Индустриальная революция США, глазами двух поколений

2025-05-19 / 01100. История
Оценили: 7

Таймкоды

00:00:29 Введение

  • Обсуждение изменений в промышленности и индустрии.
  • Основная тема: автоматизация.
  • Гость: Кирилл Конев, сын автора.

00:01:45 Биография Кирилла

  • Кирилл начал карьеру в 12 лет, программируя станки.
  • К 18 годам работал на фрилансе, программируя станки и запчасти.
  • Учился в университете в Англии, затем переехал в Америку.

00:03:27 Карьера и образование

  • Работал в компании Arconic, производящей алюминий.
  • Открывает собственное производство и заканчивает магистратуру в финансах.
  • Важность умения говорить на языке финансистов для инженеров.

00:06:12 Выбор производственной стези

  • Производственная стезя была не модной, но востребованной.
  • Мало хороших производственников, но много дизайнеров и аэродинамиков.
  • Важность дизайна для производства и его развитие в Китае.

00:07:51 История автоматизации

  • Мануальные ручные станки XVIII-XIX веков.
  • Механические технологии с концевиками и энд-стопами.
  • Появление токарных полуавтоматов и перфокарт.

00:11:11 Перфокарты и их развитие

  • Перфокарты использовались для управления станками.
  • Первые станки с перфокартами появились в конце XVII века.
  • Перфокарты позволили разнообразить ткань и снизить затраты.

00:13:23 Эпоха механических станков и переход к компьютерам

  • В музеях, таких как музей Форда в Далласе, можно увидеть полностью рабочие механические станки.
  • Переход от механических станков к компьютерам начался в 1970-1980-х годах.
  • Компьютеры потребовали переучивания программистов и изменили подход к программированию станков.

00:14:17 Развитие станков с ЧПУ

  • В 1970-х годах станки имели только две оси передвижения.
  • Постепенно добавлялись третья, четвертая и пятая оси.
  • Автоматическая замена инструмента значительно повысила эффективность производства.

00:15:49 Преимущества компьютерных программ

  • Компьютерные программы можно было быстро менять и адаптировать.
  • Механические программы требовали полной переустановки, что было затратно по времени и деньгам.
  • Гибкость компьютерных программ значительно повысила эффективность бизнеса.
  • 00:16:44 Внедрение роботов
  • Роботы начали внедряться в производство с 1990-х годов.
  • Изначально роботы были дорогими, но сейчас их стоимость значительно снизилась.
  • Пример: компания в Лас-Вегасе с двумя инженерами и тремя роботизированными станками, работающими круглосуточно.

00:19:05 Производительность и аптайм

  • Роботы повышают производительность, так как работают без перерывов.
  • Аптайм станков часто ниже ожидаемого из-за перерывов и болезней сотрудников.
  • Внедрение роботов увеличивает аптайм до 90-95%.

00:20:47 Внедрение автоматизации и мониторинг

  • Молодые инженеры часто предлагают автоматизацию, но руководство может сопротивляться.
  • Первый шаг — внедрение мониторинга процессов.
  • Пример: установка системы трекинга на одной машине для демонстрации эффективности.

00:23:57 Проблемы ночной смены

  • Ночная смена часто менее эффективна из-за сложности найма квалифицированных сотрудников.
  • Люди, работающие ночью, часто предпочитают спать, а не работать.
  • Отсутствие менеджмента в здании также снижает эффективность ночной смены.

00:26:05 Причины простоя на ночной смене

  • Ночные смены менее заинтересованы в продуктивности компании.
  • Рабочие отвлекаются на личные дела, что приводит к простоям.
  • В некоторых случаях использовались будильники для напоминания о необходимости смены детали.

00:28:11 Решение проблемы с помощью палет-чейнджеров

  • Палет-чейнджеры позволяют менять детали без вмешательства человека.
  • Машины с палет-чейнджерами имеют два стола: один для обработки, другой для смены деталей.
  • В некоторых странах используются ручные палеты для сокращения времени обработки.

00:30:04 Альтернативные решения для сокращения времени обработки

  • Использование тумстоуна с тисками для закрепления деталей.
  • Установка четвертой оси для автоматизации смены палет.
  • Загрузка и разгрузка палет занимает всего несколько минут, что значительно сокращает время обработки.

00:32:17 Автоматизация и серийное производство

  • Компании, такие как HSM, предлагают технологические кубы для автоматизации.
  • В компании Vegas использовали такие кубы для увеличения производительности.
  • Компания Five Axis производит тиски, подходящие для четвертой оси.

00:34:04 Современные палет-чейнджеры и их возможности

  • Современные палет-чейнджеры могут менять до 50 палет одновременно.
  • Компании, такие как Mazak, предлагают станки с 33 поверхностями для автономной работы.
  • Роботы используются для загрузки и выгрузки машин, но их применение шире, чем только в машиностроении.

00:35:41 Роботы в машиностроении и других индустриях

  • Роботы используются не только в машиностроении, но и в упаковке, сборке и других отраслях.
  • Компания Fanuc, лидер по производству роботов, продает 70-80% своих роботов на упаковку.
  • В машиностроении роботы используются для загрузки и выгрузки станков, сварки и клепки.

00:37:39 Бар-фидеры и их применение

  • Бар-фидеры используются для подачи прутков в токарные станки.
  • Стандартные размеры бар-фидеров: 6 и 12 футов.
  • Бар-фидеры могут работать круглосуточно и автоматически загружать прутки.

00:39:23 Автоматизация и мониторинг станков

  • Автоматизация позволяет станкам работать без вмешательства человека до двух недель.
  • Станки имеют системы мониторинга, которые предупреждают о необходимости замены инструментов и охлаждающей жидкости.
  • Автоматические добавлятели охлаждающей жидкости и масла обеспечивают непрерывную работу станков.

00:42:56 Лайт-офф производство

  • Лайт-офф производство позволяет автоматизировать производство до такой степени, что станки могут работать без людей.
  • В таких случаях инженеры контролируют станки через центральный пост.
  • Системы мониторинга отслеживают состояние станков и предупреждают о необходимости вмешательства.

00:45:47 Автоматическое управление инструментами

  • Станки могут автоматически менять инструменты, основываясь на данных о вибрациях и нагрузке.
  • Некоторые станки имеют избыточный запас инструментов, что позволяет работать без остановки.
  • Стоимость инструментов и их долговечность влияют на выбор стратегии производства.

00:49:11 Введение в тему

  • Рассказ о первом опыте использования современного инструмента.
  • Представитель компании объясняет преимущества своего инструмента.
  • Обсуждение экономической выгоды использования более дорогого, но долговечного инструмента.

00:50:09 Анализ себестоимости

  • Анализ себестоимости производства затвора для винтовки.
  • Инструмент составляет лишь 5% себестоимости, остальное — время и затраты на оборудование.
  • Предложение использовать более дорогой инструмент, если он работает быстрее.

00:51:09 Эксперимент с инструментом

  • Молодой представитель компании предлагает пари: если инструмент работает быстрее, компания становится его клиентом.
  • Выбор самого тяжелого случая резания — отрезной резец на токарном станке.
  • Эксперимент с отрезным резцом от компании, который оказался успешным.

00:53:07 Важность правильного инструмента

  • Перед внедрением роботов важно правильно выбрать инструмент.
  • Проблемы, возникающие из-за неправильного инструмента, такие как поломка станка или инструмента.
  • Необходимость быстрой ломки стружки для предотвращения проблем.

00:55:11 Эволюция инструмента

  • Эволюция геометрии резцов, углов, покрытий и материалов.
  • Инженеры и инструментальщики работают вместе для выбора правильного инструмента.
  • Пример работы с компанией Икар, которая предлагает экономически обоснованные инструменты.

00:56:00 Американская бизнес-модель

  • Разделение компаний на дизайн и производство.
  • Аутсорсинг проектов для оптимизации времени цикла.
  • Пример компании, специализирующейся на триггерах и курках, которая создала кастомный станок для уменьшения времени цикла до 9 секунд.

00:59:00 Введение в станки

  • На заводе не любят работать на станках типа «свифт-тайп».
  • Эти станки эффективны, но требуют специалистов для их использования.
  • Развитие станков привело к появлению токарных станков с двумя и более турелями.

00:59:59 Преимущества токарных станков

  • Токарные станки с двумя и более турелями стали популярными.
  • Свифт-тайп машины появились как дополнение к токарным станкам.
  • Обработка деталей на свифт-тайп машинах происходит ближе к шпинделю, что снижает вибрации и улучшает качество.

01:02:40 Особенности свифт-тайп машин

  • Свифт-тайп машины имеют быструю смену инструментов.
  • Для эффективной работы на таких станках нужны специалисты, которые могут работать за доли секунд.
  • Крупные заводы часто отдают работу на аутсорсинг специализированным компаниям.

01:04:38 Бизнес-модель и оптимизация

  • Специализированные компании могут производить продукцию быстрее и дешевле.
  • Пример: проект с 14-минутным временем обработки был сокращен до 2 минут 30 секунд.
  • Оптимизация производства требует знаний и навыков, которые сложно найти.

01:06:34 Конкурентоспособность и зарплата

  • В Восточной Европе часто считают, что низкая зарплата делает продукцию конкурентоспособной.
  • В США расценки на работу могут варьироваться от 85 до 500 долларов в час.
  • Высокая производительность и качество позволяют снижать цены на 30-35%.

01:09:05 Профессионалы и их ценность

  • Профессионалы, такие как инженеры, могут зарабатывать до 400 тысяч долларов.
  • Компании начинают понимать важность профессионалов и готовы платить за их услуги.
  • Существуют различные структуры бонусов для привлечения и удержания специалистов.

01:10:09 Философская борьба и менталитет

  • В США и СССР существуют разные подходы к оплате труда.
  • В США есть компании, где наемные сотрудники могут стать миллионерами.
  • В постсоветских странах рабочие могут не понимать высокие зарплаты.

01:12:08 Примеры успешных компаний

  • В успешных компаниях, таких как Apple и N-Video, сотрудники могут стать мультимиллионерами.
  • В хороших компаниях передовиков делают публичными, чтобы мотивировать других.
  • Однако не везде это работает, и такие компании редки.

01:13:05 Человеческий фактор и принятие решений

  • В компаниях важно иметь людей, которые могут быстро учиться и разбираться в новых задачах.
  • Человеческий фактор и принятие решений играют ключевую роль.
  • Важно заинтриговать инженеров и менеджеров, чтобы они работали лучше.

01:14:45 Как заинтриговать инженеров

  • Инженеров нужно заинтриговать, предоставляя им интересные задачи.
  • Если инженер увлечен роботами, дайте ему возможность работать с ними.
  • Дайте инженерам возможность оптимизировать производство, чтобы они могли работать над сложными задачами.

01:16:25 Пример с роботами в компании

  • В компании в Чикаго не работали купленные роботы.
  • Автор предложил взять бесплатных интернов для работы с роботами.
  • Через три месяца интерны успешно имплементировали робота, и компания продолжила инвестировать в новые технологии.

01:19:14 Проблемы с новыми технологиями

  • Не все новые технологии работают в реальных условиях.
  • Переусложнение может привести к частым поломкам и значительным потерям времени.
  • Важно возвращаться к базовым решениям, которые проще и надежнее.

01:21:47 Мониторинг и трекинг

  • Внедрение мониторинга и трекинга помогает показать реальную эффективность компании.
  • Часто компании имеют мифические показатели, которые не соответствуют действительности.
  • Важно показывать реальную картину, чтобы убедить руководство в необходимости изменений.

