Как выявлять и решать производственные проблемы с помощью аналитики данных

Умение быстро и эффективно решать производственные вопросы — это навык, которым должны обладать все руководители производства. Хотя существует множество стратегий выявления и устранения проблем, отправной точкой для устранения наиболее серьезных проблем в цехе является наличие инфраструктуры для поддержки автоматизированного сбора и стандартизации производственных данных.

Имея точные данные в режиме реального времени, менеджеры могут определить, какие проблемы возникают, их основную причину, а также разработать решения для их предотвращения в будущем.

Наиболее распространенные проблемы с производством

Хотя существуют сотни вещей, которые могут повлиять на работу цеха, большинство из них подпадают под одну из следующих категорий. Мы рекомендуем вам изучить связанные ресурсы для каждой из этих широких категорий, так как они позволяют глубоко погрузиться в решение этих проблем, используя данные.

Время простоя

Простои — бич любого производства. Когда оборудование не работает, заказы не выполняются, и прибыль не фиксируется. Время простоя можно дополнительно разбить на такие категории, как ошибка оператора, отказ оборудования, проблемы с расписанием, проблемы с пропускной способностью, настройки и переналадки и другие. И большинство компаний не осознают влияния простоев на общую эффективность оборудования, упуская самые очевидные возможности для улучшения.

Полезные ресурсы:

Проблемы с качеством

Вопросы качества также можно разделить на несколько категорий. Качество поставщиков является серьезной проблемой для любой компании, равно как и человеческие ошибки и состояние оборудования. Проблемы с качеством могут быть вызваны как внутренними, так и внешними причинами, и они увеличивают расходы и нарушают сроки поставок.

Полезные ресурсы:

Проблемы обслуживания

Большинство компаний придерживаются вековой философии профилактического обслуживания. Но современное высокоскоростное оборудование требует более динамичного подхода, основанного на данных. Когда оборудование не обслуживается с заданной частотой, в конечном итоге происходят события простоя. Но если оборудование «обслуживается чрезмерно», производители будут тратить бюджет на детали машин, расходные материалы, рабочую силу и время простоя, в которых не было необходимости. Используя данные о производительности и исправности машин, производители могут лучше понять, когда машины, скорее всего, не смогут обеспечить необходимое техническое обслуживание в нужное время.

Полезные ресурсы:

Проблемы процесса и рабочего процесса

Сломанные и устаревшие процессы представляют собой постоянную проблему для производителей, и их воздействие усиливается по мере того, как они превращаются в узкие места. Поскольку многие стандартизированные рабочие процедуры поддерживаются вручную и не проверяются должным образом, могут пройти годы, прежде чем команда по улучшению процессов выявит проблему и настроит процесс.

Как и проблемы с процессами, командам может быть трудно решить проблемы с рабочим процессом. Они могут принимать форму неадекватного планирования центра занятости, управления незавершенным производством, планировки этажей или просто эргономики доступа к деталям и материалам для операторов в точке использования.

Полезные ресурсы:

Решение производственных проблем

Решение производственных проблем может быть сложной задачей. Это требует, чтобы менеджеры расследовали, что произошло, и искали постоянное решение. Но по мере того, как цифровая революция продолжается благодаря внедрению технологии промышленного Интернета вещей (IIoT), эти сложные проблемы можно решать, используя возможности данных. А собирая и анализируя данные для визуализации того, что происходит в цехе, менеджеры могут разрабатывать тактические и стратегические средства для решения текущих проблем и предотвращения других до того, как они возникнут снова.

Примите во внимание следующие шаги, которые помогут решить типичные производственные проблемы:

Шаг 1. Выявление проблем

Прежде чем компания сможет исправить свои производственные проблемы, она должна их выявить. Первый шаг — создать правильную инфраструктуру для поддержки сбора и стандартизации производственных данных. Эта информация должна быть демократизирована по всей организации в виде удобных для использования визуализаций и отчетов.

Только при наличии точных данных в режиме реального времени как операторы, так и менеджеры смогут понять, где возникают проблемы и наиболее вопиющие причины потерь. Сбор производственных данных — это основа индустрии 4.0, обеспечивающая неограниченное количество вариантов использования и предоставляющая ключевым заинтересованным сторонам ресурсы, необходимые им для принятия более эффективных и быстрых решений.

Шаг 2. Изучите детали

Имея данные на руках, пришло время провести анализ первопричин. Анализ первопричин — это эффективный и мощный подход, позволяющий отследить производственные проблемы до конкретной причины. Как только эта причина будет определена, можно будет внести изменения, которые отразятся на производственной линии.

При анализе первопричин часто используются инструменты бережливого производства и шести сигм, такие как «Пять почему», диаграммы «рыбий скелет», анализ видов отказов и диаграммы Парето, чтобы помочь визуализировать и понять, почему возникают проблемы. Это позволяет участникам отделить причину от симптомов, чтобы найти действительную причину сбоя.

