First Pass-opbrengst:wat is het, formule en hoe te verbeteren?

Kwaliteit wordt misschien het best begrepen en afgedwongen in industrieën met hoge precisiecomponenten, zoals de ruimtevaart en defensie, evenals de productie van medische hulpmiddelen. Dat gezegd hebbende, alle fabrikanten houden rekening met defecten, herbewerking, schroot en de bijbehorende kosten.

Op de voorgrond van kwaliteitsstatistieken is First Pass Yield een handige KPI om te controleren, omdat het een belangrijke vraag voor managers beantwoordt:Hoe effectief zijn we in het vervaardigen van kwaliteitsonderdelen?

Wat is First Pass-opbrengst?

First Pass Yield (FPY), ook wel doorvoeropbrengst genoemd, meet de geproduceerde kwaliteitseenheden als een percentage van het totale aantal eenheden waarmee het proces is begonnen.

Er is een heel duidelijke reden voor fabrikanten om FPY te volgen en te verbeteren:afval verminderen. Wanneer afvalonderdelen worden gemaakt of eenheden die opnieuw moeten worden bewerkt, ontstaat er afval in verschillende vormen:

• Materiaal wordt verspild als het onderdeel moet worden gesloopt
• Er wordt arbeid verspild aan het produceren van schroot of het besteden van tijd aan herwerk
• Er is afschrijving op werktuigmachines voor onderdelen die geen inkomsten genereren
• Er zijn alternatieve kosten omdat er in plaats daarvan een kwaliteitsonderdeel had kunnen worden gemaakt

Het hebben van een hoger dan standaard first-pass rendement is een concurrentievoordeel. U gebruikt uw middelen niet alleen effectiever, maar dit kan ook leiden tot verschillende bottom-line voordelen:

• Uw klanten zullen blij zijn met de hoge kwaliteit
• De kans is groter dat u de levertijden haalt
• U kunt concurrerend prijzen

FPY is geenszins een wondermiddel. Als u zich er uitsluitend op concentreert zonder rekening te houden met andere statistieken, kan dit schadelijk zijn. Daarom is het belangrijk om bij het bewaken van de productieprestaties te focussen op verschillende meetwaarden (of een samengestelde meeteenheid zoals OEE).

De First Pass Yield-formule

Het berekenen van FPY is vrij eenvoudig, omdat het eenvoudig het aantal goede onderdelen deelt door het totale aantal onderdelen waarmee het proces is begonnen, en rekening houdt met de onderdelen die opnieuw moeten worden bewerkt.

Zo ziet de formule eruit in zijn meest eenvoudige vorm:

FPY =Kwaliteitseenheden / Totaal aantal geproduceerde eenheden

Om een ​​voorbeeld door te lopen. Dit is de situatie:

• Totaal geproduceerde eenheden:100
• Totaal aantal voltooide eenheden volgens onderdeelspecificatie:95
• Totaal aantal eenheden waarvoor herbewerking nodig is:2

Daarom:

• Kwaliteitseenheden:95 - 2 =93
• Totaal geproduceerde eenheden =100

Eerste doorgangsopbrengst =93 / 100 =93%

Hoe de opbrengst van de eerste doorgang te verbeteren

Het verbeteren van de doorvoeropbrengst vereist een verscheidenheid aan factoren, waaronder inzicht in de prestaties van operators, apparatuur en processen, het waarborgen van de kwaliteitslevering van materiaal en het hebben van nauwkeurige gegevens om KPI's bij te houden.

Laten we enkele praktische manieren bespreken waarop u FPY kunt benaderen en uw kwaliteitsprogramma kunt verbeteren.

Optimaliseer standaardwerk

Procesoptimalisatie is een belangrijk onderdeel om ervoor te zorgen dat aan de kwaliteitsnormen op de werkvloer wordt voldaan. Door bestaande processen te analyseren, knelpunten te identificeren en productiegegevens te visualiseren, kunnen productie-ingenieurs en werkvloermanagers efficiëntere processen ontwikkelen die ook de kwaliteit kunnen verbeteren.

Door te observeren hoe kwaliteitscomponenten worden vervaardigd, kunnen supervisors ervoor zorgen dat processen goed gedetailleerd zijn om niet alleen instructies te bevatten (zie onderstaande training), maar ook belangrijke statistieken met betrekking tot productietijd, zoals setup en omschakelingen, cyclustijden, taaktijden, enz. .

Door kwaliteitsgegevens op productiestatistieken te stapelen, kunnen de meest nauwkeurige taaknormen worden geïdentificeerd die nodig zijn voor het produceren van kwaliteitseenheden. Deze gegevens kunnen worden gebruikt om ervoor te zorgen dat de verwachtingen geschikt zijn voor het first-pass-rendement waarnaar een organisatie streeft.

Het optimaliseren van taakstandaarden is een kerntoepassing van MachineMetrics. Met zowel productiegegevens als kwaliteitsgegevens (die we hieronder bespreken), kunnen taaknormen automatisch worden bijgewerkt, zodat bestaande werknormen nauwkeurig blijven.

Verzamel nauwkeurige kwaliteitsgegevens in realtime

Het hebben van een oplossing om automatisch kwaliteitsgegevens in realtime te verzamelen, is ongelooflijk belangrijk voor het vaststellen van kwaliteitsbenchmarks. Oplossingen voor handmatige verzameling zijn niet alleen tijdrovend, maar ook foutgevoelig, wat leidt tot onnauwkeurige kwaliteitsnormen.

Met een geautomatiseerde oplossing voor gegevensverzameling worden de verwachtingen in lijn gehouden en kunnen passende doelen worden vastgesteld en gemeten. MachineMetrics kan zowel productiegegevens van de machinebesturing als belangrijke contextuele gegevens van operators verzamelen.