01:23:05 Постепенное внедрение инноваций

  • Демонстрация, что текущие методы не работают.
  • Предложение поэтапного внедрения изменений.
  • Пример с компанией Kens, предлагающей аренду оборудования для тестирования.

01:24:05 Преимущества аренды оборудования

  • Kens предлагает передовые системы контроля качества.
  • Автоматизация измерений вместо ручного труда.
  • Возможность аренды оборудования для тестирования перед покупкой.

01:25:49 Роль продаванов в производстве

  • Продаваны — это инженеры, которые решают реальные проблемы.
  • Они помогают выявить узкие места в контроле качества.
  • Оптические установки позволяют быстро и точно измерять детали.

01:26:45 Сертификация и экономия

  • В производстве оружия можно проверять только некоторые детали.
  • В производстве самолетов и лайнеров требуется проверка всех деталей.
  • Аренда оборудования помогает убедить менеджмент в его необходимости.

01:28:09 Завершение обсуждения

  • Обсуждение роботов и возможность дальнейшего разговора.
  • Призыв к зрителям оставлять комментарии.
  • Прощание и благодарность за просмотр.

Таймкоды сделаны в нейросети https://300.ya.ru/v_pS0FQd5R/

В этом видео

Начало
0:02
[музыка]
0:17
[музыка]
0:29
Привет дорогие зрители так получилось что по результатам некоторых достаточно
0:34
ярких недавних событий мы снимали совершенно другой ролик для достаточно
0:40
такой закрытой англоязычной аудитории небольшой минут на 15 но получилось что
0:46
в обсуждении Мы затронули очень много вопросов по которым у нас в том числе где-то были
0:52
спорные тезисы где-то так сказать они были свежими и оказались настолько
0:58
интересными что мы проговорили ну добрых полтора часа и по этой причине я попросил своего
1:04
собеседника повторить то же самое для русскоязычной аудитории и поговорим мы о
1:11
том как изменялась промышленность как изменялась индустрия в последнее время и что о на сегодня представляет А это Ну
1:18
если так маленький спойлер автоматизация зачастую люди очень абстрактно воспринимают это общее слово более
1:25
знакомы с роботами но я думаю что мы поговорим обо всём по порядку и постараемся показать какие вот
1:32
Краеугольный темы существуют на сегодня и для меня особенно интересен этот ролик
1:38
тем что у меня в гостях Я снимаю этот ролик совместно с моим сыном Кириллом конем Кирилл привет привет И по традиции
Кирилл Конев
1:47
всегда прежде чем вы поймёте Почему я собственно его пригласил Почему мы обсуждаем Я прошу Кирилла представиться
1:54
и рассказать немного о себе кто ты такой И почему ты будешь интересен О’кей Само
1:59
собой я как-то знаешь начал свою карьеру довольно рано то есть в в 12 лет отец
2:08
привёз домой компьютер сказал вот Solid сиди учись если научишься дам тебе
2:14
работу работу я эту получил точно также в 14 произошло что ему нужно было чтобы
2:19
кто-то запрограммировал станки он принёс компьютер с кам и сказа сиди учи если Нау те зать
2:30
к 18 я уже работал полностью на фриланс и работал даже на Интернациональной
2:37
компании из Англии и Европы программирую станки и занимался девелопментом
2:43
некоторых довольно простых запчастей под определённые
2:48
задачи в том числе оружие а потом в 17 лет наверно Я поступил в
2:56
университет в Англии университет напрямую под Ар басом То есть у нас был
3:02
Абас через дорогу и некоторые из проектов над которыми Мы работали тоже были напрямую снесены вместе с ними и в
3:09
основном я в своё время работал именно на производстве потому что я выбрал обучение на бакалавра в aace
3:17
инжиниринге со специализацией в производстве то есть манюфектеринг и после этого когда закончил университет
3:25
Переехал сюда в Америку прыгал из штата в штат всегда на именно
3:32
производственных позициях позициях и доработал до позиции
3:39
старшего прокт менеджера в компании arconic которая занимается именно
3:44
производством алюминия один из самых больших производитель СВ алюминия и
3:50
практически весь алюминий до 2010 года который был запущен в на Орбиту вокруг
3:57
Земли был произведён именно в той компании Где я Где я
4:03
работал и как бы на сегодняшний день я уже открываю свои собственные производство свой собственный
4:09
производственный бизнес и заканчиваю мастера В финансах из
Зачем инженеру финансовое образование
4:15
гарварда но я думаю здесь почему так сказать уже имея инженерное образование
4:20
ты решил пойти в Гарвард и так сказать по финансовой теме Я думаю это отдельный вопрос мы к нему
4:26
косм мы коснемся его позже Пока В общих чертах проблема любого инженера зачастую
4:32
когда ты пытаешься реализовать какой-то Инженерный проект тебе приходится
4:37
разговаривать с людьми которые ничего не понимают в инжиниринге А надо уметь говорить на их языке чтобы
4:45
они тебя понимали и вот если ты сможешь осилить эту вилку у тебя получится как
4:50
бы работать если не сможешь Ну к сожалению очень часто инженеры как художники находятся в каком-то своём
4:57
мире и как айтишники Да там тоже говорят на каком-то своём языке и для всех это проблема Это очень большая большой
5:04
вопрос именно в производстве Да и в принципе в инжинеринг очень часто встречаемся с ситуацией где инженеры
5:11
придумывают новую вещь новый продукт новое вариант Как что-то производить и
5:19
пытаются доказать менеджменту что нужно проинвестировать там миллион 2-т тысяч
5:24
миллионов долларов в проект и менеджмент такой А почему а зачем это нам они не
5:31
понимают и они разговаривают на совершенно разных языках и как бы за счёт этого я в своё время очень быстро
5:36
мне 26 только сейчас очень быстро поднялся вверх просто за счёт того что я
5:41
и мог переводить Инженерный язык на инженер на язык финансистов рассказывать
5:49
им какой у них обратный доход будет как быстро проект то есть насколько проект
5:56
окупается бы быст онут свои деньги чем им это надо собственно и в принципе
6:01
просто умел красиво это всё расписать на бумаге чтобы это было можно преподнести
6:07
совету директоров и они это всё запрудили Слушай ну а между делом вот
Почему выбрал производственную карьеру? Художников много, реализаторов мало.
6:15
для тех зрителей молодых кто нас смотрит наверное будет интересно А почему собственно ты выбрал производственную
6:21
так сказать стезю Вот это направление ведь для многих Ну как бы не совсем модная что ли тема тема в сво время
6:28
очень была не модная совершенно прав особенно когда я туда пошёл То есть у нас начиналось в университете 147
6:36
человек именно в ospace engineering выходившие и только 13 из нас ушли
6:41
именно в производство все остальные пошли либо на дизайн либо на аэродинамику то есть был отдельный курс
6:49
под аэродинамику либо под дизайн причина по которой я принял
6:55
решение именно идти на производство это потому что производственников в принципе сейчас
7:01
очень мало то есть количество людей которые могут придумать нарисовать и
7:07
сделать вот 3D рисунок чего-то что в принципе должно работать таких человек
7:13
сотни то есть научиться именно использовать программу довольно просто вопрос очень больной на сегодняшний
7:21
момент в принципе в Европе и в Америке это как сделать вот это что вы
7:26
нарисовали и Точнее ну в Америке даже есть ээ слово Design for manufacture то
7:33
есть дизайн для производства Это именно Как сделать не просто как сделать
7:38
продукт чтобы оно работало А как сделать этот продукт дёшево что в принципе очень
7:44
сильно сейчас развивается в Китае и к сожалению не очень хорошо развита здесь в Америке
Краткая история автоматизации роботизации
7:50
Э хорошо А поскольку мы будем говорить Ну о
7:55
сегодняшнем так сказать прогрессе в инжиниринге в машиностроении Ну наверное было бы интересно хотя бы для общей
8:02
эрудиции затронуть вопрос исторический как вот развивалась как внедрялись вот вся эта автоматизация роботизация не
8:09
знаю там от нескольких веков до последних там 20 лет как всё менялось ну
8:14
совсем далеко назад я не пойду Конечно давай начнём просто с обычных ручных станков то
8:21
есть XV век X век в принципе Единственное что было это именно
8:27
мануальные ручные станки где человек должен был стоять перед станком и грубо говоря
8:33
крутить вентиля чтобы станок передвигался вправо влево вверх вниз в
8:38
любые параметры Что вам надо за счёт этого Как бы чтобы произвести самые простые детали мы были вынуждены ставить
8:46
несколько станов станков ряд э 10 станков 15 станков и каждый человек
8:52
работал на отдельном станке с отдельным инструментом и как бы передавала
8:57
передавали эту деталь от одного станка к другому а за счёт этого Как бы хоть
9:03
как-то пытались сделать производство То есть это самое начало это уже совсем старые
Механическая память, программирование концевиками
9:08
технологии потом очень короткий период наверное 20-30 лет ээ было использовано
9:15
так называемые механические технологии когда они делали механические там энд
9:20
стопы так грубо говоря ставились болты либо какие-либо
9:27
заглушки чтобы человек мог ээ выкрутить А как это ну фактически
9:35
ээ либо ставились концевики так называемые То есть ты крутишь до упора и
9:40
в результате устал ты не устал вот ну кто-то помнит может быть фотографии там во время Второй мировой войны Великой
9:46
Отечественной стоит Мальчик э с образованием там в три класса и управляет станком не от того что он там
9:52
супер гениальный мальчик от того что у него за ним стоит инженер грамотный который ему выставил концевики и он
9:57
говорит ты крутишь отсюда до сюда пока не упрётся какой там размер мальчик может быть даже и не знал зачастую потом
10:04
концевики начали делать механически то есть когда инструмент доходит до определённого положения щёлкает и в
10:11
зависимости от задачи Вот хороший пример до сих пор применяется это шлифовальные станки э стоит два концевика доходит в
10:18
одну сторону щёлк переключается меняет направление щёлк и между ними носится там сколько нужно Кроме того постепенно
10:25
даёт смещение ещё по одной оси и в результате там всю плоскость вышли удобно можно запустить станок и там
10:32
отойти на несколько там на 5 на 10 минут смотря какая там деталь он будет самостоятельно работать и в дальнейшем
10:39
Но количество таких концевиков менялось усложнять кто-то может быть помнит в
10:44
конце двадцатого века уже достаточно распространено было токарные полуавтоматы когда там целый цех стоял и
10:52
тогда ещё не был внедрен компьютер на этих машинах но так скажем механическая
10:57
Вот такая память была кстати говоря вот есть кто любители стимпанка такого механического панка Да там очень много
11:04
механизмов даже вот таких механических строят там Чудеса техники конечно Но следующий этап — это вот когда появился
11:11
компьютер вопрос в сегодняшнее время как бы такие машины всё ещё где-то можно найти где-то можно увидеть то есть в
11:18
более старых предприятиях где я работал как арконик у нас были Такие старые машины ты так смотришь и ну в
11:25
сегодняшнее время ничего такого даже подобного не существует никто на таком не работает то есть сейчас всё
Перфокарты. Джаккардовы станки
11:30
используется именно ЧПУ а но перед ЧПУ кстати использовалась ещё более простая
11:36
э версия Ну станков это именно станки с перфо картами То есть это либо не совсем
11:44
пластиковая это бумажная или картонная карточка в которой сделаны
11:50
специальные отверстия которые считываются внутри машины Как так называемый Memory module то есть
11:59
модуль памяти очень простой который просто считываться с этой карточкой В какую сторону и куда ему надо
12:05
передвигаться по поскольку карточка продвигалась через машину пошагово Причём тут я кстати
12:13
скажу ради исторической справедливости первые станки с Вот
12:19
такими перфо картами появились ещё в конце где-то X
12:24
века примерно в то время это были ткацкие станки Кто помнит там Ткацкий
12:29
станок он просто такую шпульку гоняет влево-вправо с нитью и протягивает его
12:35
если ничего не делать Ну будет такой равномерная однообразная
12:40
ткань если управлять ими и например иметь два там три челнока с разными цветами и в какой-то момент читая по по
12:48
дырочка так сказать в карте вы будете один из них придерживать а другой запускать Вы можете создавать уже
12:54
какой-то узор раньше это приходилось делать в рукопашную что соотве
12:59
дорого нужно иметь опыт не ошибиться как только внедрили эти станки дикий прирост
13:05
прибыли потому что уже Ну так сказать смогли разнообразить жизнь делать её более цветной и при этом дёшево это была
13:13
ну Одна из таких довольно серьёзных Революции вот эти эти кстати говоря вот эта идея карт перекочевала и в X веке
13:21
так сказать заиграла новыми красками да именно так и бы сечас можно в некоторых
13:27
музеях как музей фордам посмотреть у них стоят такие
