり、有効スループットは 40 個に制限されます。
チタンやインコネルなどの超硬金属は、スピンドルのトルク制限にさらされます。攻撃的なパラメータはたわみやチャタリングの原因となるため、プログラマーはフィードと深さを後退させます。高圧スルーツールクーラント、バランスのとれたツールホルダー、および調整されたパラメーターにより、多くの場合、力の壁にぶつかる前に 30 ～ 50% 多くの切りくず除去率が得られます。
シリアル ラインまたはセルに対する最も簡単で信頼性の高い方法。各マシンについて、ブロックされている時間 (完了しているが下流側で準備ができていない) と停止している時間 (準備はできているが上流側からの部品がない) の時間の割合を記録します。ブロックが支配し始めるマシンが制約です。複数の論文が、CNC を含むシステムでのこのアプローチを検証しています。
連続した遮断期間の継続時間を測定します。通常、平均ブロック期間が最も長いリソースがボトルネックになります。
最新の機械は、主軸の負荷、軸の位置、プログラム ブロック、アラーム状態をストリーミングします。ダッシュボードは、リアルタイムで閉塞/欠乏を計算し、製品構成の変化に応じて変化する制約を強調表示できます。
FlexSim、Siemens Plant Simulation などでモデルを構築します。異なるスケジュールと失敗率を実行します。このような条件下では、上流で部品が待機しているステーションが最も頻繁に制約されます。
古い学校ですが、それでも強力です。ストップウォッチを持ってフロアを歩き回り、すべてのキューとプロセスをマッピングします。最も長いキューまたは最も遅いプロセス ボックスは、ほとんどの場合、制約を指します。
悪用 – あらゆる瞬間を最大限に活用します。姉妹ツールを実行し、パラメーターを最適化し、最長のジョブをスケジュールします。
従属 – そのリズムを守ります。必要な場合にのみマテリアルをリリースし (ドラム バッファー ロープ)、上流にバッファーを追加し、重要でない操作をオフロードします。
高める – それを打破するためにお金や労力を費やします。容量を追加し、ローディングを自動化し、クーラントをアップグレードし、より高速なツールチェンジャーを購入します。
繰り返し – コンストレイントが移動します。やり直してください。
実際の搬送ラインからの上昇シーケンスの例: 初期拘束 → CNC ボーリング ステーション (72 秒サイクル)。開発 → バランスの取れた荒/仕上げバー、高圧クーラント → 62 秒。従属 → 62 秒のペースに合わせて上流ステーションを調整。上昇 → ヘッドごとに 2 番目のボーリング スピンドルを追加 → 48 秒。新しい拘束は部品洗浄に移動。彼らは2番目のワッシャーを追加しました。
6 台の CNC 旋盤とフライス盤を含む柔軟な製造システムに関する 2022 年の調査では、リアルタイムのセンサー データとバッファー レベルを使用して、ボトルネックの変化を検出しました。彼らは、座標測定機が 38% の確率で隠れた制約であることを発見しました。プローブをマシン上に移動し、CMM を最終監査用に予約すると、システムのスループットが 19% 向上しました。
2024 年の別のレビューでは、シミュレートされた CNC セルで 15 の異なるボトルネック検出方法を比較しました。データ駆動型のシフトボトルネックアルゴリズムは、ランダムな故障やさまざまなバッチサイズを伴う動的環境において、静的手法よりも 15 ～ 25% 優れたパフォーマンスを発揮しました。
2020 年の方法論では、12 台の CNC マシンを使用したジョブ ショップ向けに TOC と離散イベント シミュレーションを組み合わせました。構造化された識別とその後のターゲットを絞った SMED およびツールの改善により、18 か月でスループットが 42% 向上しました。
すべての CNC オペレーションには、利益を上げて生産できる部品の数に上限を設ける制約があります。それを正確に見つけて組織的に攻撃することは、製造エンジニアや店舗オーナーが実行できる単一の最も大きな影響力を持つ活動です。ツールは存在します。単純な閉塞解析はほとんどの場合に機能しますが、シミュレーションとリアルタイム データは複雑なボトルネックや変化するボトルネックを処理します。
今日勝っているショップは、制約の特定を毎年のプロジェクトではなく毎日の習慣として扱っているショップです。彼らは測定し、行動し、再度測定し、制約の動きを観察し、新しい制約を追いかけます。その結果、既存の資産からの生産量が増加し、リードタイムが短縮され、比例して諸経費を増加させることなく、より収益性の高い作業を実行できるようになります。
今週を開始します。セルまたはラインを 1 つ選択し、3 シフト分の閉塞/飢餓データを収集し、転換点グラフを作成します。制約がページから飛び出てしまいます。それを修正すると、フロア全体が変化を感じます。
私のマシンのスピンドル使用率は 70 ～ 80% です。まだ大きな制約が存在する可能性がありますか?
はい。使用率が高いと、飢餓や閉塞が隠れることがよくあります。切削時間と総サイクルを比較してください。
ほとんどの場合、1 回限りのバッチまたは非常に小さなバッチを実行します。目次はまだ役に立ちますか?
絶対に。ハイミックスの場合、ほとんどの場合、制約はセットアップ時間または最初のピースの承認です。
制約の前にどのくらいのバッファ在庫を保持する必要がありますか?
通常は 2 ～ 6 時間の作業で、マスキングの問題なく正常な変動を吸収するには十分です。
自動化を追加すると常にスループットが向上しますか?
いいえ - 自動化により、制約がロボットまたはプログラミング/セットアップに頻繁に移動されます。
一般的なジョブショップでは、制約はどのくらいの頻度で変更されますか?
部品の混合やバッチサイズの変化に応じて、多くの場合、毎週または毎日の場合もあります。
