Data Analytics Gebruiken om Productieproblemen Snel te Identificeren en Op te Lossen

Weten hoe productieproblemen snel en efficiënt op te lossen is een vaardigheid die alle productiemanagers moeten bezitten. Hoewel er veel strategieën bestaan om problemen te identificeren en op te lossen, is het startpunt voor het elimineren van de meest ernstige shop floor issues het hebben van een infrastructuur die de geautomatiseerde verzameling en standaardisering van productiedata ondersteunt.

Met accurate, real-time data kunnen managers identificeren welke problemen optreden, de root cause van het probleem, en oplossingen ontwikkelen om ze in de toekomst te voorkomen.

De Meest Voorkomende Productieproblemen

Terwijl er honderden dingen zijn die een shop floor kunnen beïnvloeden, vallen de meeste onder een van de onderstaande categorieën. We moedigen u aan de gelinkte bronnen voor elke van deze brede categorieën te verkennen, want ze duiken diep in het oplossen van deze problemen door data te benutten.

Downtime

Downtime is de plaag van alle productie. Als apparatuur niet draait, worden orders niet gevuld en wordt winst niet gerealiseerd. Downtime kan verder opgesplitst worden in categorieën zoals operatorfout, apparatuurstoring, scheduling issues, capaciteitszorgen, setups en changeovers, en anderen. En de meeste bedrijven realiseren zich niet de impact van downtime op hun algehele apparatuureffectiviteit, wat de meest voor de hand liggende kansen om te verbeteren laat liggen.

Nuttige bronnen:

Kwaliteitsproblemen

Kwaliteitsissues kunnen ook in verschillende categorieën gedefinieerd worden. Leverancierskwaliteit is een significante zorg voor elk bedrijf, evenals menselijke fout en apparatuurconditie. Kwaliteitshoofdpijn kan intern of extern gegenereerd zijn, en ze drijven kosten op en bedreigen leveringsschema's.

Nuttige bronnen:

Onderhoudsissues

De meeste bedrijven houden zich aan de eeuwenoude filosofie van preventief onderhoud. Maar de huidige high-speed apparatuur vereist een meer dynamische, data-gedreven aanpak. Wanneer apparatuur niet op een gegeven frequentie onderhouden wordt, zullen downtime events uiteindelijk optreden. Maar, als apparatuur "over-onderhouden" wordt, zullen fabrikanten budget verspillen aan machineonderdelen, materialen, arbeid en downtime die niet nodig was. Door machineprestaties en gezondheidsdata te benutten, kunnen fabrikanten beter begrijpen wanneer machines waarschijnlijk zullen falen om ervoor te zorgen dat het juiste bedrag aan onderhoud wordt geleverd, op het juiste moment.

Nuttige bronnen:

Proces- en Workflowproblemen

Gebroken en verouderde processen zijn een lopende uitdaging voor fabrikanten, en hun impact wordt versterkt naarmate ze knelpunten worden. Aangezien veel gestandaardiseerde werkprocedures handmatig onderhouden en ontoereikend geaudit worden, kan het jaren duren voordat een procesverbeteringsteam het probleem identificeert en het proces aanpast.

Net als procesproblemen, kunnen teams het moeilijk vinden om workflow issues te overwinnen. Deze kunnen de vorm aannemen van ontoereikende job center scheduling, WIP management, vloerlayout, of simpelweg de ergonomie van toegang tot onderdelen en materiaal door operatoren op het punt van gebruik.

Nuttige bronnen:

Productieproblemen Oplossen

Productieproblemen oplossen kan een complex onderneming zijn. Het vereist dat managers onderzoeken wat er gebeurde en zoeken naar een permanente fix. Maar naarmate de digitale revolutie doorgaat door de adoptie van Industrial Internet of Things (IIoT) technologie, kunnen deze complexe issues aangepakt worden door de kracht van data te benutten. En door data vast te leggen en te analyseren om te visualiseren wat er op de shop floor gebeurt, kunnen managers tactische en strategische remedies ontwikkelen voor het oplossen van huidige issues en het voorkomen van andere voordat ze weer gebeuren.

Overweeg deze stappen om algemene productieproblemen op te lossen:

Stap 1: Problemen Identificeren

Voordat een bedrijf zijn productieproblemen kan fixen, moet het ze identificeren. De eerste stap is de juiste infrastructuur hebben om de verzameling en standaardisering van productiedata te ondersteunen. Deze informatie gedemocratiseerd over de organisatie in gemakkelijk consumeerbare visualisaties en rapporten.

Alleen met accurate, real-time data zullen zowel operatoren als managers een begrip hebben van waar problemen optreden en de meest ernstige redenen voor afval. Productiedataverzameling is de fundering van Industry 4.0, wat een onbeperkt aantal use cases aandrijft en cruciale stakeholders de bronnen geeft die ze nodig hebben om betere, snellere beslissingen te nemen.

Stap 2: Dieper In de Details Duiken

Met data in handen, is het tijd om een root cause analysis uit te voeren. Root cause analysis is een effectieve en krachtige benadering die productieproblemen terugtraceert naar een specifieke oorzaak. Zodra deze oorzaak geïdentificeerd is, kunnen veranderingen uitgevoerd worden die door de productielijn trillen.

Root cause analysis gebruikt vaak lean en Six Sigma tools zoals "The Five Whys," fishbone diagrammen, failure mode analyse, en Pareto-grafieken om te helpen visualiseren en begrijpen waarom problemen optreden. Dit stelt deelnemers in staat de oorzaak van de symptomen te scheiden om tot een geldige reden voor de storing te komen.