13:33
полностью рабочие машины которые можно прийти посмотреть Я уверен ты можешь найти видео и прикрепить его сюда очень
13:40
интересно посмотреть хорошо Эпоха так скажем механических
13:46
станков роботов механического типа программирования дожила Ну может быть
Появление компьютера в производстве
13:52
где-то до сих пор жива но я имею в виду переход начался где-то в семидесятых-восьмидесятых годах когда
13:58
появились ком Угу и с компьютерами всё как бы изначально
14:04
было тоже сложно поскольку опять-таки переучивание всех своих программистов переучивание как их правильно
14:11
программировать и с ними работать и в принципе они очень сильно начали изменяться изначально то есть в
14:17
семидесятые года всё что было сделано это грубо говоря У тебя есть по иксу и по ику передвижения именно стола где
14:25
стол начинает автоматически двигаться вокруг а твоего шпинделя и твоего
14:32
инструмента как бы после этого начали добавлять третью ось на сегодняшний день уже есть и пяти и шести осевые станки и
14:40
по несколько шпинделей и так далее То есть а начиная с самого начала как бы это
14:47
были очень простые передвижения где они именно просто передвигали стол вокруг одного Тула после этого были было очень
Смена инструмента
14:55
большое изменение когда они уже смогли добавлять замена инструмента и это очень сильно
15:02
поменяло потому что теперь вместо того чтобы инвестировать в 10 станков ты можешь поставить один станок на котором
15:08
этот тул меняется и уже производит Ту же самую запчасть намного
15:13
во-первых быстрее а во-вторых нету никаких застоев передвижений Всё сделано полностью автоматически на одном станке
15:21
прости пожалуйста я здесь Хочу коснуться такого момента Почему именно компьютеры
15:27
дали скачок по идее можно на механической памяти было и дальше работать но особенность механической
15:33
памяти нужно было один раз выставить всю программу отладить её это очень затратно по времени и быстро поменять потом
15:40
невозможно нужно по новой всё снимать переустанавливать каждая такая переустановка Но это затраты временные и
15:47
соответственно в деньгах э компьютерные программы когда их можно было записывать Ну сейчас там О’КЕЙ на флешку раньше там
15:54
записывали на магнитную ленту как на магнитофонах Ну в любом случае это было всё равно мобильний Ты поменял ээ так
16:01
сказать источник памяти и он там тут же как бы может тебе начать работать Ну не
16:07
тут же там какие-то отладки тут не бите на сильно но есть как бы есть очень большие преимущества в том числе если
16:12
нужно поменять какой-либо тул если грубо говоря что-то делали там одним инч мил то можно
16:20
поменять на полундра и всё готово и работает в течение получаса или часа в то время как
16:28
есть е у вас перфокарты то эти перфокарты полностью нужно все менять и полностью переделывать и у вас
16:35
это ну грубо говоря неделя ушла в никуда Ну то есть с точки зрения бизнеса просто
16:41
повысилась гибкость хорошо и по сути пу до сих пор
16:47
работают и наверное будут ещё какое-то время я не знаю Достаточно долго работать после пу были какие-то ещ так
Роботы
16:53
скажем скачкообразные после начали же роботов
16:59
Роботы как бы в Априори Это довольно старая вещь и они можно их отслеживать
17:06
там вплоть до двадцатых-тридцатых годов до Второй мировой Даже вопрос в том что
17:13
именно мейнстримом и их начали запускать начиная с
17:19
девяностых годов и изначально их запускали Именно в производства по сборке то есть
17:25
автомобили самолёт и тд и тп То есть это были очень высокая стоимость роботы и на
17:32
сегодняшний день Кстати они очень сильно поменялись именно в расценке что можно робота схватить довольно хорошего там за
17:39
35 за 40.000 долларов и установить его грубо говоря даже в маленькой компании
17:44
из гаража которая будет работать и полностью автоматизировать если можно я здесь
Студенты-миллионеры
17:50
приведу небольшой пример так Надеюсь кого-то вдохновит когда я работал в одной
17:56
компании в лас-вегасе мы автоматы Калашникова кстати говоря производили кому-то кому-то будет приятно
18:02
услышать рядом работали небольшая компания Ну де-факто
18:08
два мальчика инженера и девочка у них на бумагах сидела у этих двух мальчиков
18:14
инженеров работало два или три станка которые были полностью роботизированным они их запускали и
18:21
станки практически 24 на 7 не останавливаясь молотили Ну только когда надо было во что-то вмешаться и они
18:27
вдвоём прекрасно всем этим справлялись конкретно делали затворы для пистолетов
18:33
глок такие тюнинговые потому что ну это отдельная особенность американской индустрии очень большой автомаркет
18:40
различных кастомных там затворов там Чего угодно вот два Ну извините за выражение два пацана
18:47
там лет по 20 наверное было по-моему они ещё даже университет не закончили вот у них был такой вот бизнес
18:55
Молодцы не было бы роботов Ну даже при станках в любом случае Им бы пришлось
19:00
гораздо сложнее и производительность была бы ну я думаю минимум в три в четыре раза ниже говоря про
Почему Роботы. Трекинг процессов
19:06
производительность это именно почему роботов на сегодняшний день большинство людей и покупает э вопрос в том что
19:12
когда у тебя есть человек который грузит разгружает машину этому человеку он иногда заболевает ему нужно сходить в
19:18
туалет нужно покурить нужно взять ланч в принципе он может работать всего 8 часов
19:24
в сутки Ну так далее и тому подобное У меня есть как бы
19:30
целое количество компаний с которыми я работал вот именно по фрилансу
19:35
имплементировать роботы Я всегда к ним прихожу и говорю как бы парни а у вас есть система трекинга ваших машин То
19:43
есть вы вообще следите Какой у вас атам атам как бы кстати тоже по-разному
19:49
считается Если хотите можем более глубоко здесь копнуть Но в принципе мы считаем Это
19:57
количество времени когда инструмент именно машине метал и убирает
20:03
этот металл то есть и вопрос в том что когда мы имплементировать
20:23
устанавливается на все машины и оказывается что они где-то в районе 20
20:28
23 24% в принципе это как бы стандарт И за счёт этого они такие Опа А вот почему
20:35
так мы рассчитывали что будет выше и начинаем уже копать и начинаем
20:40
устанавливать роботов Когда ставим роботов опять-таки А это целый процесс могу тоже намного
20:48
глубже копнуть именно туда но производительность увеличивается до
20:54
90-95 про потому что реально они ежат круглые сутки без вариантов то есть
Как убедить старперов. «Знаете ли вы о себе правду?»
21:01
Прости пожалуйста мы пока не ушли далеко Раз уж мы затронули эту
21:08
тему вот в в своей практике я сталкивался с тем Вот ты пожалуйста я тебя попрошу развернуть эту тему
21:14
зачастую происходит следующий момент приходит какая-то молодая команда какие-то молодые инженеры которые
21:19
говорят слушайте Давайте вне Дрим автоматизацию там или давайте внедрив а
21:26
руководство которое Ну зачастую ещё и старши меня такие дедушки совсем смотрят на это говорят слушайте слышали мы эти
21:32
ваши модные слова ну и к чёрту у нас и так всё хорошо Не трогайте не трогайте
21:39
Что хорошо и отвалите и Механизм А как их убедить Вот то о чём мы пытались
21:46
говорить в самом начале вопрос донести им что им самим это надо что им это
21:51
выгодно и здесь есть несколько этапов первый этап — это как раз ещ не
21:56
роботизация А когда внедряется так называемый мониторинг процессов зачастую Ну вот в прикладном
22:04
плане расскажешь как это механически выглядит как это само собой Я бы ещё один шаг назад немного сделал Обычно
22:10
когда я прихожу вот в одну из таких компаний либо это фриланс работа где они просто хотят совета и это как консалтинг
22:18
или когда меня напрямую нанимают Первое что я всегда делаю если люди не уверены
22:24
что это вообще им интересно И что это работает деем одну машину и на этой машине
22:32
устанавливаем уже весь софт в начале так называемый трекинг ставится очень просто то есть
22:39
практически 90% всех новых машин которых я знаю с которыми я работал к ним
22:45
кидаешь просто eet cat6 кабель подключая их к интернету
22:51
Хотя это внутренний Интернет это не выходит за пределы компании за пределы
22:57
рауте это просто вид сбора информации и уже машина автоматически говорит А вот я
23:04
сейчас работаю я сейчас меняю тул я сейчас там сверлю сейчас фрезеру тд и тп
23:12
и вся эта информация автоматически загружается в программу и программа уже
23:18
в своё время высчитывает там КПД и в том числе позволяет следить когда конкретно
23:23
что происходило в машиной вплоть до секунды то есть мы сразу же можем когда
23:29
человек ото в туалет и так далее один кстати очень прикольный момент который
23:34
мы замечаем всегда это примерно за полчаса час до конца рабочего дня КПД на
23:41
всех машинах очень сильно падает Потому что люди уже готовы к пересменки готовы уйти готовы сделать что-нибудь ещё и в
23:49
принципе никто в туалеты не ходит в принципе машины точно такие же как они были в предыдущие 7 но КПД очень сильно
23:55
падает поче готовы идти домой и они уже не думают о работе Ну хорошо Машина что она
24:02
она же мысли не читает ну машина мысли то не читает вопрос в том что человек всё равно должен разгрузить разгрузить
24:09
машину если в машине нету Поли ченджера Ну когда меняется стол а и у тебя только
24:16
один стол когда человек влазит во внутрь машины чтобы установить новую запчасти достать
24:23
предыдущую машина просто простаивает и стоит И ждёт этого человека соответственно тут наверное надо э
Что такое мониторинг / трекинг?
24:29
немножко пояснить как вот когда идёт мониторинг что мы собственно видим как
24:35
мы видим результаты э в моей практике было так ну то есть опять-таки по мере
24:41
освоения по мере так сказать понимания этого инструмента Мы начинали уходить всё глубже и глубже но самый первый
24:47
вариант Ты тупо видишь э ну такими зелёненьким столбиками например э когда
24:53
машина работала по назначению когда она что-то фрезерованными э зоны простоя и ты
24:59
начинаешь наблюдать что у тебя первая смена работает достаточно эффективно как
25:04
правило если там каких-то событий нет вторая работает на тех же самых станках почему-то в так вразвалочку а ночная
25:12
смена По непонятным причинам эффективность падает в лучшем случае в два раза а то и сильнее и ты такой парни
25:19
Ну в чём вопрос Ну станки то те же самые вопрос в том что на ночную смену
25:24
опять-таки нанять хороших людей намного сложнее потому что те люди которые готовы работать на ночную смену Это
25:30
скорее всего люди которые не могут найти работу которая бы работала в течение дня
25:35
хоть мы и платим за ночную смену выше ставку большинство людей предпочитают спать ночью соответственно найти людей
25:43
которые знают что они делают адекватных так называемые которые будут это делать
25:49
хорошо точно и когда менеджмента нету в билдинг в здании чтобы им вставить
25:56
пистон когда кто-то сидит и смотрит новости в течение получаса то как бы на
26:02
ночной смене всегда КПД намного ниже а по какой причине происходит простой ты
26:08
расскажешь или я из своей практико Э да есть самые разные количество вариантов
26:15
то есть большинство людей которые работают именно на ночной смене они не настолько заинтересованы в
26:21
продуктивности компании и в принципе в том чтобы делать они зарабатывают свою почасовую зарплату и они никак
26:30
не заинтересованы в том чтобы компания работала и зарабатывала деньги Понятно
26:36
позволь я немножко по-другому поверну Дело в том что вот смотрите у вас есть Например так называемый cycle Time время
Как возникают потери времени
26:44
цикла это время в течение которого вот от момента когда палет Changer поставил
26:49
деталь под обработку вручную вы поменяли деталь неважно с момента когда начинается Запуск программы условно
26:56
давайте так возьмём и до момента когда когда программа закончена там может быть даже двери
27:01
открываются механически может вручную вы их открываете неважно И вам нужно поменять деталь и повторно запустить так
27:07
сказать нажать кнопку чтобы запустить станок на следующий цикл Что происходит в идеале вот в таком
27:15
в оптимальном мире боец стоит и уже прямо вот как в Формуле 1 на старте ждёт когда машина подойдёт чтобы поменять ей
27:22
колёса так и здесь это в идеале в реальности никогда вот Секунда в секунду Он не стоит и не
27:28
он ото он там разговаривает с соседом он ковыряет в ухи он в туалет пошл Ну ладно
27:35
Бог с ним там он чем-то отвлекается он там В гаджетах играется как угодно и в
27:41
результате цикл закончился машина стоит а он где-то вот в своём мире находится
27:47
Дык это потеря а ночью да а ночью эти потери ещё больше вплоть до того что мы
