Первый проходной выход (FPY): определение, расчет и стратегии улучшения

Качество, пожалуй, лучше всего понимается и применяется в отраслях высокоточных компонентов, таких как авиастроение и оборона, а также производство медицинских приборов. С тем говоря, все производители учитывают дефекты, переработку, брак и связанные с ними затраты.

На переднем крае метрик качества, Первый проходной выход (FPY) — полезный KPI для мониторинга, так как он отвечает на ключевой вопрос для менеджеров: Насколько эффективно мы производим качественные детали?

Что такое Первый проходной выход?

Первый проходной выход (FPY), также известный как выход пропускной способности, измеряет качественные единицы, произведенные в проценте от общего количества единиц, начавших процесс.

Существует очень прямая причина для производителей отслеживать и улучшать FPY: Сокращение потерь. Когда создаются бракованные детали или единицы, требующие переработки, генерируются потери в нескольких формах:

• Материал теряется, если деталь должна быть утилизирована
• Труд теряется на производстве брака или затрате времени на переработку
• Есть амортизация станочного инструмента для деталей, которые не генерарируют выручку
• Есть упущенная выгода в том, что качественная деталь могла быть создана вместо этого

Наличие вышестандартного первого проходного выхода — конкурентное преимущество. Не только вы используете свои ресурсы более эффективно, но это может привести к нескольким выгодам для чистой прибыли:

• Ваши клиенты будут довольны высоким качеством
• Вы более вероятно попадете в сроки поставки
• Вы можете ценить конкурентоспособно

FPY ни в коем случае не волшебная пуля. Фокусировка на нем исключительно без учета других метрик может оказаться вредной. Именно поэтому важно фокусироваться на нескольких метриках (или составной метрике, такой как OEE) при мониторинге производственной производительности.

Формула Первого проходного выхода

Расчет FPY довольно прост, так как он просто делит количество хороших деталей на общее количество деталей, начавших процесс, и учитывает детали, требующие переработки.

Вот как выглядит формула в ее самой простой форме:

FPY = Качественные единицы / Общее количество произведенных единиц

Пройдем через пример. Вот ситуация:

• Общее количество произведенных единиц: 100
• Общее количество единиц, завершенных по спецификации детали: 95
• Общее количество единиц, требующих переработки: 2

Следовательно:

• Качественные единицы: 95 - 2 = 93
• Общее количество произведенных единиц = 100

Первый проходной выход = 93 / 100 = 93%

Как улучшить Первый проходной выход

Улучшение выходной пропускной способности требует множества факторов, включая понимание производительности операторов, оборудования и процессов, обеспечение качественного поставки материала и наличие точных данных для отслеживания KPI.

Давайте обсудим некоторые практические способы, которыми вы можете подойти к FPY и повысить свою программу качества.

Оптимизация стандартной работы

Оптимизация процесса — ключевой компонент для обеспечения стандартов качества на цехе. Анализируя существующие процессы, выявляя узкие места и визуализируя производственные данные, производственные инженеры и менеджеры цеха могут разработать более эффективные процессы, которые также могут улучшить качество.

Наблюдая, как производятся качественные компоненты, супервайзеры могут обеспечить, что процессы хорошо детализированы для включения не только инструкций (см. обучение ниже), но и ключевых метрик в отношении производственного времени, таких как наладка и переналадки, времена цикла, времена задания и т.д.

Наложение данных качества на производственные метрики поможет выявить самые точные стандарты заданий, требуемые для производства качественных единиц. Эти данные могут использоваться для обеспечения того, что ожидания соответствуют первому проходному выходу, на который ориентируется организация.

Оптимизация стандартов заданий — основной сценарий использования MachineMetrics. С данными производства и данными качества (о которых мы касаемся ниже), стандарты заданий могут быть автоматически обновлены, так что существующие рабочие стандарты остаются точными.

Сбор точных данных качества в реальном времени

Наличие решения на месте для автоматического сбора данных качества в реальном времени невероятно важно для установления качественных бенчмарков. Ручные решения сбора не только будут трудоемкими, но и подверженными ошибкам, ведущими к неточным стандартам качества.

С автоматизированным решением сбора данных ожидания держатся в строке и соответствующие цели могут быть как установлены, так и измерены. MachineMetrics способен собирать как производственные данные от контроллера станка, так и ключевые контекстуальные данные от операторов.