Deze gegevens zijn gestandaardiseerd en in realtime gecontextualiseerd en kunnen zelfs worden gebruikt om automatisch workflows te activeren, zoals het waarschuwen van het kwaliteitsteam.

Met behulp van tablets op elke machine kunnen operators de reden categoriseren waarom een ​​onderdeel niet aan de specificaties voldoet. Dit levert gegevens op over de belangrijkste redenen waarom onderdelen worden afgekeurd en maakt een diepere analyse mogelijk om te bepalen waarom deze defecten optreden en hoe ze kunnen worden verholpen.

Met de juiste wijzigingen, zoals het aanpassen van een proces, kan het first-pass-rendement worden verbeterd.

Een voorbeeld van het MachineMetrics-kwaliteitsrapport. Met een Pareto-diagram is het gemakkelijk om de meest voorkomende oorzaken van kwaliteitsproblemen te identificeren, zodat u kunt beginnen met het uitrollen van proceswijzigingen om ze aan te pakken.

Bewaak de prestaties en gezondheid van apparatuur

Het in realtime verzamelen van machineprestaties en gezondheidsgegevens biedt tal van voordelen. Hieronder staan ​​er slechts een paar die onder de paraplu van kwaliteit vallen.

Realtime waarschuwingen:

Er kunnen machinegebeurtenissen en drempels worden ingesteld die teamleden automatisch op de hoogte stellen. Een downtime-gebeurtenis kan bijvoorbeeld een sms-bericht naar de supervisor op de werkvloer veroorzaken, of een probleem met de kwaliteit van een onderdeel dat door een operator is geregistreerd, kan het onderhoudsteam onmiddellijk op de hoogte stellen. Dit zorgt ervoor dat problemen worden opgelost zodra ze zich voordoen, en kan een onmiddellijke impact hebben op de first-pass kwaliteitsopbrengst.

Gebroken gereedschap en gereedschapsslijtage:

Als gereedschapsmachines het begeven, produceren ze over het algemeen schrootdelen die vermeden hadden kunnen worden. Soms zal de machine blijven draaien en honderden onderdelen produceren die zullen worden gesloopt. Gereedschapsbewaking is een oplossing die gereedschapsgegevens gebruikt om inzicht te krijgen in de prestaties van het gereedschap om kwaliteitsproblemen te voorkomen, of op zijn minst de impact ervan te minimaliseren.

Zichtbaarheid en controle op de winkelvloer:

Als manager kun je als manager inzicht hebben in de werkvloer met een blik op een dashboard, zodat je problemen kunt aanpakken zodra ze zich voordoen. Of er nu waarschuwingen zijn ingesteld of niet, dashboards op de werkvloer kunnen gemakkelijk aangeven waar machines achterlopen, wanneer machines niet meer werken of wanneer aan de kwaliteitsnormen wordt voldaan, waardoor u de controle op de werkvloer krijgt waar elke manager op hoopt.

Justin Garland, Director of Sales, legt uit hoe je een workflow in MachineMetrics kunt creëren om kwaliteitsinspecties te automatiseren.

Trainingsprogramma's verbeteren en operators inschakelen

Uw operators zijn de levensader van de productie en degenen die het dichtst bij de machines staan ​​die dagelijks aan het werk zijn. Door ze zichtbaarheid, instructie en verantwoordelijkheid te bieden, kunnen individuen de prestaties in eigen handen nemen.

Met nauwkeurige productiegegevens kunnen processen worden aangepast en volledig gedetailleerd, zodat operators zich meer kunnen concentreren op het doen van productief werk en minder op het nemen van veel kleine beslissingen. Verder zullen, met nauwkeurige werknormen, passende verwachtingen gelden, zodat operators het gevoel hebben dat doelen haalbaar zijn.

Dit stelt managers in staat stimuleringsprogramma's uit te rollen en operators in staat te stellen volledig gedetailleerde instructies en zichtbaarheid direct vanaf de machine te krijgen, via operatortablets en dashboards op de werkvloer. In realtime kunnen operators zien waar ze staan ​​ten opzichte van de verwachte productieprestaties.

Zorg ervoor dat leveranciers van hoge kwaliteit zijn

Een van de meest elementaire componenten van het verbeteren van de first-pass-opbrengst is ervoor te zorgen dat het materiaal dat van leveranciers is gekocht bij aankomst aan de kwaliteitsnormen voldoet.

Er zijn verschillende manieren om kwaliteitsleveranciers te controleren en te selecteren, waaronder het vragen naar hun relevante certificeringen, ervoor zorgen dat ze ervaring hebben in uw branche, hun capaciteitspotentieel kennen, praten met andere klanten, een offerte aanvragen, deelnemen aan een inspectie van hun aanbod , enz.

Als er materiaal van slechte kwaliteit door de deur komt, wordt de opbrengst van first pass-kwaliteit alleen maar een grotere uitdaging voor uw team.

Kwaliteit verbeteren met MachineMetrics

MachineMetrics Industrial Data Platform legt realtime productiegegevens vast, standaardiseert en contextualiseert deze en verspreidt deze in kant-en-klare en aangepaste rapporten en dashboards.

Managers, operators en verschillende belanghebbenden op het gebied van onderhoud, productie en kwaliteit kunnen onmiddellijk actie ondernemen op gegevens of historische rapporten gebruiken om dieper in te gaan op analyses en strategieën voor procesoptimalisatie.

Breng uw kwaliteitsprogramma naar een hoger niveau. Lees meer over hoe MachineMetrics afval vermindert of boek vandaag nog een demo met ons team.