27:53
Ну шутки шутками мы будильники рабочим такие выдавали на прищепке как только
27:59
остаётся 30 секунд до конца цикла он начинал пищать чтобы тот такой пришёл в
28:04
себя как бы знал что ему уже надо идти вперёд и именно это роботы наверное
28:09
позволяют сделать они Я немножко бы до того как мы перейдём к роботов как бы э
Палет чейнджер. Pallet changer
28:15
ситуация в принципе ты совершенно правильно говоришь но в большинстве
28:20
своих случаев если сайкл Time больше нескольких минут этот вопрос уже решили
28:25
то есть на маши
28:32
этова надо просто пояснить Что такое палеты грубо говоря если говорить про
28:38
любой станок У вас есть стол на котором стоят тиски стоят свои запчасти и этот
28:45
стол грубо говоря если этот стол только один человек вынужден залазить во внутрь
28:51
машины име э засти машим одном
28:58
машины с патчером это нажал кнопку там стол грубо говоря в
29:04
два раза больше И он просто разворачивается вокруг своей оси по сути у него два стола один стол находится в
29:09
зоне обработки и обрабатывается а на втором в это же время Вы спокойно никуда не спеша можете снять готовую деталь
29:17
поставить новую заготовку там продуть почистить и у вас как бы времени хватает тут Извини я маленькую так сказать от
Pallet changer для бедных
29:24
себя ремарку сделаю у меня был опыт работы до США и я наблюдал например
29:31
и в Южной Корее и в том же Тайване когда по бедности они не могут себе купить
29:37
станок с лет чейнджером но они пытаются сократить время обработки и они делали
29:42
такие вручную
29:50
сменяемым кстати говоря сейчас это целая индустрия
29:55
сейчас они продаются как готовые решения очень качественные точные и так далее в то время люди сами их себе делали такие
30:02
ласточки на хвосты и так далее и он всю плиту на котором там 40 маленьких деталей снимает быстро ставит фиксирует
30:09
вторую нажимает кнопку задача смены шин в формуле о сократить вот здесь примерно то же самое а дальше Извини а дальше он
30:17
на этой микро палете на своей уже вручную не спеша там всё откручивает Я могу в то же время тоже привести как бы
Tombstone и 4ая ось
30:23
как мы это на сегодняшний день делаем наверное немножечко ещ более прикольный вариант
30:28
на горизонтальных машинах есть так называемый Что является просто большим куском металла на который который стоит
30:36
горизонтально и и на него уже вертикально и на него накручивается
30:42
несколько тисков и эти в эти тиски уже что-то закрепляется так вот по бедности
30:50
кстати в своей компании тоже сейчас как бы как мы как мы делаем я не себе позволить
30:59
станок с чейнджером изначально просто брал самый хороший станок без чейнджера
31:06
и покупал самую большую четвёртую ось которую я могу и закреплял вот этот стоу
31:12
на четвёртой оси и сразу программирует запчасти там грубо говоря У тебя есть
31:18
четыре палеты которые четыре поверхности к которым оно поворачивается и как бы я
31:24
сделал так что у меня cyle Time порядка то есть машину кнопку нажал и ушёл на 3
31:31
часа там курить пить кофе что угодно другие стаки обслуживать Так точно и в
31:37
своё время то есть загрузил уже новые детали в Точно такую же палет и когда всё готово у меня над станком стоит
31:43
небольшой Кран там закрепляется к к этой четвёртой оси отгиб два
31:51
выключателя разгрузил новую такую же паллету загрузил кнопку нажал и всё готово то есть загрузка разру у меня
31:58
занима порядка там 2-3 минут вместо того чтобы загружать каждую отдельную деталь
32:04
что заняло бы порядка получаса То есть как бы такие умные варианты тоже
32:11
существуют и вопрос как уменьшить количество человеческого времени на сегодня это
32:19
опять-таки вот все такие придумки индустриальные они в результате рано или поздно реализуются уже как серийно
32:25
производимые фичи же компания Хас выпускает сразу Вы когда покупаете
32:32
станок с четвёртой осью они сразу вам предлагают как опцию Возьмите технологический куб так называемый то
32:38
есть такой ну как бы кубик которому там сразу отверстия просверлено под крепёж то есть чтобы что-то можно было крепить
32:44
И кстати вот эти мальчишки в Вегасе которые делали они работали как раз на таких кубах то есть
32:50
автоматизировали потому что людей в компании мало что хорошо прибыль в
32:55
результате свои миллионы они делили там на трёх человек там а но при этом они
33:01
вдвоём прекрасно справлялись потому что это всё молотила там бесконечно ты успевал запустил программу успеваешь
33:06
сделать что-то на соседнем станке успеваешь ещё после этого что-то он садился ещё успевал на компьютере
33:12
работать там программировать какие-то детали следующие никуда не спеша вот говоря про это как бы на сегодняшний
33:18
день есть очень Явный Лидер А в данном в данной отрасли которые занимаются
33:24
конкретно с тисками вот этими стонами и так далее эта компания называется F Axis
33:31
то есть пятая ось И они именно производили более маленькие такие те соч
33:36
которые очень крепкие очень хорошего высокого качества но они именно из-за дизайна для того чтобы их просто
33:42
несколько очень маленьких так закреплять На четвёртую ось чтобы можно было проворачивать Ну да там ещё задача как
33:48
бы геометрически мало места занимать Потому что если Вы каждый раз на куб будете с каждой стороны вешать там я не
33:55
знаю там по 50 кг тиски то во-первых скорее всего ваша ось скажет ой я устала
34:01
мне тяжело там это всё провернуть кроме того это будет расти в размере и оно при проворачивания чтобы
34:07
оно у вас есть высота четвёртой си относительно стола и вам нужно разворачивать не зацепиться за стол
34:13
кстати пока мы сейчас говорим про пале чейнджера очень интересный тоже момент хотел
33 полеты – свежая строка
34:18
рассказать как бы вот идея с пале чейнджером когда это просто поворачивающийся столик это было
34:24
имплементировать а как бы это очень известная тема Но
34:30
сейчас есть Уже такие палит чейнджер которые могут менять 30 40 50 таких полетов то есть вставь здесь фотографию
34:38
компания называется Мак они занимаются у них есть очень хорошие пяти осевые
34:45
станки тоже ura очень большие ura по-моему у них даже на 33 поверхности 33
34:52
палеты где грубо говоря сделано так что можно загрузить машину утром пока она
34:58
работает на других паллетах и уйти вот на 24 часа иногда и на все выходные она
35:04
продолжает работать и никаких роботов это всё сделано полностью автономно внутри станка кстати говоря Да мы
Задачи роботов
35:11
увлеклись сейчас полетами нам надо возвращаться к роботам Дело в том что
35:16
для чего применяется робот первое так сказать пункт первое назначение — это загрузка выгрузка машин это если мы о
35:24
машиностроении говорим Почему Ладно давай сделаем маленькое
35:29
отступление на сегодня кроме машиностроения роботы применяются гораздо шире Вот тебе слово ты изучал
35:37
рынок сколько роботов у нас в машиностроении А сколько вообще в других отраслях Ну вот кстати очень интересный
35:43
вопрос большинство людей думают что роботы используются именно только в машиностроении Но если посмотреть на
35:49
такую компанию как к что в принципе одна из лидирующих компаний по изготовлению
35:55
роботов сегодня они если я не ошибаюсь произвели больше 40 млн роботов за
36:01
период своего существования и на американском рынке это они продают НУ
36:06
занимают 2/3 рынка Угу И вот у них очень интересно потому что они именно точно
36:12
также начинались загрузка и разгрузка cnc станков и производстве автомобилей
36:17
на сегодняшний день и порядка 70-80 про от всех станков от всех роботов которые
36:24
они продают уходят на упаковку не в производство именно на сборку упаковку и
36:30
так далее в тот же Amazon FedEx и так далее То есть другие индустрии используют этих
36:38
роботов намного больше чем именно производство на сортировке почты у нас существовали ещё в Советский период там
36:44
немножко другие системы были но по сути тоже робот хорошо это вот о роботах
36:50
и я хочу вернуться к роботам потому что как бы слово просто модное все как бы
36:57
всем оно интереснее чем какие-то общие разговоры э но по факту В машиностроении основная задача
37:05
роботов — это загрузка выгрузка машины Угу а есть ещё области когда используются роботы сварщики это вот в
37:13
автопроме наверняка видели эти картинки где В принципе безлюдное производство роботы сами там варят по сложной
37:19
геометрии всё делают там либо роботы клёпки заклёпки вставляют э
37:28
если возвращаясь к машиностроению загрузка выгрузка тут на самом деле задача решалась в несколько этапов с
Bar feeder
37:35
одной стороны были сменщик палет с другой стороны есть такой ну мы привыкли
37:41
что робот — это всегда какая-то что-то типа руки да но на самом деле ещё до этого появились так называемые бар
37:48
фидеры Угу Ну бар фидеры они используются 99% из всех Барфи есть исключение
37:57
используются в токарных станках и они используются То
38:03
есть вы загружаете здесь в Америке стандартный размер это 12 футов это сколько 3,54 м
38:11
примерно два стандарта на шесть и на 12 футов Ну в зависимости что бизнес может
38:16
себе позволить по площадям там начинающий бизнес или нет А так 12 футов
38:21
это как раз стандарт прутки как бы кругляк весь продаётся длиной 12 футов
38:26
от Постав и соответственно Барфи изход из этого и разработан по сути вы просто там у вас
38:34
рабочий с образованием там в полтора класса школы загружают туда прутки и
38:40
дальше как бы и кстати пруток не один можно загружать загружаешь сразу 10 15
38:47
20 этих Прутков в зависимости Всё конечно от диаметра Потому что если ты загружаешь там 3-4 инча в диаметре то Ну
38:54
скорее всего нужно будет пол менять не первый раз Кстати у нас были варианты
39:01
когда люди перегрузили этот Барфи ader И к сожалению его таким образом сломали то
39:06
есть есть свои тоже лимиты но с Барфи дерон можно его загрузить и оставить станок э работать там круглосуточно в
39:14
течение недели и оно нормально будет работать то есть у нас был интересный момент а мы
39:22
э я занимался автоматизацией проекта на индексе это одни из самых э сейчас
39:29
продвинутых станков А в принципе по производству там три турели там все дела
39:35
И мы про это можем потом поговорить как позже да э как можно ускорить свой cycle
39:41
Time не увеличивая там количе на на количество машин А прикол был в том что
39:49
кнопку нажал и ушёл там на две недели машина автоматически работает у неё есть Tool breakage detection То есть она как
Tool breakage detector
39:56
только поясняю англоязычные термины не всем будет понятно как только инструмент
40:02
ломается оно автоматически знает что он сломался У него есть дополнительные инструменты внутри вопрос а и у машины у
40:09
самой даже есть замен Ланта потому что кстати н тоже бывает что машина просто
40:14
остановится потому что н закончился Я прошу прощения здесь вот приведу пример
40:20
один из первых так сказать моих опытов Когда в США внедряли автоматизацию в Вегасе как раз э
40:27
внедрили робота сделали ему огромный бункер в нашем случае Барфи драм Барфи
40:33
драм кстати можно пользоваться в том случае если вы просто кругляк подаёт и он прямо через шпиндель просо дальше
40:40
обрабатывается обрезала деталь упала там либо специальный перехватчик её ловит передаёт Ну и вот просто подаётся
40:47
подаётся и подаётся не всегда это возможно иногда нужен робот в тех
40:52
случаях когда либо у вас исходная заготовка Ну например не круглая Например у вас отлитые какие-то детали
40:59
которые вам нужно вставлять Это ж не кругляк не просушка робот либо когда деталь
41:07
приходит уже более короткая которую в бар Фидер не засунешь по каким-то причинам так использовать вот у нас
41:12
стоял такой робот мы ему сделали огромный бункер в который реально там ну засыпали Я не знаю там десятками наверно
41:19
там больше под две сотни может быть было заготовок и работал он у нас вот все выходные действительно в пятницу мы
41:25
запускали приходили в послед ки но первый опыт был в том что
41:34
посреди выходных станок остановился присылает сообщение на телефон его можно так законектить что он будет сообщать
41:41
Вам он говорит Извините ребята я вынужден остановиться у меня н охлаждающая жидкость просто
41:48
закончилась но она испарилась вся за это время будьте любезны что-то делайте вот
41:54
ом говорит Кири бы на сегодняшний день уже даже ну это
42:00
настолько известный вариант что даже есть автоматические добавляли н которые
42:06
автоматически смешивают его в правильных пропорциях с водой а так вот проект Вот так имплементировать и мне через 2
42:13
недели эта компания звонит и они такие парни а машина остановилась у вас масло
42:19
закончилось так вот оказывается что в машине сзади есть контейнер бачок Да на два галлона
