Talán már kissé klisé olyan gondolatokat emlegetni, mint „a mai felgyorsult világban”, „egyedi igényeket kell kiszolgálni”, „legyen rugalmas és testreszabható”… és még sorolhatnánk. Mégis be kell látni, hogy egy-egy termékfejlesztési irányzatot ezek a körülöttünk lévő faktorok indikálnak. A piaci szereplők, ha nem szeretnének lemaradni, ezekre valamiképpen kell, hogy reagáljanak. A gyártásdigitalizációs szegmensben a vevői igények újabb és újabb, különösebb programozói tudás nélkül is személyre szabható funkciókat követelnek a megoldásszállítóktól. Ebben a cikkben azt mutatjuk be, mi a mi válaszunk a személyreszabhatóság igényére.
Kezdjük egy rendkívüli egyszerűsítéssel! Egy átlagos IoT/IIoT rendszer működését 4 fő összetevővel lehetne összefoglalni:
- adatok gyűjtése,
- adatok tárolása,
- aggregáció/üzleti logika,
- kiszolgáló réteg (felhasználói felület, értesítések).
Ezen szoftverkomponensek egymással különböző interface-eken keresztül előre kódolva működnek együtt, definiált riportokkal és felhasználói felületi elemekkel. (Jobbára ez a szoftverek döntő többségéről is elmondható, hiszen például a telefonunkon futó alkalmazások is egy fix felhasználói felületet (UI – user interface) adnak, amelyen mindig minden funkciót ugyanott találunk és ugyanúgy is működik.)
Akadnak viszont olyan felhasználási esetek, amikor az alkalmazás egy adott menüpontjában más felhasználóknak más tartalmat szeretnénk megjeleníteni. Vagy éppen a „Gipsz Jakab” időközben karbantartásvezetőből gyárvezető lett, és saját maga rendezné újra kedvenc műszerfalát (dashboardját), amely a rengeteg összegyűjtött gyártási adat közül a számára legfontosabbakat foglalja össze egyetlen képernyőn. Ilyenkor megkereshetjük az szoftver gyártóját és megkérhetjük, hogy implementálja újra az adott felületeket. Aztán szembesülünk vele, hogy ez mennyi időt és pénzt igényel, ha egyáltalán van rá mód…
Bevezetés az önkiszolgálásba
Az ilyen és ehhez hasonló kívánságok kielégítésére először is vezessük be a téma asszociációs fogalmait: self-service business intelligence (önkiszolgáló üzleti intelligencia) vagy self-service dashboard (önkiszolgáló műszerfal), esetleg self-service reports (önkiszolgáló riportok). Mit jelent ez pontosabban? Azokra a folyamatokra, eszközökre és szoftverekre vonatkozik, amelyeket a vállalatok használnak annak érdekében, hogy
az üzleti felhasználók önállóan választhassák ki, szűrjék, hasonlítsák össze, vizualizálják és elemezzék az adatokat, anélkül, hogy speciális és haladó informatikai képzésre lenne szükségük.
Mit várnak el a felhasználók egy ilyen szolgáltatástól?
- Információ bárhol és bármikor: A felhasználók akkor és ott szeretnék elérni a jelentéseket, amikor és ahol szükségük van rájuk. Olyan platformra van szükség, amely ezt a fajta mobilitást biztosítja, és különböző módon és formátumban továbbítja az információkat.
- Gyors jelentések: A lekérdezéseknek másodperceken belül le kell futniuk. Nem számít, mennyi adat van mögötte, ha egy aggregáció átlagosan 10 másodpercnél tovább fut, az túl hosszú a felhasználók számára. Tehát szükséges egy olyan platform, amely másodpercek alatt kiszolgálja a felhasználói felületet adatokkal.
- Testreszabhatóság: A saját műszerfalak testreszabása kritikus a hatékonyság és a felhasználói adaptáció szempontjából. A megoldásnak intuitívnak kell lennie, hogy a felhasználók megtanulhassák azokat a dolgokat, amelyekhez egyébként tanácsadókra, fejlesztőkre és értékes időre/pénzre lenne szükség. Ez az egyszerűség és testreszabhatóság a felhasználói elfogadás szempontjából is kritikus fontosságú, mert ha a felhasználó nem tud egy dashboardot saját igényeihez szabni, könnyen csalódik és továbblép.
