Productie-efficiëntie Maximeren: Bewezen Productie- & Procesoptimalisatietechnieken

Procesverbeteringstechnieken zijn essentieel voor het optimaliseren van productietaken. En wanneer correct uitgevoerd, leiden geoptimaliseerde processen tot grotere efficiëntie. Maar wat is de connectie? En waarom is procesoptimalisatie zo cruciaal voor het bereiken van grotere efficiëntie?

minste hoeveelheid input te vinden.

Veel bedrijven beschrijven dit als "een pad naar continue verbetering". En in het geval van de meeste productieoperaties, centreert dat pad zich om de machine. Mensen, zoals operators, monteurs, en technici, interageren met hun machines uit gewoonte en training. De meeste van hun inspanningen zijn gericht op het garanderen van de maximale uptime. Maar of data nu handmatig of elektronisch is, de effectiviteit van hun acties is wat telt. En het aanbrengen van aanpassingen die die interactie effectiever maken, heet procesoptimalisatie.

Wat is Productieoptimalisatie?

Productieoptimalisatie is een verzameling activiteiten ontworpen om productiviteit in het productiesysteem te verhogen. Het is gescheiden van procesoptimalisatie, waar de optimalisatie-inspanning gericht is op het maken van het eindproduct efficiënter in zijn fasen.

Productieoptimalisatie gebruikt modellen, analyse, prioritering, en metingen om productiviteit te verhogen. Deze optimalisatie omvat apparatuur, staging-gebieden, voorraadprotocollen, faciliteitslayout, transport, en meer.

Productie optimaliseren is een tactiek gebruikt in groot-footprint industrieën zoals olieproductie en gasconstructie. Maar optimalisatie kan in de meeste productieoperaties voor bijna elk productieproces waarde leveren.

Naarmate IoT-technologie is gerijpt, ontdekten bedrijven dat informatie geleverd door real-time data-analyse hen in staat stelt de veranderende condities en stroom van het systeem te begrijpen en hoe het gebruikt kan worden om productiviteit te verbeteren. Bedrijven moeten deze inzichten gebruiken om productiesnelheden in het hele productieproces te optimaliseren.

Voorbeelden van gebieden waar inzichten kunnen leiden tot productieoptimalisatie en grotere waarde:

1. Work in Process (WIP) – Veel bedrijven gefocust op "procesverbetering"-technologie richten hun inspanningen volledig op het product zelf. Maar WIP kan productiviteit significant beïnvloeden. Te veel voorraad die te lang vastzit, schaadt cashflow en kan potentiële belastingissues creëren. Door meerdere verplaatsingen kan het ook arbeidskosten verhogen om producten onnodig van station naar station te verplaatsen.
2. Werkplek-auditing – Naarmate technologie interactieve dashboards en fabrieksborden digitaal heeft gemaakt, moet de plaatsing van deze HMI's heroverwogen worden. Wat zinvol was in een handmatige tracking-omgeving, kan workloads verhogen of effectiviteit reduceren in een digitale omgeving. HMI's, schermen, monitors, en andere apparaten zijn low-profile en kunnen geplaatst worden op een manier die productiviteit verbetert.
3. Onnodige ruimte – In productie eindigt dode ruimte vaak als thuis voor WIP zonder bestemming. Dit betekent meer hantering en stijgende operationele kosten.
4. Bottlenecks – Bottlenecks kunnen werkstoppages in upstream productieprocessen triggeren. Als fabrieksmonitoring-platforms de output van sommige werkstaties maximaliseren, moeten managers misschien een bottleneck aanpakken die resulteert uit deze upstream toename.
5. Verbeterde voorraadcommunicatie – Naarmate real-time data problemen highlight en oplossingen voorschrijft, zal technologie nieuwe protocollen voor opslag en voorraad mogelijk maken die leiden tot verhoogde productie. Communicatie is de sleutel tot de stroom van materialen in de nieuwe omgeving.