42:25
масла так вот мы её гоняли настолько быстро что масло продолжало постепенно
42:30
испаряться и первый раз когда Мы заметили что что-то с машиной не так когда она стало через 2 недели Потому
42:36
что закончилось масло и в принципе ну вот мы наверное тут Подходим к тому
Light out robotization
42:43
что роботизировать производство можно настолько что Ну наверное апогеем
42:49
роботизации является это так называемый
42:54
Man Вот раскажи очень интересный момент это кстати сейчас известный термин Light
43:01
Out profit Up идея в том что на сегодняшний день можно
43:07
автоматизировать производство до до той степени что вам не нужны люди и можно
43:12
просто Выключать свет туши свет и продолжай работать
43:18
очень прикольно получается как бы в некоторых компаниях где я работал просто
43:24
уже автоматизировали всё до той степени работает одна смена и люди уже
43:31
количество людей тоже самое то есть мы не увольняли никого вопрос только в том
43:37
что количество людей сейчас вместо того чтобы продолжать мануально грузить машины они уже грузят эти палеты они
43:44
ухаживают за роботами добавляют ланты масла тд и тп и работают там 6В в сутки
43:52
чтобы включить Маши а Маши
43:59
без кого-либо в самом производстве нуку сам термин
44:04
пол по-моему японцы первые начали применять когда дефакто Ну поскольку
44:10
внутри цеха никого нет они выключают свет потому что ну а
44:15
что свету гореть там люди людей нет просто мигают там сами себе станки работают и всё единственно Ну есть как
44:23
правило Центральный пост на котором сидит там онд инженера вот так сказать на экранах всё контролит та же система
44:30
мониторинга о которой мы говорили которая изначально была для того чтобы оценивать состояние станков и доказать
44:35
что в принципе нужно внедрять роботов а сейчас она вам считывает и в реальном времени даёт информацию что с каждым
44:44
станком происходит все они в Зелёной зоне Всё у них хорошо либо где-то есть какие-то вопросы при этом мониторинг
44:51
такого рода что можно мониторить запас Прутков
44:57
запас палет там осталось там условно говоря у вас станок там на 12 палет Вы
45:02
там уже 10 израсходовали у вас осталось две последних Это команда инженеру надо
45:08
отправить рабочего чтобы он догруз палеты на этом станке на сегодняшний день я тебя перебью Ты
45:16
немного очень большие параметры говоришь на сегодняшний день всё происходит
45:22
намного умнее что станки уже следят не только когда нужно их до грузить или
45:27
когда Валан заканчивается или что-то на этом подобии Оно даже следит за нагрузками которые производятся Тулин То
45:35
есть когда ты грубо говоря идёшь фрезой и машине сь А есть сенсора которые
45:42
считывают количество вибраций на этой фрезе и количество нагрузки на мотор за
45:47
счёт этого она может автоматически э сказать мы предполагаем что через там
45:53
10-120 запчастей эта фреза сломается и оно либо там в зависимости от того как
45:59
машина работает Либо вы отправляете человека чтобы человек подошёл и поменял эту фрезу как только она сломается если
46:06
там недостаточное количество Тулин в машине Потому что есть машины в которых там 30 туло и всё либо там такие машины
46:15
как Aqua Опять ты можешь вставить фотографию здесь где всё продвинутого
46:20
что в тул ченджере есть отдельная дверь что даже машину останавливать не нужно
46:26
можно Тулин поменять прямо внутри не останавливая производство открыл дверь вставил закрыл готов сейчас
46:34
вот станки рассчитанные на такие ну как бы серьёзные производства они имеют избыточный запас инструмента когда
46:42
условно говоря у вас там не знаю там концевая фреза диаметром четвер дюйма и
46:48
она у вас несколько раз продублированы у вас может быть стоять в запасе в магазине есть у станков так называемый
46:53
магазин инструмента иногда есть разные конструкции но один из них — это такая
46:59
там чуть ли не транспортёрная Лента и они в неё вставлены и он продублированы там стоит 10-20 таких фрез про запас А и
47:07
соответственно магазины инструментов Ну если на обычных Станочная от восьми там на самых детских до там до 24 до 40 —
47:16
это обычные станки то есть станки которые там по 300 единиц инструмента
47:22
огромные барабаны огромные транспортёры вот там фак можно уйти О он
47:28
самостоятельно считывают говорить там до того как у
47:33
меня всё сломается давайте я заранее поменяю инструмент накопилось какое-то критическое количество инструмента он
47:39
говорит так ребята стоп надо давайте-ка всё-таки заменим инструмент не совсем стоп машина сама не
47:45
останавливается это грубо говоря открыл дверь поменял что-то сзади и кстати
Зачем переплачивать? Стратегии
47:51
очень правильно как бы один из моментов который мне постоянно люди задают а
47:56
зачем нам переплачивать за тулл Ну за количество Тулин которое машина держит
48:02
мы там используем всего четыре разновидности разных туло Зачем нам тулл
48:07
на 30 туло ну потому что их можно вставить больше и гонять намного
48:12
дольше без того чтобы менять эти Тулин И кстати здесь где входит уже как бы
48:19
финансовое образование и как бы момент который многие инженеры даже не задумываются это что иногда в
48:27
сти ваших инструментов есть два варианта либо вы этот Инструмент там любите до
48:35
последней жилки двигайтесь им максимально медленно чтобы он никогда не
48:40
ломался Либо наоборот именно вот как
48:46
токарные вставки Я не уверен как это называется сменные сные
48:54
Рем быстрее луше стоят Там грубо говоря 5 баксов и занимают Всего пару секунд на
49:00
то чтобы их поменять то есть вопрос в том что вы можете намного увеличить вашу
49:06
производительность без того чтобы тратить на это большое количество денег а тут можно отменя будет некоторая
Как продать старперам
49:14
вставка Я помню когда впервые мы начали применять вот этот современный модный
49:19
инструмент с нами сотрудничал на тот момент представитель компании икр или
49:25
искар там кто как произносит и прил молодой такой мальчик это было
49:31
ещё на с брия когда работал прил молодой мальчик и он пытался там продать инструмент нам и он Я говорю объясни мне
49:38
почему это лучше Вот я очень дружественно объясни мне зачем это надо
49:45
он говорит Ну вот наш инструмент имеет стойкость в 10 раз больше чем обычный инструмент хорошо Логика есть если ваш
49:54
инструмент в 10 раз стоит дольше стоит в 10 раз дороже тогда мне это не выгодно он говорит Ну почему получается что на
50:01
то я говорю вот смотри это критичный момент Потому что так или иначе иногда инструмент всё равно ломается по
50:08
непредвиденным причинам но в этом случае мои потери Я теряю сразу там условно говоря 10 долларов а здесь я теряю
50:15
только один доллар заменяю и работает следующий риск потерь ниже Поэтому если с точки зрения просто
50:22
цены и срока жизни инструмента мне это не совсем интересно я говорю А вот теперь смотри другой момент я
50:29
проанализировал у себя на предприятии и у меня получается что я проанализировал из чего состоит
50:35
себестоимость моих там вот там затвора например к винтовки оказалось что цена материала инструмента 5% А цена времени
50:45
это зарплата это ну как бы стоимость станка в кредитах и так далее и так далее это вот там вот остальной большой
50:52
массив Я говорю пойми такую вещь Вот мне интересно если твой инструмент стоит там
50:58
в два раза дороже но он работает в два раза быстрее мне это выгодно Покажи мне что я
51:05
я готов сжечь твой инструмент вот как семечки и выплёвывать но я за это же
51:10
время за эти сутки там произведу в несколько раз больше готовые продукты и продам
51:16
это надо отдать должно мальчишка Молодец говорит я согласен давайте так Пари если
51:22
я вам покажу как бы докажу что так работает вы становитесь моим постоянным и там остальной инструмент покупаете Ну
51:29
не только у нас но так сказать в основном если мы можем предложить вы работаете только с нами По
51:34
рукам на тот момент это 28 может быть какой-то год там
51:40
2007 это ещё не было так распространено на самом деле всё очень быстро меняется нам кажется что это было
51:47
всегда нет буквально 20 лет назад было немножко по-другому он задаёт вопрос Какой у вас самый там
51:55
тяжёлый случай резания мы говорим Ну наверное отрезной резец на токарном станке почему вот кто не знаком Ну
52:02
потому что если часть резцов режет там с какой-то одной стороны кромки то
52:07
отрезной работает со всех трёх и так сказать и по фронту нагрузка и боковая
52:14
поверхность у него затирает и другая затирает и он тоненький как правило ему очень тяжело со всех точек зрения он
52:20
горит хоро прит такой отрезной резец говорит ставте вот такие
52:27
параметры у нас все на него так смотрят ээ недоумённо типа мальчик Ты наверное
52:32
вообще не понимаешь о чём ты говоришь он говорит я отвечаю ставьте но он говорит вот Держу пари вот если отрежет всё там
52:40
ну вы не то что проиграли вы в результате выиграли Да на инструменте все собрались смотреть как будто это я
52:47
не знаю там был бой Тайсона в цеху Там вот было интересно и мальчишка победил Молодец к чему я говорю к тому что от
52:55
Танцуйте от экономики можно сжечь инструмент ничего страшного если он
53:00
Сгорая приносит вам прибыль если он себя купает до жгите е вроди бы тут как бы
Tooling Инструмент – таинственный мир
53:06
опять-таки инструмент — это очень интересная вещь и как бы даже перед тем
53:11
как вы начнёте имплементировать роботов вот как бы в моей экспертизе Я всегда
53:17
пытаюсь перед тем как ставить роботов автоматизация и тд и тп первое на что я смотрю это именно имплементация
53:24
правильного линга потому что Вы не поверите количество раз когда я прихожу в компанию и они используют там Ну я
53:31
преувеличиваю конечно там какой-нибудь highspeed Steel вместо карбида или каких-нибудь реально новых
53:38
туло и не знают вообще в принципе что такие Тулы существует и как бы я готов
53:44
прийти обратно и поговорить с тобой именно про Тулин и как Тулин поменялся именно инструмент поменялся за последние
53:51
10-120 лет потому что на сегодняшний момент у меня бывают ситуации Где мои
53:57
инженеры недостаточно быстро гоняют резцы и не за счёт этого не могут
54:04
сломать э чеп как это э стружку стружку то есть стружка
54:11
получается большим такой пружиной и как бы это совершенно нехорошо для станка потому что и нехорошо для Тулин и Тулин
54:18
очень сильно из-за этого ломается то есть на сегодняшний день мы пытаемся как можно быстрее сломать этот чип чтобы он
54:24
был маленьким и тоненьким Чем меньше стружка в принципе тем легче тем быстрее
54:29
она улетает тем меньше вариантов что она где-то зацепится вот это ну беда машиниста когда такая борода как леска
54:36
на спиннинге так вот борода такая на риссо держателе цепляется Ну считай у тебя будут гарантированные проблемы либо
54:43
при смене инструмента что-нибудь за что-то зацепится Ну будут ненужные се самое Весёлое что я видел это когда оно
54:50
на токарном станке цепляется за тул и просто во время перемена тул на туре
54:57
турель вращается вокруг своей оси и просто ломает либо тул либо турель
55:03
просто ломается то есть количество раз чтобы я видел что это реально становится проблемой очень
55:10
часто давай так наверное если это будет интересно инструменту можно посвятить
55:15
Вот наверное отдельное видео там менялось всё менялась геометрия резцов углы менялись покрытия менялся материал
55:23
Ну там реально там целый мир и на сегодня у нас это отдельная профессия когда инженеры говорят с
55:30
инструментальщика разговаривают говорят парни мы сами не знаем вы нам Посоветуйте как лучше в Америке это так
55:36
работает Кстати это это очень правильная вещь как бы сейчас в своём бизнесе У меня тоже есть человек а кстати тоже
55:42
работаю с иром они на сегодняшний день всё равно самые правильно оцен Тулин они
55:49
не переплачивают
55:56
не всегда самый крутой но самый сбалансированный по цене самый экономически правильный Тулин и как бы у
56:04
меня есть человек к которому я прихожу как только у меня появляется заказ Я прихожу к нему с чертежом и говорю мне
56:10
нужно сделать вот это и через 2-3 дня человек возвращается мне с полным
56:16
списком Тулин э Иногда просто приходит там грубо говоря с коробкой и говорит
56:22
давай вот как бы вот весь Тулин с тебя столько-то денег денег столько-то долларов Давай
Как выглядит американская бизнес модель
56:31
тут наверное надо немножко пояснить Как выглядит американская бизнес-модель Расскажи немножко ну пожалуйста не
56:38
называя компании потому что Ну я понимаю там немножко такая чувствительная информация а как в принципе работает
56:45
есть крупные производители не знаю например оружие то что мне ближе он обращается к компаниям вот таким как не
