Sensai onthult de grootste risico's op de plantvloer

Sensai heeft onlangs een lijst onthuld van de vijf belangrijkste risico's op de fabrieksvloer die de efficiëntie verminderen, de productiviteit verminderen en een negatief effect hebben op de bedrijfsresultaten als ze onbeheerd worden achtergelaten. De lijst is gebaseerd op de expertise van het bedrijf en op inzichten uit zijn proefprogramma's bij organisaties in de automobiel-, bouwmaterialen- en consumptiegoederenindustrie.

"Industrie 4.0 maakt de fabrieksvloer veel slimmer dan ooit tevoren, maar dat wil niet zeggen dat automatisering, gegevensuitwisseling, IIoT en cloudcomputing zichzelf kunnen beheren", zegt Porfirio Lima, CEO van Sensai. "Bedrijven moeten hun inspanningen richten op het identificeren en aanpakken van pijnpunten en het betrekken van hun werknemers bij het veranderingsproces om een ​​beter begrip te krijgen van wat er moet gebeuren om het volledige potentieel van deze innovatieve technologische oplossingen te realiseren."

Volgens Sensai zijn de vijf belangrijkste problemen die de productieactiviteiten van vandaag beïnvloeden als volgt:

1. Catastrofale apparatuurstoringen

Wanneer een organisatie operaties moet vertragen of stilleggen vanwege veroudering of defecte machines, kan dit ernstige gevolgen hebben voor de veiligheid van werknemers en de bedrijfsresultaten. Bovendien kunnen bedrijven, om te kunnen blijven produceren in het tempo dat de markt vraagt, reparaties en productievolume uitbesteden, wat extreem kostbaar kan zijn.

2. Gegevensverzameling en mijnbouw

Om fabrieken effectief te laten zijn, moet informatie over voorraad, levering, leveringen, kwaliteit, productie, klantenondersteuning, verwerking en dagelijks beheer allemaal dagelijks worden geanalyseerd, gecontroleerd en bijgewerkt. Belangrijke zakelijke beslissingen moeten vaak worden genomen met behulp van een uitgebreide reeks gegevens, van de productievloer tot spreadsheets en klemborden. Zonder een efficiënt systeem verspillen operations managers en hun teams tijd aan het zoeken naar de benodigde informatie die essentieel is voor het nemen van deze cruciale beslissingen.

3. Betrouwbaarheid van informatie

Hoe belangrijk het ook is om gegevens te centraliseren, het is nog belangrijker dat de gegevens nauwkeurig zijn. Als de gegevens niet betrouwbaar zijn, kunnen bedrijven uiteindelijk de weg kiezen met de meeste weerstand, wat resulteert in verspilling of misbruik van middelen en een complex operationeel proces. Handmatige gegevensinvoer is vatbaar voor menselijke fouten, wat kan leiden tot slechte zakelijke beslissingen die voortkomen uit misleidende informatie. Met faciliteiten die zowel robotachtig als handmatig zijn, moeten operaties nog steeds veel aandacht besteden aan de bruikbare gegevens wanneer deze binnenkomen, wat betekent dat er een extra laag complexiteit is. Het berekenen van onnauwkeurige KPI-gegevens (Key Performance Indicator) is iets dat veel productiemanagers tegenwoordig blijft achtervolgen. Met de juiste technologie en nauwkeurige gegevens kunnen beslissingen effectiever en efficiënter worden genomen.

4. Trage introductie en kennisverlies

Wanneer nieuwe medewerkers worden aangenomen, is er vaak een steile leercurve, die vele uren aan coaching, training en meelopen met ervaren medewerkers vereist. Veel bedrijven hebben echter niet de interne middelen om personen goed op te leiden en aan boord te nemen, waardoor de kans op operationele fouten, niet-goedgekeurde tijdelijke oplossingen en meer toeneemt. Als alternatief, wanneer organisaties toptalent verliezen aan een concurrent of met pensioen gaan, lopen die jarenlange ervaring met hen de deur uit. Afhankelijk van het bestaande beheerprotocol kunnen beide factoren van invloed zijn op de efficiëntie en het productiviteitsniveau van een heel bedrijf.

5. Procesbeheersing

De complexe relatie tussen de gezondheid van een machine, de procesparameters en de materiaalcondities hebben allemaal een enorme impact op het eindproduct van een fabrikant. Wanneer een van deze elementen niet correct werkt, kan dit nadelig zijn voor de productiviteit. Het hebben van het juiste proces om robuuste modellen te analyseren en te creëren, geeft operators richtlijnen voor het optimaliseren van prestaties, kwaliteit en uptime. Machine learning maakt ook slimme procescontroles mogelijk, zodat correcties automatisch en zelfs autonoom kunnen worden doorgevoerd, rekening houdend met alle kritische en relevante variabelen.

Ga voor meer informatie naar www.sensai.net.