Productieproblemen identificeren en oplossen met data-analyse

Weten hoe productieproblemen snel en efficiënt kunnen worden opgelost, is een vaardigheid die alle productiemanagers zouden moeten bezitten. Hoewel er veel strategieën bestaan ​​om problemen te identificeren en op te lossen, is het uitgangspunt voor het elimineren van de meest ernstige problemen op de werkvloer het hebben van een infrastructuur om de geautomatiseerde verzameling en standaardisatie van productiegegevens te ondersteunen.

Met nauwkeurige, realtime gegevens kunnen managers identificeren welke problemen zich voordoen, de oorzaak van het probleem, en oplossingen ontwikkelen om ze in de toekomst te voorkomen.

De meest voorkomende productieproblemen

Hoewel er honderden dingen zijn die van invloed kunnen zijn op een winkelvloer, vallen de meeste onder een van de onderstaande categorieën. We raden u aan de gekoppelde bronnen voor elk van deze brede categorieën te verkennen, aangezien ze diep ingaan op het oplossen van deze problemen door gebruik te maken van gegevens.

Stilstand

Downtime is de plaag van alle productie. Als de apparatuur niet draait, worden de bestellingen niet uitgevoerd en wordt er geen winst gemaakt. Downtime kan verder worden onderverdeeld in categorieën zoals bedieningsfouten, apparatuurstoringen, planningsproblemen, capaciteitsproblemen, setups en omschakelingen, en andere. En de meeste bedrijven realiseren zich niet de impact van uitvaltijd op de algehele effectiviteit van hun apparatuur, waardoor ze de meest voor de hand liggende kansen om te verbeteren missen.

Nuttige bronnen:

Kwaliteitsproblemen

Kwaliteitskwesties kunnen ook in verschillende categorieën worden gedefinieerd. De kwaliteit van de leverancier is een belangrijk punt van zorg voor elk bedrijf, net als menselijke fouten en de staat van de apparatuur. Kwaliteitshoofdpijn kan intern of extern worden gegenereerd, en ze drijven de kosten op en vormen een bedreiging voor leveringsschema's.

Nuttige bronnen:

Onderhoudsproblemen

De meeste bedrijven houden vast aan de eeuwenoude filosofie van preventief onderhoud. Maar de hogesnelheidsapparatuur van vandaag vereist een meer dynamische, datagestuurde aanpak. Wanneer apparatuur niet met een bepaalde frequentie wordt onderhouden, zullen er uiteindelijk storingen optreden. Maar als apparatuur "overmatig onderhouden" is, hebben fabrikanten een verspild budget aan machineonderdelen, benodigdheden, arbeid en uitvaltijd die niet nodig was. Met behulp van machineprestaties en gezondheidsgegevens kunnen fabrikanten beter begrijpen wanneer machines waarschijnlijk niet meer werken om ervoor te zorgen dat de juiste hoeveelheid onderhoud op het juiste moment wordt uitgevoerd.

Nuttige bronnen:

Proces- en workflowproblemen

Kapotte en verouderde processen vormen een voortdurende uitdaging voor fabrikanten, en hun impact wordt groter naarmate ze knelpunten worden. Omdat veel gestandaardiseerde werkprocedures handmatig worden onderhouden en onvoldoende worden gecontroleerd, kan het jaren duren voordat een procesverbeteringsteam het probleem identificeert en het proces bijstelt.

Net als bij procesproblemen kunnen teams het moeilijk vinden om workflowproblemen op te lossen. Deze kunnen de vorm aannemen van een ontoereikende planning van het arbeidsbureau, WIP-beheer, de indeling van de vloer of gewoon de ergonomie van de toegang tot onderdelen en materiaal door operators op het punt van gebruik.

