Использование производственных данных для более умной оптимизации цеха

Big Data и производство идут рука об руку, потому что так много из того, что происходит в производственном бизнесе, измеримо и может быть оптимизировано. Потоки данных растут в размере, релевантности и числе, так как большинство производителей стремятся к мощным возможностям, предсказаниям и инсайтам, которые данные цеха могут разблокировать для их бизнесов.

Но истинная ценность данных может быть доступна только если производители могут успешно развить культуру и развернуть инфраструктуру, поддерживающую автоматизированный реально-временной сбор производственных данных цеха. Они смогут испытать быстрое создание ценности и немедленно улучшить продуктивность. Они также включат даже более продвинутые use cases на основе более высоких объемов данных, большего числа источников данных и автоматизации.

Почему сбор данных так важен для производителей?

В одном слове: видимость. Собирая данные цеха, производители лучше способны измерять, понимать и оптимизировать производство. С правильными данными цеха перед ними, для принятия решений, укоренных в факте. Именно поэтому невероятно важно иметь точные, реально-временные производственные данные, демократизированные для всех стейкхолдеров.

• Операторы могут использовать интерфейсы на станках, отображающие статусы станков, счетчики деталей или другие KPI, чтобы убедиться, что они встречают производственные цели.
• Менеджеры заводов могут использовать видимые производственные дашборды, чтобы видеть, где операторам нужна поддержка или когда станки в простое.
• Инженеры могут использовать агрегированные данные цеха для выявления бутылочных горлышек и соответствующей настройки процессов.

Это все часть пути продвижения для производителей. По мере того как они становятся более «data-mature», они могут начать водить даже более продвинутые use cases с их данными за пределами простого сбора данных и видимости. Мы называем это «путешествием производственной аналитики» и исследуем его дальше в исчерпывающей eBook по производственной аналитике.

Потому что так многие производители все еще не собирают данные (или используют только ручные системы), развертывание решений, позволяющих мониторить и собирать производственные данные цеха в реальном времени — это главное конкурентное преимущество. Не только это может помочь выигрывать клиентов, но также создает более lean операцию, укорененную в эффективном data-driven принятии решений.

Преимущества сбора производственных данных

Преимущества сбора данных цеха многогранны для современных производителей. Хотя не исчерпывающий список никакими средствами, последователи data-driven стратегий могут видеть выгоды в форме:

• Значительное снижение простоя пониманием и смягчением самых тяжелых причин простоя с немедленной обратной связью.
• Оптимизация эффективности и продуктивности на заводском полу снижением производственных бутылочных горлышек.
• Более сильная программа обслуживания на основе реально-временных уведомлений и условий станка.
• Снижение затрат цепочки поставок с более точным прогнозированием спроса, скорингом поставщиков, снижением отходов и оптимизацией склада.
• Продукты более высокого качества, лучше соответствующие желаниям и потребностям клиентов на основе того, как продукты используются в реальном сценарии.

Требуете ли вы сбор данных цеха для отслеживания производства?

Без сбора данных цеха и ввода данных цеха не было бы отслеживания производства. Кумулятивный счетчик годных деталей первого качества или другие широкие отдельные агрегатные числа не составляют отслеживание производства. Данные должны иметь достаточно точек данных для анализа темпа производства, эффективности, сверхурочных и сменных дифференциалов, затрат на обслуживание и т.д.

И этот анализ должен иметь возможность смотреть на workflow заказов через цех на холтистическом уровне. Даже если это собирается вручную, ошибки ввода данных обычны. Точные данные необходимы для отслеживания производства, если цель — улучшение процесса, эффективность или экономия затрат. Типы сбора данных для отслеживания производства могут включать:

• Простой — Простой для заторов, чистки, незначительных замедлений, остановок и других причин может записываться операторами или отслеживаться с использованием ПО для отслеживания производства. В случае последнего, точность простоя оптимизирована — устраняя округление, человеческие ошибки или забытые события простоя. ПО также позволяет категоризацию типов остановок.
• Переналадки — Переналадки тоже могут быть записаны вручную. Но переналадки, мониторимые отслеживающим ПО, отличные точки анализа, которые значительно снижают время переналадки для новых наладок.
• Поломки обслуживания — Как категоризация простоя, ПО помогает отслеживать типы поломок обслуживания, сервисные заказы и их потенциальные причины. Это может снизить затраты и позволить компаниям устанавливать предиктивное или прескриптивное обслуживание на основе точных реально-временных данных.
• Годные детали первого качества — Базовый элемент отслеживания производства. Без знания того, что произведено первым качеством, компании не могут знать, где они с выполнением заказов для доставки в котированных временных рамках. Отслеживание производства с ПО обеспечивает точность этих счетчиков и правильное заполнение заказов.
• Брак — Отходы большая забота для производителей. Но ручные системы пропустят бракованные детали или задокументируют неправильные причины. ПО для отслеживания производства может отслеживать количество и тип дефектов так, что анализ может быть сделан для преследования улучшения. Оно также может захватывать переработку, время переработки и связанные задачи.
• WIP Инвентарь — Точность инвентаря первостепенна в производстве, но много материала может быть «невидимым» после выдачи на пол. Сбор данных отслеживания производства для движения и статуса WIP важен для понимания общей эффективности.
• Производительность к расписанию — Точный сбор данных необходим для отслеживания производства, чтобы понять, где производственные заказы в отношении их запланированных времен прогона и анализировать прогресс задания. Если запущено не по порядку, запросы клиентов могут не быть завершены в котированных лид-таймах. Сбор данных цеха предлагает детальную производственную историю и помогает менеджерам держать производство на треке для встречи установленных времен доставки.