De reis naar digitalisering en datagestuurde productie omvat de vereiste om veranderingen aan te brengen om productieprestaties te optimaliseren en kosten te verlagen. Om voordeel te halen uit de beschikbare technologie, kunnen sommige bedrijven de noodzaak realiseren om machines te verplaatsen of de hele fabriekslayout te wijzigen naarmate de kracht van een IoT-gedreven productiemonitoring-platform waarde begint te leveren.

De belangrijkste downtime-redenen worden geanalyseerd in het MachineMetrics Downtime Pareto-grafiek.

Het Verschil Tussen Proces- en Productieoptimalisatie

Het meest significante verschil tussen proces- en productieoptimalisatie is dat procesoptimalisatie onnodige stappen in een specifieke processtap binnen het productiesysteem elimineert. Het is een productoptimalisatie ontworpen om productieoptimalisatie te maximaliseren door verhoogde efficiëntie voor die stap of sub-proces. Aan de andere kant, zoekt productieoptimalisatie het systeem zelf te optimaliseren. Het kan modellen gebruiken gebaseerd op real-time data om stroomsnelheden, machinelayout, arbeidsbenutting, en andere factoren te bekijken om de fysieke prestaties en layout van het gehele productiesysteem te verbeteren.

Procesoptimalisatie zal stappen omvatten zoals:

• Problemen specifiek voor het proces identificeren
• De huidige staat analyseren om de gewenste staat te creëren
• De verandering auditen om resultaten te zien
• De verandering monitoren om het op spoor te houden

Productieoptimalisatie zal stappen omvatten zoals:

• Fabriekslayout wijzigen
• Machines en tools op het gebruikspunt wijzigen of herschikken
• Nieuwe WIP-procedures implementeren
• Operators en technici trainen op hoe te reageren op geautomatiseerde alarmen en inzichten op het monitoringsysteem om oude gewoontes te elimineren
• Nieuwe interne voorraadleveringsprocedures ontwikkelen
• Monitor- en HMI-layout beoordelen

Doelen en Voordelen van Productie- en Procesoptimalisatie

Productie- en Procesoptimalisatie bestaan uit verbeteringen op diverse cruciale gebieden. Elk van deze gebieden telt cumulatief op tot efficiëntere processen en significantere outputs met de minste uitgegeven resources. Door betrokken te raken bij procesoptimalisatie, kunnen fabrikanten bereiken:

Verbeterde Machine-uptime

Downtime is de plaag van elke productiemanager. En velen besteden hun tijd aan het managen van de oorzaken en het dealen met de gevolgen. Door een datagestuurde benadering kan een bedrijf downtime reduceren en de algehele uptime van hun apparatuur verhogen.

Eén manier om dit te bereiken is door de top-redenen voor ongeplande downtime in het productieproces te analyseren en te ranken. Deze informatie kan dan gebruikt worden om processen aan te passen om veel downtime-events te reduceren of elimineren. Omdat de lijst in rangorde van ergst naar minst erg is, kunnen de meest schuldige veroorzakers eerst worden aangepakt.

Zodra uptime is toegenomen en gestabiliseerd, kunnen managers methodisch de lijst afwerken, procesparameters aanpassen waar nodig om elk item in lijn te brengen met vereisten. Echter, de sleutel tot deze lijst en ranking is schone, heldere data die helpt prioriteren wat eerst aandacht nodig heeft.

Snellere Reactie op Issues op Machine-niveau

Soms is het probleem niet de machine; het is het upstream proces dat de machine voedt. Door data vast te leggen om dit te visualiseren, kunnen veranderingen in WIP-stroom of andere voedingsbronnen geïmplementeerd worden om uptime te verbeteren. Een ander voorbeeld is training, of het gebrek daaraan, met operators potentiël op de verkeerde positie op het verkeerde moment om alarmen te wissen en de machine te resetten zoals nodig.

Opnieuw wordt data kritisch om leiders te helpen betere training te ontwikkelen om te garanderen dat operators nooit out of position zijn. Het punt is dat het optimaliseren van processen reactietijd op machine-niveau verbetert wanneer problemen optreden. Door data te gebruiken om deze gebieden te identificeren, kunnen meerdere gebieden tegelijk geoptimaliseerd worden voor een vermenigvuldigende uitwerking op uptime. Training, workflow, apparatuurlayout, materiaalkwaliteit, en veel meer issues kunnen geoptimaliseerd worden met duidelijk gevisualiseerde data.

