Доходность при первом проходе:что это такое, формула и как улучшить

Качество, возможно, лучше всего понимается и обеспечивается в отраслях производства высокоточных компонентов, таких как аэрокосмическая и оборонная промышленность, а также в производстве медицинского оборудования. При этом все производители учитывают дефекты, переделки, брак и связанные с этим расходы.

Производительность при первом проходе – это важный показатель эффективности, за которым стоит следить, поскольку он отвечает на ключевой вопрос менеджеров:Насколько эффективно мы производим качественные детали?

Что такое доход с первого прохода?

Производительность при первом проходе (FPY), также известная как пропускная способность, измеряет произведенные качественные единицы в процентах от общего количества единиц, с которых начался процесс.

У производителей есть очень простая причина отслеживать и улучшать FPY:сокращение отходов. При создании бракованных деталей или узлов, требующих переделки, образуются отходы в нескольких формах:

• Материал теряется, если деталь должна быть утилизирована.
• Рабочий труд тратится впустую из-за производства брака или траты времени на переделку.
• Существует амортизация станков для деталей, которые не будут приносить доход.
• Возможные издержки заключаются в том, что вместо этого можно было бы создать качественную деталь

Выход продукции с первого прохода выше стандартного является конкурентным преимуществом. Вы не только более эффективно используете свои ресурсы, но и можете получить несколько преимуществ:

• Ваши клиенты будут довольны высоким качеством.
• Вы с большей вероятностью уложитесь в сроки доставки.
• Вы можете установить конкурентоспособную цену

FPY ни в коем случае не является волшебной палочкой. Сосредоточение внимания исключительно на нем без учета других показателей может оказаться вредным. Вот почему важно сосредоточиться на нескольких показателях (или составных показателях, таких как OEE) при мониторинге производительности.

Формула доходности при первом проходе

Расчет FPY довольно прост, так как он просто делит количество хороших деталей на общее количество деталей, с которых начался процесс, и учитывает детали, требующие доработки.

Вот как выглядит формула в самом простом виде:

FPY =количество единиц качества / общее количество произведенных единиц

Пробежаться по примеру. Вот ситуация:

• Всего произведено единиц:100
• Всего единиц, выполненных в соответствии со спецификацией деталей:95.
• Всего единиц, требующих переделки:2.

Поэтому:

• Единицы качества:95–2 =93
• Всего произведено единиц =100

Доходность первого прохода =93 / 100 =93 %

Как повысить доходность при первом проходе

Для повышения производительности требуется множество факторов, в том числе понимание производительности операторов, оборудования и процессов, обеспечение качественной поставки материалов и наличие точных данных для отслеживания ключевых показателей эффективности.

Давайте обсудим некоторые практические способы приблизиться к FPY и повысить качество вашей программы.

Оптимизировать стандартную работу

Оптимизация процесса является ключевым компонентом для обеспечения соблюдения стандартов качества в цехе. Анализируя существующие процессы, выявляя узкие места и визуализируя производственные данные, инженеры-технологи и руководители цехов могут разрабатывать более эффективные процессы, которые также могут повысить качество.

Наблюдая за тем, как производятся качественные компоненты, супервайзеры могут убедиться, что процессы хорошо детализированы и включают не только инструкции (см. обучение ниже), но и ключевые показатели в отношении времени производства, такие как наладка и переналадка, время цикла, время работы и т. д. .

Наложение данных о качестве на производственные показатели поможет определить наиболее точные рабочие стандарты, необходимые для производства качественных единиц продукции. Эти данные можно использовать, чтобы убедиться, что ожидания соответствуют доходу с первого прохода, к которому стремится организация.

Оптимизация стандартов работы — это основной вариант использования MachineMetrics. Как с данными о производстве, так и с данными о качестве (которые мы коснемся ниже), рабочие стандарты могут автоматически обновляться, чтобы существующие рабочие стандарты оставались точными.

Собирайте точные данные о качестве в режиме реального времени

Наличие решения для автоматического сбора данных о качестве в режиме реального времени невероятно важно для установления контрольных показателей качества. Решения по сбору данных вручную не только отнимают много времени, но и подвержены ошибкам, что приводит к неточным стандартам качества.

Благодаря автоматизированному решению для сбора данных ожидания оправдываются, а соответствующие цели могут быть поставлены и измерены. MachineMetrics может собирать как производственные данные от системы управления машиной, так и ключевые контекстуальные данные от операторов.