Сбор данных цеха необходим для отслеживания производства. Ручной ввод данных возможен, но есть серьезные недостатки, включая человеческую ошибку, ошибки ввода данных, смещение и отсутствие опоры на реальное время. Инсайт цеха делает лучшее принятие решений. ПО для отслеживания производства использует реально-временной сбор данных и мощную аналитику для взгляда на производственную систему и устранения этих недостатков.

Техники сбора данных с цеха

С таким множеством потенциальных источников данных, производители часто используют разнообразие техник сбора данных. Некоторые из этих включают:

• IoT (Internet of Things) интеграция датчиков используется для подключения разного оборудования и систем для получения правильной информации правильным людям в правильное время с правильным инсайтом цеха.
• PLC (Programmable Logic Controller) интеграция для измерения и контроля шагов в производственном процессе.
• Line HMI (Human Machine Interface) системная интеграция (такие как индивидуальные цеховые терминалы как тачскрины, смонтированные на заводском оборудовании) позволяет добавление человеческого контекста к данным.
• SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) системы для контроля операций в надзорном смысле.
• CNC и другое станковое интегрирование (новые и legacy модели) для отслеживания производственной производительности и здоровья станка.

Подход MachineMetrics

MachineMetrics использует много разных методологий для сбора данных цеха со станков. Как мы идем к точному сбору данных полностью зависит от уникальных особенностей и ограничений каждого станка на цехе. Возраст, управление, производитель и модель все факторят в возможности станка и производительность цеха.

Мы считаем информацию от управления станка лучшим источником производственных данных для доставки инсайта цеха. Все равно, мы также понимаем важность человеческого контекста. Данные станка одни не могут рассказать полную историю производственной производительности, поэтому мы накладываем данные от операторов, залогированные через планшетный интерфейс на каждом станке.

Это дает операторам и менеджерам более четкую картину производственной производительности. Не только они будут знать количество простоя, испытанного, но они будут знать причину, почему станки были в простое.

Не только будет точный бенчмарк брака, но они будут знать общие причины бракованных деталей. Они также устранят крайне утомительные задачи, улучшат производительность ценных фиксированных активов и реализуют более высокий ROI с costo-effective развертыванием.

Этот добавленный слой операционных данных предоставляет комплексное решение. Он дает производственным лидерам дополнительные инсайты цеха для настройки процессов, устранения непроизводительных активностей и принятия решений, позитивно влияющих на продуктивность.

ПО для сбора производственных данных

Ручной сбор данных цеха не доставит вас к уровню, необходимому для конкуренции в современном производстве. Вы не можете вручную собирать типы и уровни данных цеха, необходимые для реализации выгод, которые мы обсудили доселе. Это было бы непрактично для ваших сотрудников тратить такие большие количества времени на ручное отслеживание счетчиков деталей, причин простоя и других точек данных цеха. Сырые данные цеха также были бы почти непригодны и сильно задержаны.

Это потребовало бы даже больших усилий от data-savvy сотрудников для ручной компактации сбора данных цеха путем расчета ключевых метрик, разработки отчетов и дележа сбора данных цеха со всеми стейкхолдерами.

Система, которая может автоматически собирать, контекстуализировать и делиться производственной информацией, так что ваши сотрудники могут фокусироваться на принятии решений — jauh лучший сценарий.

Требования, которые вы должны искать в системе, построенной для сбора производственных данных, включают:

• Реально-временной сбор данных цеха через edge. Это может упростить захват данных и помочь управлять автоматизированными задачами, которые должны происходить максимально близко к реальному времени — такие как safety shutoffs — у которых нет времени идти в облако и обратно.
• Облачная платформа для сбора и обработки данных цеха. Это позволяет вам использовать мощные ресурсы за долю стоимости покупки того же оборудования для хранения и анализа данных на более глубоком уровне. Это включает инструменты такие как exception-based супервайзерские одобрения, ссылки на системы зарплат и конфигурируемые правила зарплат, управление записями качества, exception reporting, реально-временное отчетование, затраты труда и другая детальная отчетность для лучшего принятия решений.
• Интеграция станка через ПЛК или I/O. Это помогает точно и быстро собирать данные станка способом, не склонным к ошибке или постоянной потребности в настройке, как некоторые датчики.
• Интеграция с другим производственным ПО, таким как Manufacturing Execution System (MES), ERP система, CMMS и т.д.
• Способность подключаться с датчиками для обеспечения сбора данных из разнообразия активов, включая legacy-оборудование.
• Возможности высокочастотного сбора данных для использования как входов для временных рядов или моделей машинного обучения для управления продвинутыми предиктивными use cases.

Узнайте, как вы можете использовать plug-and-play решения MachineMetrics для легкого сбора производственных данных и получения мгновенной видимости и контроля цеха.

Закажите демо с нашей командой или свяжитесь с любыми вопросами.