Meer lezen: Hoe sneller te reageren op downtimes met MachineMetrics

Verbeterd Onderhoud

Traditionele onderhoudsprogramma's vertrouwen op reactieve maatregelen. Of de apparatuur werd toegestaan tot falen te draaien, of preventief onderhoud werd gebruikt om de machine goed draaiende te houden.

Maar preventief onderhoud is gebouwd op tijdsgebaseerde aannames. Het veronderstelt dat riemen en katrollen op een specifiek moment breken, gebaseerd op brede gemiddelden toegewezen door de OEM. Maar dit rekening niet mee met industriële apparatuur waar het geproduceerde product licht-zwaar is, wat langere levensduur voor onderdelen toelaat. En het rekening niet mee met zware productie zoals constructie, olieproductie, of oil & gas in het algemeen en andere oppervlaktefaciliteiten waar onderdelen sneller kunnen verslijten dan gepland. In het eerste geval wordt geld uitgegeven dat uitgesteld had kunnen worden. In het laatste geval zoals oil & gas, kan downtime optreden wanneer het minst verwacht wordt.

Geavanceerde technologie zoals geautomatiseerde dataverzameling kan de onderhoudsfunctie verbeteren en de uptime van apparatuur verhogen. Door conditiegestuurde monitoring in te schakelen, kan onderhoud voorschrijvend of predictief zijn gebaseerd op daadwerkelijke condities. Door geavanceerde sensoringssystemen in te zetten, kan data een bedrijf helpen de huidige real-time staat van apparatuur te begrijpen. Over tijd kan diepe analytics nieuwe kansen ontwikkelen, falen accuraat voorspellen, en vervangingen plannen op een moment dat het meest zinvol is, zoals changeovers of shutdown-periodes.

Meer lezen: De Verschillende Typen Onderhoud in Productie

De doelen voor procesoptimalisatie zouden diverse gebieden moeten omvatten:

• Het eerste is het initiële proces verbeteren. Met data kunnen trends en patronen geïdentificeerd worden om het bestaande proces beter af te stellen of in te stellen. Het kan gaan om layout, materiaalstroom, of communicatie.
• Tweedens, parameters en operatiecondities moeten aangepakt worden. Opnieuw maakt data dit makkelijker om te spotten en in volgorde van ernst aan te pakken. Dit kan machine-instellingen, optimale snelheid, etc. betekenen.
• De derde overweging is dat apparatuur geaudit moet worden om de beste onderhoudsbenadering te bepalen om het proces en de uptime van de apparatuur te verbeteren. Onderdelen kunnen van tevoren gestaged en voorbereid worden om runtime verder te verhogen.
• Tenslotte kunnen accurate data en visualisatie van machinecondities managers helpen praktische, ergonomische werkinstructies en betere training te ontwikkelen voor operators, technici, en monteurs.

Productie- en Procesoptimalisatie Methodes en Technieken

Voor fabrikanten die hun proces-efficiëntie willen verbeteren, zijn er veel oplossingen beschikbaar:

MachineMetrics dashboards tonen real-time productiedata die automatisch verzameld is van productieapparatuur over de gehele shopfloor.

Real-time Machinedata Verzamelen

Traditionele tracking voor procesoptimalisatie betekende meestal handmatige papier-gedreven velletjes en data-entry in Excel. Dit was tijdrovend, foutgevoelig, en moeilijk te onderhouden. Bovendien was analyse typisch gebaseerd op menselijk inzicht, wat bevooroordeeld of fout kon zijn. Dit is waarom bedrijven beginnen papierloos te gaan.

Real-time data verzamelen en contextualiseren voor zichtbaarheid voor managers en operators stelt inzichten voor productie-optimalisatie mogelijk die in het verleden niet mogelijk waren; inzichten die een goed begrip toelaten van productievoortgang en apparatuurprestaties op de shopfloor. Met dashboards en relevante productie-analyses en rapporten, kunnen SOPs sneller gewijzigd worden en resulteren in hogere kwaliteit efficiëntie en verhoogde productie.