56:52
будем называть вот Расскажи как это выглядит То есть как этот аутсорсинг Ну аутсорсинг в принципе всё довольно
56:59
просто то есть большинство на сегодняшний день больше и большее
57:04
количество компаний ээ делятся именно на компанию дизайни и компанию производства
57:10
то есть далеко не часто есть компании которые и э придумывают проект и его
57:17
воплощают в жизнь а потому что как бы станки — это тоже дополнительный экспенс это дополнительные люди дополнительные
57:24
проблемы которые нужно решать соответственно есть очень чёткая
57:36
раздробления которые у которых даже есть своё собственное внутреннее производство но они просто не
57:42
заинтересованы останавливать машины и гонять более маленькие
57:47
проекты и тут и по этой причине есть компания которые специализируются на
57:52
каких-то определённых видах даже операций которые они не делают конечный продукт там
57:58
конечное оружие но например они делают затворы для А1 Ну может быть не для всех в стране но ну реально миллионами это
58:05
вот не фигура речи там реально миллионами они делают и поэтому в этих бизнес процессах когда ты играешь
58:13
оптимизирует время цикла то там выиграешь даже секунд на миллионах
58:18
выливаются в реальные деньги хороший пример тоже есть работал на компанию не буду называть имени как ты попросил
58:26
которая специализировалась именно на триггерах и на Хаммера это спусковые крючки и курки
58:33
спасибо и вопрос в том что они настолько глубоко
58:42
специализировалась не может но мы смогли уменьшить наш cle Time до 9 секунд То
58:50
есть станок работает круглые сутки каждые 10 секунд 9 секунд вает полностью
58:57
готовый курок А я приведу пример Ну например как на заводе где я
Swiss-type machines
59:04
там руковожу некоторыми процессами у нас Мы например крайне не
59:10
любим с Type Machines это своеобразные станки не то что мы их не любим мы их
59:16
наоборот любим Но мы не умеем на них хорошо работать у нас нет достаточно
59:21
специалистов чтобы ими заниматься а сами по себе станки очень эффективные
59:27
одну секунду Давай немножко назад наверное зрителям интересно тоже узнать что вообще такое с станок 90% людей в
59:35
принципе не знают что это и как с чем его есть как бы с тем как станки продолжали
59:42
развиваться опять-таки мы всё глубже и глубже уходим от роботов и идём в производство скорее всего Придётся
59:49
делать опять отдельное видео стаки развивались как в то есть
59:56
фрезерные станки там сильно вариантов нету у тебя есть один спин который движет
1:00:02
одной одним лом И там тоже свой мир Давай возвращаемся к токарным в токарных
1:00:08
станках есть вариант Когда ты можешь производить как бы опять-таки у тебя
1:00:13
есть изначально была проблема что на токарном станке есть одна головка которая крутится и соответственно ты
1:00:21
можешь обрабатывать эту запчасть только с одной стороны потом токарные станки у
1:00:27
которых есть две головки То есть это главная то есть Front Main sple главная
1:00:32
главный шпиндель и санде Контр спин дель где ты можешь производить На обратной
1:00:38
стороне А через какое-то время люди придумали А почему бы нам вместо того
1:00:44
чтобы делать А вначале на одной стороне потом на другой стороне Почему бы нам не
1:00:49
сделать вторую турель которая будет снизу или сбоку и будет передвигаться и
1:00:54
работать только на аспин то есть сразу же начали появляться машины с двумя турелями и это очень было популярно На
1:01:01
сегодняшний момент есть машины которые и очень популярные Кстати у которых есть три турели или такие как индексы где
1:01:09
даже по шесть турелей одновременно работающие Над одной и той
1:01:14
же запчасть Просто в разных местах в разных координатах и так далее СС машины
1:01:19
тоже появились как дополнение к обычным торм станкам а вопрос в том что
1:01:28
если вы делаете более длинную запчасть она начинает вибрировать соответственно у вас получается очень плохой финиш и
1:01:35
нужно машине ить его медленней В чём преимущество токарного станка вместо
1:01:40
того чтобы держать его крепко и вся длина запчасти вытачивать
1:01:46
есть возможность ээ держать его в двух местах где у вас есть основной Чак
1:01:52
который передвигает э запчасть по вперёд-назад
1:01:59
в грубо говоря бублике то есть это калиброванная
1:02:05
да Давай поясн наверное чуть проще по-русски чем ближе к шпиндель вы
1:02:10
обрабатывается чем короче торчащая часть тем выше у вас жёсткость и меньше вибрации вы чище обрабатывается Вы
1:02:17
можете работать более агрессивно но при этом у вас будет и финиш и более точный размер Чем дальше Вы
1:02:25
фишек swi Type машин в том что вы постоянно обрабатывается очень близко к шпиндель и По мере того как обработали
1:02:32
Вы двигаетесь ещё обрабатывайте это одна фишка то есть вы всё время в режиме
1:02:38
очень высокой жёсткости вторая фишка если на обычном токарном станке смена
1:02:43
инструмента выглядит как поворот такой огромной головы с с туре с с разными
1:02:49
держателями инструмента это всё-таки за потеря времени то в свист тайпа
1:02:54
практически всегда они вот такая вот как расчёска стоит из разных инструментов и он их не меняет он просто пододвинул и
1:03:01
обрабатывает вот этим пододвинул обрабатывает следующем подвинулся обрабатывает их может быть с разных
1:03:06
сторон они могут стоять там как вам нужно и у них время есть такой термин Chips ту чипс от стружки до стружки То
1:03:14
есть когда ты убрал инструмент И следующий успел Подойти очень короткая Вы можете работать очень быстро но это
1:03:21
высший пилотаж это очень сложно поскольку Вы боретесь там за И для этого нужно иметь специалистов
1:03:28
которые вот занимаются только этим они красавчики Они дорого стоят но они
1:03:33
реально отбивают но для того чтобы они этим занимались у вас должно быть достаточно загрузки под них получается
1:03:40
что для заводов например даже для крупных как мы нет смысла держать отдельно таких специалистов Ну вот у нас
1:03:46
Мы пытались У нас очень тяжело получается их загрузить на постоянку в тоже время есть на аутсорсинг компании
1:03:53
кто сзи конкретно на этих машинах но они работают И для нас и ещё там я не знаю
Мы купим вам станок
1:04:00
там для со других компаний одна компания с которой я работал они делают это именно так называемый swis Shop которые
1:04:08
занимаются ничем другим за исключением СС машин у них просто их стоит там 20 штук ряд в ряд и они настроены делать
1:04:16
именно производство там грубо говоря даже есть варианты когда компания
1:04:21
покупает станок и его просто вместо того чтобы ставить у себя производстве его отдают одной такой свис компании и эта
1:04:28
свис компания уже полностью его программирует и полностью занимает их своим временем и своими людьми А хотя
1:04:36
станок принадлежит совершенно другой компании Ну это вот мы немножко отвлеклись это о том бизнес-модели как
1:04:42
это работает нам дешевле отдать эту работу на сторону чем де-факто чем
1:04:47
делать самим потому что они как специалисты даже с их дополнительным профитом сделают это нам дешевле Вот так
1:04:54
нормально и благодаря тому что реально это компания Миллионщиков продукцию они Ну просто
1:05:02
красавцы там борьба реально идёт за секунды там за доли секунд вот именно про борьбу за доли секунд хороший есть
Мульти турели. С 14 минут до 2,5.
1:05:08
очень вариант за счёт того что у вас есть три турели есть возможность производства одновременно на нескольких
1:05:18
турелями время с времени производства у меня был очень интересный проект
1:05:25
котором мы делали какую-то деталь Я не хочу У меня nda не хочу более глубоко
1:05:32
уходить но вопрос в том что когда я пришёл сайкл Time был 14 минут то есть
1:05:39
14 минут проходит мы получаем одну запчасть и они хотели ставить роботов
1:05:45
хотели делать автоматизацию Я сказал Парни вам этого ничего не надо у вас не правильный Линг и у вас неправильно всё
1:05:51
запрограммировано и вопрос в том что я поменял инструмент который они использовали и Немного более правильно
1:05:57
перепрограммировал именно программы на этом станке и на сегодняшний день они производят Точно такую же запчасть с
1:06:04
точно таким же лити качеством А за 2 минуты 30 секунд с 14 до 2 минут да то
1:06:12
есть ну мы не говорим уменьшить своё производство в два раза мы говорим можно
1:06:18
в 10 раз быстрее производить вопрос нужно знать что вы делаете Но таких
1:06:24
специалистов реально с ну с другой стороны вот опять-таки о бизнес-модели Мы немножко пытаемся шире
Восточная стратегия – мы меньше платим людям. Они не прогрессируют
1:06:32
как бы рассказать Я часто слышал вот находясь в Восточной Европе когда говоришь там с
1:06:39
руководителями там с менеджерами от производства говоришь Ребята объясните почему вот вы делаете такой ну условно
1:06:46
говоря Москвич я там не хочу там конкретный автомобиль обидеть Я абстрактно вот вы делаете какую-нибудь
1:06:52
там вот штуковину Как вы думаете почему вы сможете быть конкурентно на внешнем
1:06:58
рынке они такие ну не знаем наверное у нас будет ниже цена Я говорю а почему у
1:07:03
вас цена будет ниже объясните мне ну потому что мы своим людям меньше платим поэтому у нас будет дешевле а де-факто
1:07:10
начина Это совершенно не так работает да а начинаешь сталкиваться на на настоящем внешнем рынке я вот вот конкретно
1:07:18
хороший вариант расскажу а ты знаешь прекрасно про мой бизнес И как я им
1:07:24
работаю то есть в производстве есть так называемые SH Rate это
1:07:29
А количество денег которое мы чарм за час своей работы а и в Америке сейчас в
1:07:35
зависимости от типа работы этот шой может быть от 85 долларов ну это совсем
1:07:43
там мануальные станки где-то из гаража до там 300 400 500 долларов за час а
1:07:51
вопрос в том что я чардж очень много за час своей работы за час работы своих
1:07:57
станков Но мои расценки ВС равно за счёт того что у нас намного выше объём за
1:08:02
счёт того что у меня хорошие инженеры за счёт того что мы быстро делаем эти детали и у нас нету брака мы выходим на
1:08:09
30-35 про дешевле чем кто-либо другой на рынке Ну это вот к вопросу когда мы
1:08:15
говорим о количествах вот для примера там немножко Я думаю это не секретна
1:08:21
информацию кю у нас на предприятии работает от 150 до 200 человек работало при этом
1:08:28
мы выпускали объём Ну порядка 40.000 единиц продукции в год для примера Ну
1:08:35
вот Сравните там в России завод вятско-полянский молод который выпускал
1:08:40
примерно такое же количество продукции и количество сотрудников которое было там я знаю Сейчас они немножко там
1:08:47
оптимизировали подрезали но там счл на сся на сся
1:08:53
сотрудников им но работу они делают столько же в результате что люди злее
1:09:00
мотивации меньше а и качество соответственно начинает подхват сейчас
Наемные миллионеры. А не жирно будет?
1:09:05
очень интересная вещь происходит на рынке что люди начинают постепенно понимать
1:09:11
что всё-таки профессионалы того стоят и есть люди именно профессионалы своего
1:09:18
дела которые зарабатывают там по 300-400 000 долларов просто программирую станки
1:09:23
где менеджера такие деньги зарабатывают когда инженеры могут реально рть огромное количество денег потому что они
1:09:30
всё-таки стоят своих денег и они реально могут менять как компания работает и вот
1:09:36
что очень интересно на сегодняшний момент это что всё больше и больше и больше количество компаний которые
1:09:43
готовы дать свой возможность своим людям выиграть let your People Win и где они
1:09:51
реально и структура совершенно разная бывает Есть люди которые просто готовы
1:09:56
платить огромное количество деньги денег чтобы люди работали есть другие варианты
1:10:01
когда очень интересно структурированные бонусы где человек если ты там программирует определённое
1:10:08
количество Ну то есть даёшь определённую эффективность достигаете которые Ну вот
1:10:14
финансово ощутимо их можно пощупать тебе платят деньги кстати говоря Ну вот часто
1:10:20
такая философская борьба была вот опять-таки Восточный менталитет Западный а в Америке Так а в Советском Союзе этак
1:10:27
я скажу Ну вот быть честным в Штатах тоже не всё гладко и тоже есть некоторая вот такая ментальная вот стариково что
1:10:35
ли типа А как это мы будем человеку платить много типа они они разжирел он Они жирно ли ему будет и у меня были
1:10:42
конфликты на этой почве когда А у меня например я
1:10:51
сокращался у нас сидит но при этом шикарный мужик ответственный хорошо работают я говорю вот из денег которые
1:10:59
мы экономим так сказать освобождая там вот рабочую позицию одну 50% Я хочу добавить
1:11:06
вот этому мексиканцы который будет выполнять эту работу для вас я 50% Вы
1:11:11
