Ручной сбор данных:самая большая проблема производства

Производство всегда полагалось на данные для измерения производительности и выявления областей возможностей. Но по мере развития технологий многие производители продолжают работать так же, как и раньше.

Традиция ручного сбора производственных данных имеет много внутренних проблем. Теперь, когда доступны мощные возможности мониторинга и анализа, ручной сбор данных быстро уступает место автоматизированным решениям.

Ручной и автоматический сбор данных

1. Ручной сбор данных

Ручной сбор данных традиционно состоял из буферов обмена, ручек, интерактивных досок, секундомеров и таймеров. Они использовались (и продолжают использоваться) для записи производственных показателей, случаев простоя и доли брака. Они также использовались для измерения труда и движения на рабочем месте.

По мере развития компьютерных технологий эти инструменты были заменены электронными таблицами Excel и, в конечном итоге, некоторым автономным компьютерным программным обеспечением для обеспечения более качественных данных и анализа. Но запись и измерения по-прежнему были ручными и подвержены человеческим ошибкам и предвзятости. Сами данные были получены с задержкой, были неточными и менее действенными.

Один из наших клиентов недавно поделился некоторыми бумажными документами, которые он использовал для заполнения, чтобы отслеживать время простоя. События. Теперь они автоматизируют этот процесс с помощью MachineMetrics. Прочитайте их полную историю здесь.

2. Автоматический сбор данных

Автоматизированный сбор данных является частью цифровой трансформации производства. Эта концепция предполагает сбор данных в реальном времени непосредственно с машины с помощью устройств и датчиков. Со временем многие OEM-поставщики начали добавлять к своему оборудованию автоматический сбор данных.

Хотя это улучшило сбор данных, он по-прежнему оставался фрагментированным процессом из-за того, что устаревшие системы требовали ручного ввода данных и программного обеспечения, которое не было подключено к устройствам сбора данных в реальном времени.

Сегодня производители используют платформы машинных данных для автономного сбора, стандартизации и контекстуализации производственных данных. Это позволяет лучше принимать решения, повышать эффективность и оптимизировать производственные процессы.

Автоматизированный сбор данных позволяет производителям мгновенно понять производственные проблемы и возможности, не прибегая к усилиям по сбору, стандартизации и анализ данных. Выше приведен пример отчета о простоях от MachineMetrics.

Стоимость ручного машинного сбора данных

Ручной сбор данных может показаться достойным краткосрочным подходом, но это может быть довольно дорого для производителей.

Ручные стратегии не только очень неэффективны, подвержены ошибкам, подвержены предвзятости, отнимают много времени и отстают по времени, но они также затрудняют получение точной информации в реальном времени. Обычно вам приходится ждать до конца дня, недели или месяца, чтобы получить сводку данных. Это означает, что вы не можете принимать своевременные решения, которые могли бы улучшить ваш производственный процесс.

Ручной сбор данных также является трудоемким и отнимает ресурсы у производственных цехов и направляет их на задачи, не добавляющие ценности, — сортировку, организацию и доставку ручных данных конечному пользователю. Это не только влияет на вашу текущую производительность, но и мешает людям выявлять возможности и совершенствовать процессы.

На самом деле это полностью противоречит идее постоянного совершенствования, поскольку не только отнимает время у ваших сотрудников, но и вообще препятствует инновациям.

По мере того, как ваш бизнес растет и вы добавляете больше продуктов, линий и сотрудников, сбор данных вручную становится все более дорогостоящим. Мы рассмотрим этот список постоянно растущих последствий ниже.

Развертывание MachineMetrics помогло компании Avalign Technologies автоматизировать сбор данных, сократить время простоя и повысить производительность оборудования, что позволило получить дополнительные мощности на миллионы долларов. Прочтите историю компании Avalign.

Ручной сбор данных приводит к еще большим проблемам

Ручной сбор данных — плохой способ сбора оперативных данных. Процессы, основанные на бумаге и электронных таблицах, создают много проблем для показателей производительности, делая их «неполными», неточными и часто слишком устаревшими, чтобы их можно было эффективно использовать. Обычно это проблема, которая усугубляется сама по себе.

Снижение производительности

Каждый штрих карандаша или отметка на бумаге снижает производительность. Переменные и факторы, которые операторы должны записывать, продолжают значительно снижать производительность. Что еще хуже, чем сложнее данные, тем выше вероятность человеческой ошибки.