Meer lezen: Productiedataverzameling: De Sleutel tot Shopfloor-optimalisatie

Bottleneck-analyse

Elke manager weet wat een bottleneck is en het gevaar voor productieprocessen. En de meeste kunnen een paar cruciale gebieden in hun operatie identificeren waar deze blokkades voorkomen. Maar net als real-time data inzichten en oplossingen biedt om het proces op machine-niveau te optimaliseren, kan het ook inzicht geven in bottlenecks die wel of niet offensichtlich zijn. Humane operators kunnen een backup toewijzen aan één oorzaak wanneer data heeft bepaald dat het een andere is.

Met real-time data en analytics, kan machine- en procesdata bottlenecks en constraints identificeren binnen het hele ecosysteem. Deze data stelt operators in staat processen te tracken om te focussen op die bottlenecks die de meeste downtime veroorzaken. Of de blokkade nu een fysieke constraint is of een operationele constraint zoals planning of gemiste kansen om opstellingstijd te verbeteren en changeovers te reduceren, cloud-based data geëmancipeerd met analytics en OEE-software kan de storing vrijmaken.

Downtime-analyse

Een machine-downtime-analyse is een nuttige benadering om de gebieden te highlighten die onmiddellijk aandacht nodig hebben. Door vastgelegde downtime-data per reden te benutten, kunnen managers en operators beginnen met de ergste overtreders. Maar de sleutel tot deze analyse is de mogelijkheid om de data te benaderen en te bevragen, dus de oorzaak te begrijpen.

Het gebruik van Pareto-grafieken, percentage ongeplande downtime, hoog en laag presterende shifts en operators, Mean Time Between Failure, Mean Time to Repair, en andere KPI's kan uit de data afgeleid worden. Door deze dashboards worden meer ontwikkelde tools en oplossingen gebouwd om een gemeenschappelijke aanpak te creëren om de oorzaak te reduceren of elimineren en het proces op de lange termijn te optimaliseren.

Predictieve Analytics

Misschien een van de meest waardevolle tools bij gebruik van datagestuurde software, predictieve analytics kan uw processen superladen. Deze software gebruikt machinedata om falen te diagnosticeren en voorspellen. En omdat het alle apparatuur binnen een shopfloor kan verbinden, kunnen voorspellingen op het hele ecosysteem gemaakt worden, en oplossingen sneller, zo niet direct, gedeployed worden voor probleemgebieden die het bedrijf interesseren. Het kan hetzelfde doen voor groot-footprint industrieën zoals olie- en gasproductie.

Machine-algoritmen detecteren patronen die mensen simpelweg niet kunnen. Dit stelt proactieve interventie toe voordat problemen optreden of goed geplande onderhouds- en changeover-oplossingen wanneer ze wel optreden. Deze predictieve analytics kunnen zelfs gebruikt worden om tool-levensduur te verlengen door toolslijtage te monitoren en te voorspellen wanneer een tool zal falen. Custom applicaties mogen zelfs geautomatiseerde en semi-autonome oplossingen op machine-niveau toestaan om operators vrij te maken voor andere taken om kwaliteit verder te verbeteren en productie te maximaliseren.

Downtime-redenen op machine-niveau analyseren biedt granulair inzicht in waarom specifieke apparatuur problemen veroorzaakt. Afbeelding is een "Downtime by Machine" rapport van MachineMetrics.

Uw Shop-processen Optimaliseren met MachineMetrics

Met het MachineMetrics Industriële Dataplatform kunnen fabrikanten hun processen optimaliseren als nooit tevoren. Deze optimalisatie wordt op diverse manieren bereikt:

Machine-downtime Accuraat en Real-time Tracken

Handmatige tracking van data is inherent geflawd. Hoewel welgemeend, kan papiertracking foutgevoelig zijn en risico verhogen. Het is ook lastig om bij te houden, en gaten en ontbrekende data zijn common. Verder is het waarschijnlijk dat data afgerond wordt en dus veel minder accuraat.