Nuttige bronnen:

Productieproblemen oplossen

Het oplossen van productieproblemen kan een complexe onderneming zijn. Het vereist dat managers onderzoeken wat er is gebeurd en zoeken naar een permanente oplossing. Maar naarmate de digitale revolutie doorgaat door de invoering van Industrial Internet of Things (IIoT)-technologie, kunnen deze complexe problemen worden aangepakt door gebruik te maken van de kracht van data. En door gegevens vast te leggen en te analyseren om te visualiseren wat er op de werkvloer gebeurt, kunnen managers tactische en strategische oplossingen ontwikkelen om huidige problemen op te lossen en te voorkomen dat andere problemen zich voordoen.

Overweeg deze stappen om veelvoorkomende productieproblemen op te lossen:

Stap 1:Identificeer problemen

Voordat een bedrijf zijn productieproblemen kan oplossen, moet het deze identificeren. De eerste stap is om de juiste infrastructuur te hebben om het verzamelen en standaardiseren van productiegegevens te ondersteunen. Deze informatie moet in de hele organisatie worden gedemocratiseerd in gemakkelijk te consumeren visualisaties en rapporten.

Alleen met nauwkeurige, realtime gegevens hebben zowel operators als managers inzicht in waar problemen zich voordoen en wat de meest flagrante redenen voor verspilling zijn. Het verzamelen van productiegegevens is de basis van industrie 4.0, die een onbeperkt aantal use-cases mogelijk maakt en belangrijke belanghebbenden de middelen geeft die ze nodig hebben om betere, snellere beslissingen te nemen.

Stap 2:Duik in de details

Met data in de hand is het tijd om een ​​root cause analyse uit te voeren. Oorzaakanalyse is een effectieve en krachtige aanpak die productieproblemen herleidt tot een specifieke oorzaak. Zodra deze oorzaak is vastgesteld, kunnen veranderingen worden doorgevoerd die door de productielijn zullen weerklinken.

Oorzaakanalyse maakt vaak gebruik van lean- en Six Sigma-tools zoals 'The Five Whys', visgraatdiagrammen, analyse van faalwijzen en Pareto-diagrammen om te helpen visualiseren en begrijpen waarom problemen optreden. Hierdoor kunnen deelnemers de oorzaak van de symptomen scheiden om tot een geldige reden voor de verstoring te komen.

MachineMetrics Downtime Pareto-rapporten helpen de belangrijkste oorzaken van downtime te identificeren, zodat u prioriteiten kunt stellen voor initiatieven voor continue verbetering door beter te begrijpen waar dingen gaan fout.

Stap 3:Ontwikkel een plan om het probleem op te lossen

Met de daadwerkelijke oorzaak geïdentificeerd, kan een verbeterplan worden ontwikkeld. Dit kan training zijn, fysieke veranderingen zoals lay-out, standaard werkveranderingen, materiële vervangingen of een willekeurig aantal stappen alleen of in combinatie om het probleem op te lossen.

Van cruciaal belang voor het succes van elk verbeterplan is het auditproces om de veranderingen op hun plaats te houden. Dit omvat het bepalen hoe succes zal worden gemeten, hoe vaak de audits voor de verandering zullen plaatsvinden, welke stappen zullen worden genomen om het proces verder te verbeteren, en meer.

Nogmaals, het belang van data kan niet worden overschat. De gegevens moeten betrouwbaar, nauwkeurig en zo gedetailleerd mogelijk zijn om de oplossing effectief te laten zijn. Handmatige analyse en wijzigingen brengen u slechts zo ver en kunnen altijd worden vergeten, verloren of gewijzigd als de groep naar een ander probleem gaat. Dit is de reden waarom geautomatiseerde oplossingen zoals MachineMetrics een integraal onderdeel zijn van datagedreven productiesucces.

3 tips om productieproblemen te voorkomen

Een machine is slechts zo goed als de processen die worden gebruikt om hem te laten draaien. En in alle gevallen geldt:hoe beter de kwaliteit en zichtbaarheid van de gegevens, hoe nuttiger het zal zijn. Met software voor productiebewaking kunnen bedrijven overstappen van het steeds opnieuw oplossen van hetzelfde probleem naar het daadwerkelijk uitvoeren van een oplossing die niet alleen duurzaam is, maar ook in realtime kan worden gevalideerd en in de loop van de tijd kan worden verfijnd.