Это может означать значительное сокращение времени работы в расчете на минуту. Это также отвлекает операторов от жизненно важного мониторинга состояния машины и других задач, влияющих на качество и исправность машины.

Эта проблема распространяется на анализ, в котором все эти данные должны быть вручную скомпилированы, контекстуализированы и отформатированы в удобочитаемые отчеты и визуализации.

Оператор взаимодействует с планшетом MachineMetrics, что позволяет ему не отставать от ожидаемых производственных целей.

Плохие пакетные показатели

Большинство операторов и техников осознают проблемы, присущие ручному сбору данных. Из-за этого сотрудники создают обходные пути для улучшения процесса, которые могут только ухудшить его. Вместо того, чтобы записывать каждое событие по мере необходимости, многие операторы предпочитают записывать его партиями во время перерыва или в конце смены. Это может включать пакетную запись каждые несколько дней, а не на регулярной основе. В результате снижается точность и надежность данных.

Недовольство сотрудников

Ручные процессы сбора данных могут вызвать недовольство сотрудников. Поскольку измерения движения и работы также выполняются вручную, нередко время записи не учитывается в исследованиях времени. Затем сотрудники сталкиваются с необходимостью соблюдать квоты, достигать определенных объемов производства и достигать других целей, поставленных производственным бизнесом. В свою очередь, их возмущает время, затрачиваемое на остановку и пометку ручных данных, потому что это отвлекает их от основных функций машины.

Информация с истекшим сроком действия

Ручные данные требуют компиляции, сортировки, ввода данных, человеческого анализа и многого другого, чтобы предоставить менеджерам информацию для использования при принятии решений. Но иногда это относится только к определенному дню, смене или часу. Как правило, введенные вручную данные уже слишком устарели, чтобы быть полезными к моменту завершения их обработки.

Кроме того, данные, вероятно, плохо управляются, что затрудняет создание исторической отчетности и анализа.

MachineMetrics можно использовать для запуска исторических отчетов, а также для более глубокого погружения в любой слой, из которого вам нужна информация, в том числе на уровне завода, процесса, машины или оператора.

Плохое принятие решений

Снижение производительности, плохие пакетные данные, недовольство сотрудников и просроченная информация приводят к принятию неверных решений. Если менеджер посмотрит на производительность, на которую повлиял оператор, который потерял большую часть своего времени на запись данных, он может решить, что это увеличивает затраты на оплату труда. Или они могут определить курс действий на основе данных с истекшим сроком действия, которые не имеют реального влияния на операцию.

Неструктурированные данные и отсутствие тенденций

Данные, собранные вручную, часто неструктурированы. Этот тип данных затрудняет выполнение чего-либо, кроме высокоуровневого анализа. Это может быть хорошо для некоторых целей, но этого недостаточно, чтобы действительно понять, что происходит в цеху. Вы не можете исправить то, чего не понимаете.

Без тенденций невозможно определить коренные причины проблем. Это особенно важно в среде бережливого производства, где небольшие проблемы могут быстро стать большими, если их не решить немедленно. Это затруднит выявление основных причин.

Одним из столпов MachineMetrics является возможность подключения и сбора данных с любого производственного оборудования. Такой автономный сбор и стандартизация данных гарантируют, что данные можно будет использовать немедленно. Нет необходимости компилировать и переводить данные в общую модель. Он уже доступен для использования в готовых отчетах и ​​информационных панелях.

Ограниченный объем

Ручной сбор данных обычно не может увеличивать и уменьшать масштаб на уровне шпинделя, на уровне станка, на уровне завода или цеха. У него также может отсутствовать возможность классифицировать машины по продуктам или типам. В результате члены команды тратят больше времени на поиск нужных данных, выясняют, что на самом деле происходит в цеху, и принимают точные решения. Это также затрудняет поиск и устранение проблем с конкретными машинами.

Человеческая ошибка

Самая очевидная проблема ручного сбора данных — человеческий фактор. Это могут быть простые ошибки, такие как переставленные числа, проблемы с почерком или забывание записать данные. Это также может означать более сложные ошибки, такие как различия в интерпретации между операторами разных смен или запись одной и той же информации в разных форматах.