MachineMetrics Downtime Pareto-rapporten helpen de top oorzaken van downtime te identificeren, wat u helpt continue verbeteringsinitiatieven te prioriteren door beter te begrijpen waar dingen misgaan.

Stap 3: Een Plan Ontwikkelen om het Issue op te Lossen

Met de daadwerkelijke oorzaak geïdentificeerd, kan een verbeterplan ontwikkeld worden. Dit kan training zijn, fysieke veranderingen zoals layout, standaardwerkveranderingen, materiaalsubstituties, of een willekeurig aantal stappen alleen of in combinatie om het probleem te fixen.

Kritiek voor het succes van elk verbeterplan is het auditeringsproces om de veranderingen op de plek te houden. Dit omvat het bepalen hoe succes gemeten zal worden, hoe vaak de audits voor de verandering zullen plaatsvinden, welke stappen genomen zullen worden om het proces verder te verbeteren, en meer.

Nogmaals, het belang van data kan niet genoeg benadrukt worden. De data moet betrouwbaar, nauwkeurig en zo gedetailleerd mogelijk zijn voor de oplossing effectief te zijn. Handmatige analyse en veranderingen zullen u maar tot op zekere hoogte brengen en zijn altijd onderhevig aan vergeten, verloren gaan of veranderen naarmate de groep naar een ander probleem beweegt. Dit is waarom geautomatiseerde oplossingen zoals MachineMetrics integraal zijn voor data-gedreven productiesucces.

3 Tips om Productieproblemen te Voorkomen

Een machine is alleen zo goed als de processen die gebruikt worden om het te draaien. En in alle gevallen, hoe beter de kwaliteit en zichtbaarheid van de data, des te nuttiger zal het zijn. Met productiemonitoringsoftware kunnen bedrijven van het troubleshooten van hetzelfde probleem steeds weer overgaan naar het daadwerkelijk uitvoeren van een oplossing die niet alleen duurt, maar ook in real-time gevalideerd en over tijd verfijnd kan worden.

Hier zijn drie tips voor het voorkomen van productieproblemen:

Data Analyseren

Misschien is niets zo cruciaal als het analyseren van productiedata. Zonder goede, schone, accurate data is verandering ineffectief. Data is de sleutel om het accurate plaatje op elke productievloer te visualiseren. Maar data is niet alleen onderdelen, job nummer of uren telling. Data vereist voor dergelijke visualisatie omvat machinedata, peopledata, systemdata, en data van andere inputs door het gehele bedrijf.

Operationele Zichtbaarheid Verbeteren

Met accurate data kunnen bedrijven betere operationele zichtbaarheid bereiken. Opnieuw, datavastlegging en analyse met intuïtieve rapportage geleverd door software is altijd te verkiezen boven handmatige verzameling en analyse. Met real-time zichtbaarheid kunnen issues proactief aangepakt worden in plaats van reactief als operatoren, technici en managers inzichten krijgen over daadwerkelijke apparatuur- en productietoestand zoals het gebeurt in plaats van nadat het gebeurd is.

MachineMetrics toont productiedata in real-time voor complete zichtbaarheid van de shop floor. Operatoren en managers weten precies wanneer machines achterlopen op productiedoelen of een downtime event ervaren, wat hen in staat stelt problemen snel op te lossen.

Apparatuuronderhoud Plannen

Een van de meest waardevolle bijdragen van geautomatiseerde dataverzameling en analyse in de productie is ontstaan in de impact op onderhoud. Door real-time data te benutten om de ware toestand van productie te visualiseren, kan onderhoud van preventief naar voorspellend verplaatsen. Dit betekent dat dezelfde data die proces- en workflowveranderingen voor verbetering stuurt, gebruikt kan worden om onderdeelstoring te voorspellen, reparatieonderdelen vooruit te bestellen en in te rijen, en het optimale moment voor de reparatie in te plannen om de algehele downtime te verminderen (zoals tijdens een changeover).

Profiteer van IIoT en Industriële Analytics

MachineMetrics is een krachtig industrieel dataplatform dat de verzameling van accurate productiedata in real-time mogelijk maakt, de data automatisch contextualiseert en standaardiseert voor directe toegankelijkheid over het bedrijf heen.

Via edge apparaten kan MachineMetrics verbinden met elke apparatuur, van nieuwere OEM-apparatuur tot legacy analoge machines.

Eenmaal geactiveerd, is het systeem direct beschikbaar om de ware oorzaak van downtime en knelpunten te identificeren en u te helpen sneller en met meer vertrouwen bij een root cause te komen. Dit stelt u in staat uw processen sneller en nauwkeuriger te optimaliseren met actionable en customizable insights.

Het MachineMetrics-platform zal hogere efficiëntie, verlaagde kosten, ontgrendelde capaciteit en een beter beeld van wat er echt op uw shop floor gebeurt mogelijk maken. Neem vandaag contact met ons op om te zien hoe MachineMetrics u kan helpen uw issues met real-time data en applicaties te elimineren.

Neem contact op met ons team voor een demo, of leer hoe Avalign Technologies een 25-30% toename in OEE ervoer, een effectiever benutte workforce, miljoenen dollars in verhoogde capaciteit (zonder extra apparatuur), en verhoogde doorvoer via vermindering van knelpunten in een video case study met AWS.