смотрите на стакан Там половину полон половину пуст я вам экономлю 50% да вы должны быть заинтересованы на
1:11:19
что один из руководителей говорит Как это так а это он будет так много зарабатывать выго счита деньги Вы в
1:11:26
своём кармане считайте я вам сэкономил деньги а человек вам будет там поуши благодарен и будет пахать в результате
1:11:33
вот в чём пункти опять-таки в Штатах есть разные компании кто-то до сих пор с этим борется с этой проблемой а кто-то
1:11:40
говорит для нас совершенно нормально что у нас есть наёмные сотрудники миллионеры
1:11:47
вот серьёзно вот на Ну живые примеры вот вспомните там тот же Apple Я не знаю там
1:11:53
Google все передовики которые реально крутые у них есть люди с мозгами которые наёмными
1:12:02
являются даже не просто миллионерами А мультимиллионера нормально если кто-то
1:12:08
вот я сталкивался на постсоветском пространстве Ну как так рабочие не поймут начнут
1:12:13
вять в Штатах тоже самое поверьте Но им всегда очень просто объясняют ты хочешь
1:12:19
больше зарабатывать Так будь как вот этот Джон Смит и фига как он и у тебя будет точно такой же миллион мы наоборот
1:12:26
заинтересованы сделать это публичным мы заинтересованы вот как Помните у нас там
1:12:31
на доске почёта были передовики производства Ну в хороших местах им
1:12:36
давали квартиры машины там ещё что-то в плохих местах им давали просто грамоты и ничего больше так и здесь в хороших
1:12:43
местах их делают публичными и говорят ориентируйтесь на них Старайтесь быть как они заработайте свой
1:12:49
миллион но буду честен вез это рает Да
1:12:55
собственники К сожалению далеко не везде есть Я бы даже сказал что это редкость
1:13:01
на сегодняшний момент а как бы да такие компании существуют Я видел компании где
1:13:07
у нас кстати вот был очень Интересный экземпляр у нас был великолепный интерн
1:13:13
А 2 года подряд К нам летом приезжал на компанию работал и в конце концов Ну за
1:13:19
него даже боролись то есть было два департамента один инженер и просто инженеры дизайнеры а вторый Инне именно
1:13:26
производства и реально была борьба кто его сможет затянуть и кто ему больше
1:13:31
предложит денег то есть такие ситуации есть потому что парнк идеально знал что он делал и я бы
1:13:40
не так это сказал он не знал что он делал но он очень быстро учился и как бы
1:13:45
иногда даже вот в компаниях это очень-очень важно когда есть человек
1:13:50
который без понятия что он делает Нон может
С кем как разговаривать. Как убедить.
1:13:56
Это хорошо смотри мы коснулись такой темы как вот человеческий фактор и
1:14:01
Принятие решения и здесь многие скептики Вот ну как бы я чувствую Я просто с этим
1:14:07
много раз сталкивался скажут слушайте так не бывает непонятно как этих толсто
1:14:12
попы Стариков уговорить и это наверное один из ключевых моментов вот Может быть
1:14:18
ты поделишься как внедрять это как убедить Как убедить иже
1:14:25
убедить не Инженерный менеджмент потому что в каждой компании есть люди кто держит руку на пульсе денег может дать
1:14:32
деньги может не дать но совершенно ничего в инженеринг не понимают Ну это вопрос на миллион
1:14:38
долларов и боль вопрос на миллион долларов Это такая стандартная американская фраза
1:14:44
Как как бы Великолепный вопрос и ты меня
1:14:51
озадачил каждому человеку есть свой собственный подход с Я сокращ очень просто с инженерами их
1:15:00
нужно заинтриговать и есть варианты Как можно заинтриговать хороших и молодых и
1:15:06
старых инженеров чтобы они работали лучше быстрее красивее чем когда-либо до этого
1:15:13
это именно предоставляя им работу которая их интересует то есть е если у тебя есть инженер который там кзи по
1:15:20
роботам Да ему робота может быть он не до конца знает как эм пользоваться и он
1:15:27
потратит некоторое более большое количество времени на это Но он будет самым крутым профессионалом связанны с
1:15:33
этим роботом там через грубо говоря месяц два-три но этот человек будет
1:15:38
обожать свою работу и любить что он делает и будет продолжать этим работать
1:15:43
если есть люди которые заинтриговать сделать самый крутой самый
1:15:52
быстрый то дайте им это не должно быть каждый день на каждой
1:15:59
запчасти дайте им там вот вот есть запчасть которую мы там нужно сделать 2
1:16:05
мил штук за протяжение там дву лет в таком случае есть смысл компании
1:16:11
потратит большее количество инженерного времени на оптимизацию данной запчасти
1:16:16
чтобы её производить быстрее Дайте возможность этому человеку поработать над этой запчасть Ну давай приведём
1:16:22
пример на с компании в Чикаго Куда ты пришёл у
Как перевербовать менеджеров уже имеющих негативный опыт. Метод с нулевыми рисками
1:16:28
тебя зашёл разговор про роботов Ну вот расскажи пожалуйста эту историю сам А
1:16:35
это давай вернёмся к этому вопросу вот сейчас через 2 минуты я вернусь всё-таки
1:16:41
как бы я рассказал уже как заинтриговать инженера теперь вопрос как
1:16:47
заинтриговать менеджера и тут кстати вот я наверно Даже это смешаю с этой
1:16:53
историей Я пришёл в компанию и как бы первый вопрос который я задал огромное
1:17:00
производство там 5060 машин огромное количество
1:17:06
людей очень всё чисто очень всё красиво я такой а почему у вас нету роботов как
1:17:12
бы ну это Следующий большой шаг потому что у них уже было имплементировать и все дела И они такие Ну мы купили двух
1:17:22
роботов вот каких-то там китайских непонятных роботов и они не работают они
1:17:28
не работают Вот мы пробовали там и и пробовали так и ск и нанимали людей и
1:17:34
потратили кучу денег и они не работают я так и в тот момент Я как бы сказал парни
1:17:40
О’кей Аа Если вы их уже купили значит вы понимаете что как бы за этим будущее А и
1:17:47
мне уже не нужно их убеждать финансово что это работает как бы обычные первый
1:17:54
вопрос как Как убедить директоров или владельцев компании это именно объяснить
1:17:59
им финансы как они с этих роботов могут иметь деньги А в данном случае они уже
1:18:05
это всё понимали Я сказал как насчёт мы в этом году берём двух Интернов которые
1:18:13
в Америке кстати есть бесплатная интернатура и есть платная интернатура Я сказал Давайте возьмём бесплатных
1:18:19
Интернов эти Интерны возьмут робота дадим их им машину одного робота и вот
1:18:26
как бы в худшем случае у них ничего не получится вы денег на это не потратили
1:18:32
ничего не произошло если робот начинает работать всё супер Я их научу как этим
1:18:38
заниматься но я в то же время не буду тратить 100% своего времени на деплоймент этого робота потому что у них
1:18:44
были более большие проблемы в других местах где я Ну был вынужден
1:18:50
работать и в конце концов к концу интернатуры Через 3 месяца эти два интерна всё имплементировать
1:18:56
постро поставили этого робота и сделали Так что он реально ээ очень круто
1:19:01
работал и продолжал работать что на сегодняшний день Компания а проинвестировать [музыка]
1:19:09
ориентироваться на новые технологии и продолжает в них инвестировать вопро по сути не тратя
1:19:16
дополнительных не прося дополнительных инвестиций вы подняли им этих раненых тем самым доказали что это работает тем
1:19:22
самым открыли себе по сути Ну так условно кредитную линию наперёд что вам
1:19:27
начали доверять и давать деньги и говорить надо Давайте имплементировать вот единственный момент который я тоже хочу сказать большинство людей когда они
Осторожно — Продаваны!
1:19:34
заходят в новые технологии и тут я как бы борюсь с некоторыми продавана Потому
1:19:42
что тут я иногда с ними не согласен вопрос продавав этих роботов продать вам
1:19:47
как можно больше количество технологий вопрос в том что не обязательно Все технологии которые вам пытаются продать
1:19:55
то есть в конкретном случае им продали не только робота А им продали нейросеть
1:20:00
с которая будет использовать камеру и она будет автоматически находить
1:20:06
запчасти которые передвигаются на вибро вибро столе и их автоматически
1:20:12
поворачивать и загружать в машину в теории Всё круто технологии в
1:20:19
принципе работают Проблема в том что в большом производстве а с с дня на день у них
1:20:27
были постоянные поломки вопрос в том что поломки там может быть только в 1м проценте от всех загрузок но когда
1:20:34
происходит поломка машина ломается там на 2 часа и вместо того чтобы потерять 1% времени вы реально теряете там
1:20:41
порядка 50% времени Ну то есть
1:20:50
переусердствовать И когда А надо работать более
1:20:56
ADV с более крутыми функциями то да их нужно имплементировать но я всегда пытаюсь вернуться к базису И кстати вот
1:21:03
вопрос который мы решили вот с этим вибростол и я тебе могу потом фотографии от этого отправить либо ты можешь
1:21:09
что-нибудь интересное найти в онлайне вопрос мы поменяли вместо вот
1:21:15
этой всей крутой технологии мы просто поставили Стол на котором эти запчасти были
1:21:23
правильно распределены и поставленный человеко то есть так называемый Table
1:21:28
System также мы иногда имплементировать Там они под гравитацией постепенно
1:21:35
падают вниз и ты просто достаёшь нижнюю самую деталь есть десятки вариантов как
1:21:40
это сделать это в принципе имплементировать
1:21:48
в инженерное объяснение Давай тогда я по-своему
Метод работы с менеджментом от дедушки
1:21:53
немножко ну вот так сказать как я вижу ситуацию как мы пытались внедрять и
1:21:58
убеждать совет директоров там и собрание учредителей а первым этапом внедряли
1:22:05
мониторинг трекинг когда мы показывали ребята то что вам на словах Говорят у вас загруженность 90% по факту у вас
1:22:13
эффективность была там 17% в это никто не верил приходили
1:22:18
показывали убеждали у людей было реально Откровение на эту тему В результате их
1:22:23
там чисто административными усилиями там ну ты же Комсомолец вот это вот ВС но поднимали
1:22:29
там до 21 до 22% но всё равно не радикально им показывали смотрите вот
1:22:35
это ваша реальная честная картина на сегодня что вы реально имеете а не то что вы себе там придумали и это кстати
1:22:42
говоря проблема немножко другая очень много MBA выпускников когда MBA не
1:22:48
настоящий А вот какой-то он вот такой вот мифический да графики картин там
1:22:54
мастерам пять красных линий нарисовать вот это вот вся бодяга И это ну это
1:23:00
реально это массовое явление стало увы ты показываешь и показываешь что вот
1:23:07
вы не правы реально выглядит так следующий момент ты говоришь вот если мы имплементировать
1:23:17
вот сейчас вот там едину 5 мл или 10 млн
1:23:25
давайте так наша программа такая вот пошагово давайте мы вначале вот это внедрив а потом посмотрим если мы прошли
1:23:33
вы нам начинаете доверять мы пойдём сделаем следующий шаг тут тут как бы идёт именно то что как бы тот ИТ сделал
1:23:40
тебе давным-давно а всегда идёт давайте мы сделаем вот эту одну машину и если у
1:23:46
нас всё получится и если вам всё нравится как оно работает мы можем потом разговаривать про дальнейшие
Rent to buy. Измерение за секунды
1:23:53
имплементации и что ещё очень хорошо работает это как бы я работал с компаниями такие как K у них есть даже
1:24:01
программы Rent to buy то есть арендуйте покупки то есть у них K занимается
1:24:07
новыми э Quality системами э системами качества
1:24:14
у них очень передовые Передовое оборудование для контроля качества если раньше нужно было Если я правильно
1:24:21
понимаю они главным образом это оптические машины это у них очень большое количество самых
1:24:27
разных сенсоров то есть далеко не только оптически вопрос в том что они автоматизирует
1:24:33
вопрос как измерить деталь вместо того чтобы мерить её вручную там
1:24:38
штангенциркулем грубо говоря А можно положить её на
1:24:44
кусочек на стекло нажать кнопочку и всё автоматически тебе помере так вот у них
1:24:50
есть очень интересные варианты где во-первых шаг у них выходит к вам к вам на
1:24:57
производство человек продаван который именно знает конкретное оборудование и
1:25:03
конкретно вам может всё показать рассказать и вместо того чтобы просто показать рассказать теоретические
1:25:09
аппликации они используют ваши конкретные детали их для вас программируют и показывают как бы если
1:25:15
вы заинтересованы Вот машина которая вот прямо сейчас меряет вашу деталь и у них есть
1:25:23
вариант где такие И вот я кстати это использовал множество раз
1:25:30
когда менеджмент не готов инвестировать там 70-80 сся долларов за этот Эмен и мы
1:25:38
его грубо говоря арендуем на несколько месяцев А когда он уже стоит у вас и все им пользуются потом его всё-таки
1:25:46
отдавать намного больнее чем давай вот производственный руководитель скаж
1:25:54
работает зачастую У меня есть какая-то там головная боль на производстве проблема в том что продаван
1:26:00