Отчеты MachineMetrics о простоях по Парето помогают определить основные причины простоев, помогая определить приоритет инициатив по постоянному совершенствованию, лучше понимая, где что происходит. идут не так.

Шаг 3. Разработайте план решения проблемы

Определив фактическую причину, можно разработать план улучшения. Это может быть обучение, физические изменения, такие как компоновка, стандартные изменения работы, замена материалов или любое количество шагов по отдельности или в комбинации для устранения проблемы.

Критически важным для успеха любого плана улучшения является процесс аудита, чтобы сохранить изменения на месте. Это включает в себя определение того, как будет измеряться успех, как часто будут проводиться аудиты изменений, какие шаги будут предприняты для дальнейшего улучшения процесса и многое другое.

Еще раз повторюсь, важность данных невозможно переоценить. Данные должны быть надежными, точными и максимально подробными, чтобы решение было эффективным. Ручной анализ и изменения заведут вас лишь до определенного момента и всегда могут быть забыты, потеряны или изменены по мере того, как группа переходит к другой проблеме. Вот почему автоматизированные решения, такие как MachineMetrics, являются неотъемлемой частью успеха производства, основанного на данных.

3 совета о том, как предотвратить проблемы с производством

Машина настолько хороша, насколько хороши процессы, которые используются для ее запуска. И во всех случаях, чем лучше качество и наглядность данных, тем полезнее они будут. С программным обеспечением для мониторинга производства компании могут переходить от устранения одной и той же проблемы снова и снова к действительному внедрению решения, которое не только долговечно, но также может быть проверено в режиме реального времени и отточено с течением времени.

Вот три совета по предотвращению производственных проблем:

Анализ данных

Возможно, нет ничего важнее анализа производственных данных. Без хороших, чистых и точных данных изменения неэффективны. Данные — это ключ к визуализации точной картины на любом производственном участке. Но данные — это не только детали, номер задания или подсчет часов. Данные, необходимые для такой визуализации, включают машинные данные, данные о людях, системные данные и данные из других входных данных по всему предприятию.

Повысить оперативную видимость

Имея точные данные, компании могут добиться лучшей операционной прозрачности. Опять же, сбор и анализ данных с помощью интуитивно понятных отчетов, предоставляемых программным обеспечением, всегда предпочтительнее ручного сбора и анализа. Благодаря наблюдению в режиме реального времени проблемы можно решать заблаговременно, а не реактивно, поскольку операторы, технические специалисты и менеджеры получают представление о фактическом состоянии оборудования и производства по мере их возникновения, а не после того, как это произошло.

MachineMetrics отображает производственные данные в режиме реального времени для полной видимости цеха. Операторы и менеджеры точно знают, когда машины отстают от производственных целей или происходят простои, что позволяет им быстро решать проблемы.

Планирование обслуживания оборудования

Одним из наиболее ценных вкладов автоматизированного сбора и анализа данных в производство стало его влияние на техническое обслуживание. Используя данные в режиме реального времени для визуализации реального состояния производства, техническое обслуживание может перейти от профилактического к прогнозному состоянию. Это означает, что одни и те же данные, направляющие процесс и изменения рабочего процесса для улучшения, могут использоваться для прогнозирования отказа деталей, заказа и этапа ремонта деталей заблаговременно, а также для планирования оптимального времени ремонта в наилучшее время для сокращения общего времени простоя ( например, во время переключения).

Воспользуйтесь преимуществами IIoT и промышленной аналитики

MachineMetrics – это мощная платформа промышленных данных, которая позволяет собирать точные производственные данные в режиме реального времени, автоматически контекстуализировать и стандартизировать данные для немедленного доступа к ним в масштабах предприятия.

Через периферийные устройства MachineMetrics может подключаться к любому оборудованию, от нового OEM-оборудования до устаревших аналоговых машин.

После активации система сразу становится доступной, чтобы помочь определить истинную причину простоев и узких мест, а также помочь вам найти основную причину быстрее и с большей уверенностью. Это позволяет вам оптимизировать процессы быстрее и точнее с помощью практических и настраиваемых аналитических данных.

Платформа MachineMetrics обеспечит более высокую эффективность, снижение затрат, разблокированную мощность и лучшее представление о том, что на самом деле происходит в вашем цехе. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать, как MachineMetrics может помочь вам устранить проблемы с данными и приложениями в режиме реального времени.

Обратитесь к нашей команде за демонстрацией или узнайте, как компания Avalign Technologies добилась увеличения OEE на 25-30%, более эффективного использования рабочей силы, увеличения производительности на миллионы долларов (без дополнительного оборудования) и увеличения производительности за счет сокращения узких мест. в видео-примере использования AWS.