Handmatige tracking vereist vaak data-entry in Excel of een andere spreadsheet om enig begrip van de data te krijgen, wat betekent dat de data al verouderd is wanneer het de handen bereikt van wie het nodig heeft. Maar de diepgang van die analyse is beperkt. En menselijke interpretatie kan bevooroordeeld zijn.

Met MachineMetrics hebben operators, managers, en andere cruciale stakeholders direct zichtbaarheid met real-time, accurate machinedata. Omdat data real-time is, hebben ze vingertop-toegang via tablets remote of dashboards bij de machine en boven de shopfloor om de daadwerkelijke oorzaak van de storing te begrijpen.

De dashboards en rapporten zijn intuïtief, en bieden snel inzicht in de oorzaak van downtime en snelle oplossingen voor actie en lagere operationele kosten.

Workflows en Notificaties Inschakelen Gebaseerd op Machine-events

Met MachineMetrics-software kan machinedata gebruikt worden om workflows te triggeren. Deze krachtige tools garanderen dat de juiste informatie naar de juiste persoon of geautomatiseerde systeem gestuurd wordt voor implementatie van acties. Deze acties nemen de vorm van incidenten, notificaties, nuttige links, of webhooks, en elk kan processen optimaliseren door snelle actie te ermöglichen wanneer issues ontstaan.

Meer lezen: Top 10 Workflows voor Fabrikanten

Een incident kan een e-mail of SMS-notificatie triggeren naar de juiste persoon. Vroeger moesten operators vertrouwen op visuele cues, telefoons, PA-systemen, of andere communicatiemethoden om anderen van een probleem in kennis te stellen. Vaak was het risico dat de geïnformeerde persoon de verkeerde was voor de taak. In veel gevallen weet de operator niet wat het probleem is. Met incidenten wordt het juiste issue gerapporteerd, wat tijd bespaart om te herstarten of repareren.

Notificaties laten directe communicatie toe, tijd besparen en het aantal stappen reduceren om het probleem te identificeren en op te lossen. Als een supervisor weet dat het bericht een tekort aan voedingsmateriaal aangeeft, kan hij de reis naar de machine overslaan en direct naar het gebottleneckte upstream-proces gaan.

Webhooks tillen het actieniveau nog verder. Deze kleine datapakketjes kunnen gebruikt worden om een remedierende actie door de machine zelf te triggeren. Of ze kunnen in combinatie met een Computerized Maintenance Management System (CMMS) gebruikt worden om onderhoudsteams automatisch te notificeren, voorraad te checken voor het reserveonderdeel en de uitgifte aan de monteur te bestellen, wat de integriteit van het systeem verhoogt en reparatie- en herstarttijden versnelt.

Onderhoud Verbeteren met Machinecondities

MachineMetrics kan een fabrikant in staat stellen accurate machinecondities te benutten om conditiegestuurde, predictieve, of voorschrijvende onderhoudsprogramma's te ontwikkelen. De gezondheid van apparatuur kan op elk moment beoordeeld worden, en operators en managers kunnen tijd en onderhoudskosten besparen door reactieve onderhoudsprogramma's achter zich te laten.

Het resultaat is een aanzienlijk verbeterde Overall Equipment Effectiveness (OEE) die downtime reduceert en processen verbetert door strategisch ontworpen onderhoudsstrategieën in de waardeketen toe te voegen. Deze data wordt dan toegevoegd aan de analytics om nog preciezere optimalisatie van alle productiegebieden toe te laten en vertrouwen in de integriteit van het systeem te bouwen.

MachineMetrics stelt fabrikanten in staat de kracht van data op machine- en fabrieksniveau te benutten. Met een krachtig scala aan Edge-apparaten gecombineerd met een AI-geïmplementeerd dataplatform, kan MachineMetrics apps leveren of u helpen uw eigen apps en modellen te bouwen om efficiënte en actionable inzichten te drijven gebaseerd op real-time data en condities om processen in elke omgeving te optimaliseren. Neem vandaag nog contact met ons op zodat wij u kunnen laten zien hoe u het meest uit uw data kunt halen.

Optimaliseer Uw Processen met MachineMetrics

Boek een Demo Vandaag