Sensai раскрывает основные риски производственных цехов

Компания Sensai недавно представила список из пяти основных рисков производственных цехов, которые снижают эффективность, снижают производительность и негативно влияют на результаты бизнеса, если их оставить без внимания. Список основан на опыте компании, а также на результатах ее пилотных программ в организациях, работающих в автомобильной промышленности, производстве строительных материалов и потребительских товаров.

«Индустрия 4.0 делает производственные помещения намного умнее, чем когда-либо прежде, но это не означает, что автоматизация, обмен данными, IIoT и облачные вычисления могут управлять собой сами», - сказал Порфирио Лима, генеральный директор Sensai. «Компаниям необходимо сосредоточить свои усилия на выявлении и устранении болевых точек, а также на вовлечении своих сотрудников в процесс изменений, чтобы понять, что необходимо сделать, чтобы полностью реализовать потенциал этих инновационных технологических решений».

Согласно Sensai, пять основных проблем, влияющих на производственные операции сегодня, заключаются в следующем:

1. Катастрофический отказ оборудования

Когда организации приходится откладывать или останавливать операции из-за старения или неисправности машин, это может серьезно повлиять на безопасность сотрудников и чистую прибыль. Кроме того, чтобы продолжать производство в соответствии с требованиями рынка, компаниям, возможно, придется отдать на аутсорсинг ремонт и объем производства, что может оказаться чрезвычайно дорогостоящим.

2. Сбор и анализ данных

Чтобы фабрики были эффективными, информация о запасах, поставках, поставках, качестве, производстве, поддержке клиентов, обработке и повседневном управлении должна анализироваться, отслеживаться и обновляться на ежедневной основе. Важные бизнес-решения часто необходимо принимать с использованием широкого диапазона данных - от производственных цехов до электронных таблиц и буферов обмена. Без эффективной системы операционные менеджеры и их команды тратят время на поиск необходимой информации, жизненно важной для принятия этих важных решений.

3. Надежность информации

Как бы важна ни была централизация данных, еще важнее, чтобы данные были точными. Если данные ненадежны, компании могут в конечном итоге выбрать путь наибольшего сопротивления, что приведет к растрате или неправильному использованию ресурсов и сложному операционному процессу. Ручной ввод данных подвержен человеческим ошибкам, что может привести к принятию неверных бизнес-решений из-за вводящей в заблуждение информации. С помощью средств, которые являются как роботизированными, так и ручными, операторы по-прежнему должны уделять пристальное внимание действенным данным по мере их поступления, что означает дополнительный уровень сложности. Расчет неточных данных по ключевым показателям эффективности (KPI) - это то, что сегодня продолжает преследовать многих руководителей производства. Благодаря правильной технологии и точным данным решения можно принимать более эффективно и действенно.

4. Медленное освоение и потеря знаний

При приеме на работу новых сотрудников часто возникает крутая кривая обучения, требующая многочисленных часов наставничества, обучения и слежки за ветеранами-ветеранами. Однако у многих компаний нет внутренних ресурсов для надлежащего обучения и адаптации сотрудников, что увеличивает вероятность операционных ошибок, несанкционированных обходных путей и многого другого. В качестве альтернативы, когда организация теряет талантливых сотрудников из-за конкурента или выходит на пенсию, эти годы опыта уходят вместе с ними. В зависимости от существующего протокола управления оба этих фактора могут повлиять на эффективность и производительность всей компании.

5. Управление процессом

Сложная взаимосвязь между состоянием машины, параметрами процессов и состоянием материала оказывает огромное влияние на конечный продукт производителя. Если какой-либо из этих элементов работает некорректно, это может отрицательно сказаться на производительности. Наличие правильного процесса анализа и создания надежных моделей дает операторам рекомендации по оптимизации производительности, качества и времени безотказной работы. Машинное обучение также обеспечивает интеллектуальное управление процессами, поэтому исправления могут вноситься автоматически и даже автономно с учетом всех критических и значимых переменных.

Для получения дополнительной информации посетите www.sensai.net.