Hier zijn drie tips om productieproblemen te voorkomen:

Gegevens analyseren

Misschien is niets zo cruciaal als het analyseren van productiegegevens. Zonder goede, schone en nauwkeurige gegevens is verandering niet effectief. Gegevens zijn de sleutel tot het visualiseren van het juiste beeld op elke productievloer. Maar gegevens zijn niet alleen onderdelen, taaknummers of urentellingen. Gegevens die nodig zijn voor een dergelijke visualisatie omvatten machinegegevens, personeelsgegevens, systeemgegevens en gegevens van andere inputs in de hele onderneming.

Verbeter de operationele zichtbaarheid

Met nauwkeurige gegevens kunnen bedrijven een betere operationele zichtbaarheid bereiken. Nogmaals, het vastleggen en analyseren van gegevens met intuïtieve rapportage door software heeft altijd de voorkeur boven handmatige verzameling en analyse. Met realtime zichtbaarheid kunnen problemen proactief worden aangepakt in plaats van reactief, aangezien operators, technici en managers inzicht krijgen in de werkelijke apparatuur en productiestatus zoals deze zich voordoet in plaats van erna.

MachineMetrics geeft productiegegevens in realtime weer voor volledige zichtbaarheid van de werkvloer. Operators en managers weten precies wanneer machines achterblijven bij de productiedoelen of een storing ervaren, waardoor ze het probleem snel kunnen oplossen.

Apparatuuronderhoud plannen

Een van de meest waardevolle bijdragen van geautomatiseerde gegevensverzameling en -analyse in de productie is naar voren gekomen in de impact ervan op onderhoud. Door gebruik te maken van realtime gegevens om de werkelijke productiestatus te visualiseren, kan het onderhoud van een preventieve naar een voorspellende staat gaan. Dit betekent dat hetzelfde proces voor het begeleiden van gegevens en workflowwijzigingen voor verbetering kunnen worden gebruikt om defecten aan onderdelen te voorspellen, reparatieonderdelen van tevoren te bestellen en te faseren, en om de optimale tijd te plannen waarop de reparatie op het beste moment moet plaatsvinden om de algehele uitvaltijd te verminderen ( zoals tijdens een omschakeling).

Profiteer van IIoT en industriële analyse

MachineMetrics is een krachtig industrieel gegevensplatform waarmee nauwkeurige productiegegevens in realtime kunnen worden verzameld, waarbij de gegevens automatisch in een context worden geplaatst en gestandaardiseerd voor onmiddellijke toegankelijkheid in de hele onderneming.

Via edge-apparaten kan MachineMetrics verbinding maken met alle apparatuur, van nieuwere OEM-apparatuur tot oudere analoge machines.

Eenmaal geactiveerd, is het systeem onmiddellijk beschikbaar om de ware oorzaak van downtime en knelpunten te identificeren en u te helpen sneller en met meer vertrouwen tot een hoofdoorzaak te komen. Hierdoor kunt u uw processen sneller en nauwkeuriger optimaliseren met bruikbare en aanpasbare inzichten.

Het MachineMetrics-platform zorgt voor hogere efficiëntie, lagere kosten, ontgrendelde capaciteit en een beter zicht op wat er werkelijk gebeurt op uw werkvloer. Neem vandaag nog contact met ons op om te zien hoe MachineMetrics u kan helpen uw problemen met realtime gegevens en toepassingen op te lossen.

Neem contact op met ons team voor een demo, of ontdek hoe Avalign Technologies een toename van 25-30% in OEE, een effectiever ingezet personeelsbestand, miljoenen dollars aan verhoogde capaciteit (zonder extra apparatuur) en een verhoogde doorvoer door het verminderen van knelpunten heeft ervaren in een videocasestudy met AWS.