A mi megközelítésünkhöz leginkább az önkiszolgáló műszerfal megnevezés illeszkedik, így a továbbiakban SSDB (self-service dashboard) néven hivatkozunk rá.
Testreszabható IIoT dashboard – a végfelhasználó igényei szerint
Legújabb generációs WaMeWo IIoT-platformunkról már több ízben is írtunk korábban. Változatos összetételű gépvezérlőkből (robot, PLC, CNC stb.) vagyunk képesek adatokat kinyerni különböző inferface-eken keresztül, amelyekből egy réteggel feljebb úgynevezett megfigyeléseket kreálunk. Ezen megfigyelések olyan nyers vagy aggregált adatok, mint például hőmérsékletek, darabszámok, motoráramok vagy éppen napi/heti/havi OEE értékek.
A megfigyelések váltakozó értékeit a rendszerünk képes akár közel valós időben streamelni vagy éppen eltárolni az adatbázisban (sőt, megfigyeléseket is lehet kombinálni, de ez egy másik fejezet témája lehetne…). Ezek a megfigyelések szolgálják ki a felhasználói felületi komponenseket adatokkal: táblázatok, grafikonok, riportok stb. Itt szintén megjegyzendő, hogy a WaMeWo tetején futó webalkalmazás olyan komponens alapú keretrendszert használ, amelynek köszönhetően az egyes fő összetevők (például bélyegképek, diagramok, táblázatok) univerzálisan újrafelhasználhatóak és paraméterezéssel testreszabhatóak.
Miből tudunk főzni tehát?
Van egy óriási adathalmazunk, amelyek végpontjait könnyedén elérhetjük, valamint egy olyan komponenskészletünk, amelyek közül tetszőlegesen választhatunk és újra felhasználhatunk vizuális elemeket. Miért ne készítenénk egy olyan menüpontot, ahol a végfelhasználó saját maga kötheti össze a kettőt?
Habár WaMeWo architektúránk – szükséges – komplexitásáról hosszasan lehetne írni, a self-service dashboard kifejlesztése során az egyszerűségre törekedtünk. Mivel ezt a funkciót ténylegesen végfelhasználóink kezébe adjuk, akik javarészt nem szoftverfejlesztők, így fontos az intuitív értelmezhetőség. Ennek köszönhetően néhány kattintással és egyszerű lépéssel hozhatjuk létre saját kártyáinkat, majd azokból egyedi kijelzőinket.
Hogyan készíthető saját WaMeWo dashboard?
Szívesen részleteznénk hosszasan, hogyan építhető fel személyre szabottan a self-service dashboardunk, de tekintve, hogy a folyamat pofonegyszerű, csupán pár lépés, ez a fejezet sem lesz túl hosszú… de természetesen ez is volt a célunk! Egy intuitív varázsló végig segíti a felhasználót, elrontani sem lehet egy-egy lépést.
A dashboardot alapvetően 4 fő komponensből alakíthatjuk ki, amelyek szerteágazóan kombinálhatóak, így kiszélesítve a lehetőségek tárházát.
- fejléc: az egyes létrehozott kártyák fejléceit tetszőlegesen tölthetjük fel tartalommal
- tartalom: a felvett kártyákhoz hozzáadott tartalmak jelenítik meg lényegében azt az adatvégpontot, amelyet valamilyen módon vizualizálni szeretnénk. Az elérhető metrikák nevei alapján (például „Rendelkezésre állás” vagy „Aktuális OEE”) generált listából csak a számunkra éppen szükségeset kell kiválasztani. A kiválasztott tartalom megjelenhet diagramon, előrehaladásjelzőn, szöveges formátumban (egy vagy több érték) stb.
- osztó: lehetséges elválasztó vonalakat hozzáadni a kártyáinkhoz, amennyiben szeretnénk az egy kártyán lévő információkat elkülöníteni
- kártya: egy meglévő kártyához további kártyát is hozzáadhatunk, így akár kártyák egy bizonyos csoportját is leképezhetjük.