Эти данные стандартизируются и контекстуализируются в реальном времени и могут даже использоваться для автоматического запуска рабочих процессов, таких как оповещение команды качества.

Используя планшеты на каждом станке, операторы могут категоризировать причину, по которой деталь не соответствует спецификации. Это предоставляет данные о основных причинах, по которым детали отклоняются, и позволяет более глубокий анализ для определения, почему эти дефекты возникают и как они могут быть решены.

С соответствующими изменениями на месте, такими как корректировка процесса, первый проходной выход может быть улучшен.

Пример отчета о качестве MachineMetrics. С диаграммой Парето легко выявить наиболее частые причины проблем качества, чтобы начать внедрять изменения процессов для их решения.

Мониторинг производительности и здоровья оборудования

Сбор данных о производительности и здоровье станка в реальном времени предлагает множество выгод. Ниже всего лишь несколько, попадающих под зонтик качества.

Оповещения в реальном времени:

События станка и пороги могут быть установлены для автоматического уведомления членов команды. Например, событие простоя может запустить текстовое сообщение супервайзеру цеха, или проблема качества детали, зарегистрированная оператором, может немедленно уведомить команду обслуживания. Это гарантирует, что проблемы решаются сразу по мере их возникновения и могут иметь немедленное влияние на первый проходной выход качества.

Сломанные инструменты и износ инструмента:

Когда станочные инструменты выходят из строя, они обычно производят бракованные детали, которые могли быть избежаны. Иногда станок продолжит работать, производя сотни деталей, которые будут утилизированы. Мониторинг инструмента — это решение, которое использует данные инструмента для понимания производительности инструмента для предотвращения проблем качества, или, по крайней мере, минимизации их влияния.

Видимость и контроль цеха:

Как менеджер, наличие инсайта в цех с взглядом на дашборд помогает вам набрасываться на проблемы, как только они случаются. Будь то настроены оповещения или нет, дашборды цеха могут легко указывать, где станки отстают, когда станки в простое или когда стандарты качества выполняются, давая вам контроль цеха, о котором мечтает каждый менеджер.

 

Джастин Гарланд, директор по продажам, проводит через то, как вы можете создать рабочий процесс в MachineMetrics для автоматизации инспекций качества.

Улучшение программ обучения и расширение возможностей операторов

Ваши операторы — жизненная сила производства и те, кто ближе всего к станкам, занимающимся работой на ежедневной основе. Обеспечение их видимостью, инструкциями и ответственностью гарантирует, что личности могут взять производительность в свои руки.

С точными производственными данными процессы могут быть отточены и полностью детализированы, чтобы операторы могли больше фокусироваться на выполнении продуктивной работы и меньше на принятии множества низкоценностных решений. Кроме того, с точными стандартами заданий, соответствующие ожидания будут на месте, так операторы чувствуют, что цели достижимы.

Это позволяет менеджерам внедрять программы стимулирования, а также расширять возможности операторов с полностью детализированными инструкциями, а также видимостью прямо со станка, через операторские планшеты и дашборды цеха. В реальном времени операторы будут иметь вид в то, где они стоят против ожидаемой производственной производительности.

Обеспечьте, чтобы поставщики были высокого качества

Один из самых базовых компонентов улучшения первого проходного выхода — обеспечение того, что материал, закупленный у поставщиков, соответствует стандартам качества при прибытии.

Существует множество способов проверки и выбора качественных поставщиков, включая запрос их релевантных сертификаций, обеспечение их опыта в вашей отрасли, знание их потенциала мощности, разговор с другими клиентами, запрос котировки, участие в инспекции их поставки и т.д.

Если плохокачественный материал проходит через дверь, первый проходной выход качества станет еще большим вызовом для вашей команды.

Улучшение качества с MachineMetrics

Промышленная платформа данных MachineMetrics захватывает, стандартизирует и контекстуализирует производственные данные в реальном времени и распространяет их в готовых и пользовательских отчетах и дашбордах.

Менеджеры, операторы и различные заинтересованные стороны по обслуживанию, производству и качеству могут предпринимать немедленные действия на данных или использовать исторические отчеты для погружения в более глубокий анализ и стратегии оптимизации процессов.

Поднимите свою программу качества на следующий уровень. Узнайте больше о том, как MachineMetrics снижает брак, или забронируйте демо с нашей командой сегодня.