это не абстрактный мальчик который будет вам
1:26:09
впихнуть он находит проблему он говорит ребята
1:26:15
вот смотрите у вас узкое место контроль качества Не потому что вы не умеете вы
1:26:22
умеете вы молодцы всё И вас люди Но выши люди не успевают померить 100% деталей
1:26:28
вы идёте на компромисс вы мерите там только 20% деталей например или даже 5%
1:26:34
деталей и в результате Ну а 5% — это очень частая практика в результате у вас
1:26:39
рандомно пролетают какие-то вещи мимо вам деваться некуда приходит такой
1:26:46
инженер продавец он говорит я вам решу эту проблему вот вам установка которая это делает оптически делает за секунды
1:26:54
благодаря тому что делает быстро Вы можете все 100% свои проверить Ну тут
1:26:59
кстати ты совершенно правильно говоришь именно про оружейные варианты когда ты
А в авиации и медицине свои требования
1:27:05
можешь мерить каждую пятую деталь или каждую десятую и говорить если вот эта деталь которая номер один правильная и
1:27:12
деталь номер пять тоже правильная то значит все между ними тоже должны быть правильными как бы это проходит Если вы
1:27:18
работаете именно в производстве под оружие Если вы идёте уже в производство
1:27:23
под самолёты Или под Medical ээ license э там есть совершенно другие
1:27:30
сертификации и вы обязаны проверять 100% деталей и в этом случае становится О’кей
1:27:37
Ну у меня либо сидит один ээ человек который это всё меряет либо у меня сидит
1:27:44
10 человек то есть соответственно всё равно есть свои собственные ээ варианты Как сэкономить на этом деньги и после
1:27:52
этого как бы опять-таки возвращаясь к вопросу Как убедить менеджмент это купить очень хорошо работает система
1:28:00
дать это в аренду а потом возвращать это уже никто не хочет
1:28:05
А О’кей мы о чём-то ещё хотим поговорить
1:28:11
да О чём угодно мы так о роботах и не поговорили и возможно я не знаю сколько
1:28:18
мы тут уже записываем наверное часа два А вопрос Если хочешь можно потом Отдельно ещё раз о работах попытаться
1:28:25
поговорить слушайте давайте мы зрителей спросим народ вам вообще это интересно или нет Или это или до этого места
1:28:33
досмотрела 2% зрителей таких же сумасшедших как мы на этом мы
1:28:51
закругляйся СБО и всем пока-пока
1:28:57
[музыка]

Поделиться:

Похожие записи