Эти данные стандартизируются и контекстуализируются в режиме реального времени и даже могут использоваться для автоматического запуска рабочих процессов, таких как оповещение группы контроля качества.

Используя планшеты на каждом станке, операторы могут классифицировать причины, по которым деталь не соответствует спецификации. Это предоставляет данные об основных причинах брака деталей и позволяет провести более глубокий анализ, чтобы определить, почему возникают эти дефекты и как их можно устранить.

Внеся соответствующие изменения, такие как корректировка процесса, можно повысить производительность при первом проходе.

Пример отчета о качестве MachineMetrics. С помощью диаграммы Парето легко определить наиболее распространенные причины проблем с качеством, чтобы можно было приступить к внедрению изменений в процесс для их устранения.

Отслеживание производительности и состояния оборудования

Сбор данных о производительности и состоянии машин в режиме реального времени дает множество преимуществ. Ниже приведены лишь некоторые из них, которые подпадают под определение качества.

Оповещения в реальном времени:

Можно установить события и пороговые значения компьютера, которые будут автоматически уведомлять членов команды. Например, событие простоя может вызвать отправку текстового сообщения начальнику цеха, или проблема качества детали, зарегистрированная оператором, может немедленно уведомить ремонтную бригаду. Это гарантирует, что проблемы будут решены, как только они возникнут, и может оказать немедленное влияние на качество первого прохода.

Сломанные инструменты и износ инструмента:

Когда станки выходят из строя, они обычно производят бракованные детали, которых можно было бы избежать. Иногда машина будет продолжать работать, производя сотни деталей, которые будут утилизированы. Мониторинг инструмента – это решение, использующее данные об инструменте, чтобы понять его производительность и предотвратить возникновение проблем с качеством или, по крайней мере, свести к минимуму их воздействие.

Видимость и контроль в цехе:

Если вы менеджер, имея представление о рабочем цехе с помощью панели инструментов, вы сможете решать проблемы сразу же, как только они возникают. Независимо от того, настроены ли оповещения или нет, информационные панели в цехах могут легко указать, где машины отстают, когда машины выходят из строя или когда соблюдаются стандарты качества, предоставляя вам контроль в цеху, на который надеется каждый менеджер.

Джастин Гарланд, директор по продажам, рассказывает, как создать рабочий процесс в MachineMetrics для автоматизации проверок качества.

Улучшить программы обучения и расширить возможности операторов

Ваши операторы являются источником жизненной силы производства и являются теми, кто находится ближе всего к машинам, выполняющим ежедневную работу. Предоставление им наглядности, инструкций и подотчетности гарантирует, что люди смогут взять производительность в свои руки.

Имея точные производственные данные, процессы можно настроить и полностью детализировать, чтобы операторы могли больше сосредоточиться на выполнении продуктивной работы, а не на принятии множества малоценных решений. Кроме того, при наличии четких стандартов работы будут созданы соответствующие ожидания, чтобы операторы чувствовали, что цели достижимы.

Это позволяет менеджерам развертывать программы поощрения, а также предоставлять операторам подробные инструкции, а также визуализацию прямо с машины, с планшетов оператора и информационных панелей в цехе. В режиме реального времени операторы будут иметь представление о том, насколько они отличаются от ожидаемых производственных показателей.

Убедиться в высоком качестве поставщиков

Одним из основных компонентов повышения выхода продукции при первом проходе является обеспечение того, чтобы материалы, приобретенные у поставщиков, соответствовали стандартам качества по прибытии.

Существует множество способов проверить и выбрать качественных поставщиков, в том числе запросить у них соответствующие сертификаты, убедиться, что они имеют опыт работы в вашей отрасли, узнать их потенциал, поговорить с другими клиентами, запросить расценки, участвовать в проверке их поставок. и т. д.

Если материал низкого качества поступает через дверь, качество первого прохода станет еще более сложной задачей для вашей команды.

Повышение качества с помощью MachineMetrics

Платформа промышленных данных MachineMetrics собирает, стандартизирует и контекстуализирует производственные данные в режиме реального времени и распространяет их в готовых и настраиваемых отчетах и ​​информационных панелях.

Менеджеры, операторы и различные заинтересованные стороны в области технического обслуживания, производства и контроля качества могут принимать немедленные меры по данным или использовать исторические отчеты для более глубокого анализа и стратегий оптимизации процессов.

Поднимите свою программу качества на новый уровень. Узнайте больше о том, как MachineMetrics сокращает объем брака, или закажите демонстрацию с нашей командой сегодня.