10 ключевых автоматизированных рабочих процессов для производителей на платформе MachineMetrics

Создание автоматизации на цеху с помощью MachineMetrics

MachineMetrics фокусируется на том, чтобы сделать данные понятными для производителей, чтобы они могли действовать на их основе для повышения производительности. Один из способов — предоставление технологий для создания действенных рабочих процессов (workflows), автоматизирующих части производства и процессов. Эти workflows начинаются с инсайтов, полученных из данных мониторинга станков, которые служат триггерами для автоматического запуска действий — уведомлений, инцидентов или веб-хуков. Workflows — это коммуникация с правильным человеком в правильное время — не только о состоянии станка, но и о том, что можно сделать для исправления.

Запуск MachineMetrics Workflows — значительный шаг вперёд в обеспечении гибкой действенности производственных данных. Возможности безграничны! В статье рассмотрены топ-10 workflows, полезных производителям за счёт автоматизации на цеху — экономия времени, рост производительности, положительное влияние на мощности.

1. Производственные системы (CMMS и др.)

Мощный пример. Используем CMMS как пример системных workflows. Настройка веб-хука в MachineMetrics позволяет автоматизировать создание заказа-наряда в CMMS при возникновении конкретной причины простоя. Через веб-хуки можно передавать данные о простоях, стадиях наладки, аномалиях, общем использовании или авариях во внешние системы для учёта. Получив данные, вы свободны манипулировать ими и применять так, как удобно вашей организации.

Смотрите видео ниже для наглядности:

2. Непроизводственные системы (Zapier, Microsoft Teams, Slack и др.)

Платформы вроде Zapier расширяют возможности ещё сильнее, соединяя приложения для автоматизации workflows. Это увеличивает варианты внешних систем для автоматизаций. Другие примеры — Microsoft Teams, Slack и подобные.

3. Аварии (Alarms)

Одна из аварий, вызывающих значительные простои — авария насоса СОЖ. Станки простаивают часами из-за неё. С workflows можно настроить триггер по коду аварии насоса СОЖ и отправить SMS-уведомление начальнику ТО в тот же момент. Этот простой workflow возвращает мощности удивительно быстро.

4. События простоя (Downtime Events)

Когда оператору нужен материал для продолжения работы, как он уведомляет нужного человека? Без workflows — идеальное место для применения. В MachineMetrics задаёте конкретную категорию простоя как триггер. Когда оператор на планшете у станка выбирает эту причину, создаётся уведомление или инцидент и уходит правильному адресату. Оператор получает материал вовремя.

5. Плановое техническое обслуживание

Триггеры по условиям станка — мощны. Но триггеры по времени — тоже. Станки работают бесконечно, и без планового ТО ремонт обходится дороже. В суете операций ТО могут упускать. Классический кейс для автоматизации! Настройка расписания (день/время) для уведомления ТО о проверке станка — просто и надёжно.

6. Рабочие инструкции (наладка, переналадка)

Как часто операторы теряют время, не зная, как выполнить переналадку или наладку под новую задачу? Размещение инструкций прямо у станка, доставленное через workflow в нужный момент — крайне ценно и усиливает команду.

7. Контроль качества (входной/операционный)

Не у всех есть входной контроль первой детали, но если у вас есть — этот workflow актуален. Если команда ждёт проверки первой детали для запуска партии, критично сделать это максимально быстро и эффективно. Вместо ожидания или поиска технолога по цеху workflow шлёт SMS технологу в момент необходимости проверки.

8. Время наладки (Setup Times)

С доступом к производственным данным вы можете обнаружить, что наладка сильно превышает норму. Это простой вызывает потери. Глубже копание в причины помогает вернуть потери. Клиенты настраивают workflows: если время наладочной стадии превышено — триггерится SMS или email. Сразу возникает разговор о причинах: оператору нужна поддержка? Есть легко устранимая проблема станка? Без данных и workflow вы никогда не узнаете.

9. Детекция аномалий

Workflow на базе детекции аномалий MachineMetrics помогает предотвратить катаклизмы, о которых команда не узнала бы до факта. Настройка триггера на этом алгоритме даёт мгновенное оповещение при аномалии.

10. Неактивные станки

Очевидно: нужно знать, если станок сообщает «неактивен», и чем раньше — тем быстрее реакция. Выбор — уведомление или инцидент — за вами, как и для любых workflows.

Как видите, возможности Workflows на цеху бесконечны и крайне мощны! Многие производства сначала должны начать собирать данные, чтобы понять реальную картину. Затем, зная точку старта, могут оптимизировать процессы, внедряя workflows для автоматизации ценных изменений к более прибыльной и эффективной операции.

Узнайте больше о MachineMetrics и силе Workflows — свяжитесь с нашей командой.