Milyen egyéb testreszabásokat végezhetünk egy-egy kártyán?
- kártyák és tartalmuk tetszés szerinti átméretezése, drag and drop áthelyezése
- kártyák fejléceinek tetszőleges színezése (akár dinamikusan, például gépállapot alapján)
- ikon kiválasztása fejlécbe
- szövegek színválasztása
- betűméretek megadása (S/M/L) és formázása (félkövér, dőlt stb.)
- diagramok méretezése (S/M/L)
- többféle diagramtípus: idővonal, vonaldiagram, oszlopdiagram (fekvő/álló), kördiagram
- teljes dashboard elérése sötét és világos témában egyaránt (mi környezettudatossági okokból a dark mode-ot preferáljuk)
- szintén a teljes képernyőn megjeleníthetünk valós idejű vagy hisztorikus adatokat is, de természetesen a kettő elegyét is
A végeredmény
Annak, hogy a WaMeWo-ban mit lehet a self-service dashboardból kihozni, csak három dolog szab határt: az elérhető kártyanézetek, a rendszer által gyűjtött adatok és – a képzeletünk. A demonstráció kedvéért összeállítottunk egy véletlenszerű példát (lásd a lentiekben), amely a következő adatok megjelenítésével hivatott kognitív szinten (rápillantással) értékes információt eljuttatni a végfelhasználókhoz:
- gép(ek) aktuális üzemállapota, rendelkezésre állása az adott műszakban, különböző üzemállapotok eloszlása
- gépállapotok vizualizálása a műszak ideje alatt (idővonalon)
- aktuális (műszakra számított) OEE érték, előrehaladás jelző körrel szemléltetve
- selejtmennyiségek eloszlása különböző terméktípusonként (kördiagram)
- legyártott, hátralévő és selejt mennyisége kiírása, hisztorikus vizualizálása vonaldiagramon
- legyártott darabok gyártási idő szerinti megjelenítése, oszlopdiagramok segítségével
Útravaló
Ahogyan nincsen univerzális gyártási folyamat, úgy a gyártásfelügyeleti mutatók univerzális dashboardja sem létezik. Mi hiszünk a tesztreszabhatóságban, és abban, hogy a gyárak termelési hatékonysága egyedi mutatók alapján vizsgálható a legjobban. Egy termelésfelügyeleti rendszer self-service dashboardja a felhasználási lehetőségek szinte végtelen kombinációját nyújtja, de elengedhetetlen, hogy a végtelen varianciát a platform a lehető legegyszerűbb működéssel kell tudja kompenzálni!
Legyen szó bármilyen szintű gyártásfelügyeleti rendszerről, dashboardok tekintetében két jótanáccsal tudunk szolgálni:
- KEEP IT SIMPLE! Még ha a platform technikailag képes is rá, azt javasoljuk, hogy senki ne akarja a teljes gyártást szinte végtelen számú granuláris információval összefoglalni! Túl sok komponens esetén nem fogjuk látni a fától az erdőt, dashboardunk pedig elveszti a villámgyors információt nyújtó jellegét.
- HASZNÁLJ ADATVIZUALIZÁCIÓT! Mivel az emberi agy a vizuális észlelésben és értelmezésben a leggyorsabb, így érdemes minél több grafikai elemet alkalmazni – a szöveges és számszerű adatokkal szemben.
Miről szól ez a cikksorozat?
Cikksorozatunkat szakmai- és üzleti know-how szomjoltásra egyaránt ajánljuk az ipari szektor digitalizációjával foglalkozó szakemberei számára. A fejezetek tartalmának összeállításakor két vezérelvünk volt:
- feltárni a felhasznált gyártásdigitalizációs szoftvertechnológiák miértjeit
- és bemutatni azok üzleti hasznosulásának lehetőségeit.
Bízunk benne, hogy tartalmaink építő szakmai diskurzust váltanak ki. Az info@indeveyes.com-on vagy közösségi felületeinken örömmel veszünk visszajelzést, véleményt, vagy kérdéseket a témával kapcsolatban!
- A sorozat előző cikkében az IIoT eszközökkel végzett gyártási minőségfelügyelet-ről írtunk.