Неверная основная причина

Анализ первопричин жизненно важен в любом производственном бизнесе. Это особенно важно для бережливого производства и тех, кто полагается на постоянное совершенствование. В сочетании с человеческим фактором, трудоемкими задачами, не добавляющими ценности, и другими проблемами, связанными со сбором данных вручную, определить основную причину может быть сложно.

Предположим, что первопричина определена на основе исследования времени, которое не включает время записи оператором или основано на устаревшей производственной информации. В этом случае неправильное решение по первопричине может еще больше усугубить ситуацию.

Невнимание оператора

Если оператор записывает остановку или событие, его внимание отвлекается от управления машиной. Это может вызвать дополнительное время простоя, если во время записи первой произойдет еще одна остановка. Хуже того, такое невнимание может привести к опасным условиям безопасности, поскольку оператор не может сосредоточиться на машине.

Операторы и менеджеры могут использовать MachineMetrics в качестве «набора инструментов», чтобы ежедневно принимать более эффективные и быстрые решения. Кроме того, они могут создавать собственные исторические отчеты и использовать машинные данные в реальном времени для автоматизации.

Неверные данные

Человеческая ошибка может снизить качество данных, собранных на машинном уровне. Но неверные данные, передаваемые из отдела в отдел или вводимые в ERP-систему, могут привести к принятию неверных решений внутри предприятия. Неправильные данные влияют на закупки, точность инвентаризации, планирование и, в конечном счете, на доставку. Если данные ненадежны и точны, это может повлиять на конкурентоспособность и увеличить расходы.

Ручные стратегии уступают место автоматизированным решениям

Проблемы, связанные с ручным сбором данных, противоречат тому, чему обрабатывающая промышленность научилась за десятилетия, прошедшие после первой промышленной революции. OEM-компании уже включают встроенные функции автоматического сбора данных в новое оборудование.

Эта функция работает с платформой машинных данных MachineMetrics для сбора информации о производительности и условиях работы машины непосредственно с машины.

Устаревшие системы, такие как аналоговое оборудование, также могут быть добавлены в подключенную экосистему, чтобы обеспечить полный мониторинг производства на всех машинах в компании.

Надпись на стене для ручного сбора данных. Поскольку компании стремятся увеличить свою долю рынка и повысить конкурентоспособность, ручной сбор данных не выживет.

Ваши конкуренты внедряют цифровые решения. Вы?

Данные должны быть актуальными, точными, своевременными, доступными, интероперабельными и прозрачными. Ручной сбор данных не соответствует ни одному из этих требований, а тем более всем.

Автоматизированная технология производства сделает ручной сбор данных устаревшим. Цифровые решения позволяют отказаться от ручного сбора данных и позволяют операторам, техническим специалистам и менеджерам оптимизировать процессы и повысить эффективность.

Это достигается за счет использования лучших в своем классе платформ, которые обеспечивают возможность подключения всего оборудования. Эти решения собирают, систематизируют, структурируют и анализируют данные в соответствии с потребностями бизнеса и возвращают их пользователям в режиме реального времени.

Автоматизированная технология производства устраняет все проблемы, присущие ручному сбору данных. Персонал больше не нужен для сбора, сортировки, ввода и анализа данных, поэтому труд больше не требуется для обработки, не добавляющей ценности.

Информационные панели цеха в режиме реального времени обеспечивают доступ для всех заинтересованных лиц в цехе, позволяя людям работать лучше и быстрее ежедневные решения.

Раскрытие возможностей данных в реальном времени с помощью MachineMetrics

MachineMetrics понимает, что точные и своевременные данные являются ключом к отличным производственным процессам. Сбор данных вручную можно исключить с помощью платформы машинных данных MachineMetrics, предоставляющей чистые, точные данные и аналитические выводы в режиме реального времени.

Результаты помогут вам оптимизировать процессы, повысить производительность и улучшить операции. Фактически, наш средний пользователь видит повышение эффективности на 20%. Интересно посмотреть, как это работает на себе? Закажите демонстрацию сегодня, чтобы узнать, как мы можем помочь вам ускорить цифровую трансформацию и устранить необходимость в буферах обмена, ручках и электронных таблицах.

Автоматизируйте сбор данных с помощью MachineMetrics

Заказать демонстрацию