Fabrikanten Drijven Efficiëntie: Hoe Digitale Transformatie Betere Besluitvorming Voedt

Digitalisering in de Productie Ontketenen

Onlangs hadden we de mogelijkheid om een evenement te organiseren met MachineMetrics gebruikers en prospects om te leren hoe productieleiders digitale technologieën benutten om operationele efficiëntie te verhogen. Onze "Let's Get Digital" evenement was een fantastisch succes, wat lokale fabrikanten in staat stelde een persoonlijke tour van het AccuRounds faciliteit te maken, alsook te netwerken met collega's bij Trillium, een lokale brouwerij. (Blijf op de hoogte: we zullen in de toekomst meer van deze live evenementen organiseren!)

We hielden ook een paneldiscussie met verschillende productieleiders om de drijvende factoren achter het digitaliseren van hun operaties en het benutten van data voor betere beslissingen beter te begrijpen. Dit werd gecompliceerd door een presentatie van onze eigen Rob Urbani, een Senior Value Engineer, die een framework uiteenzette voor het meten van de ROI van digitale oplossingen.

Hieronder delen we een paar van de vragen en antwoorden van ons panel. Nogmaals dank aan onze drie gast-panelleden voor hun inzichten:

Vraag 1: Wat was de drijvende factor achter de beslissing om uw bedrijf te digitaliseren, en wat bracht u tot dat moment?

Morgan Waldau, Production Engineer bij Waters Corporation:

MachineMetrics was al onderdeel van de winkeloperatie toen ik bij Waters begon. Het concept erachter was dat we de machinecapaciteit niet optimaliseerden, en we wisten niet waarom. We wisten dat er een betere manier moest zijn dan een ingenieur naar de werkvloer sturen om de run-status van elke machine handmatig te controleren. Het was een kwestie van zichtbaarheid en die communicatielijn openen tussen operators en management om te leren waar we moeten verbeteren. We wilden een tool om gerealiseerde benutting te helpen realiseren om die uren terug te winnen.

Wat betreft waarom we MachineMetrics kozen, we steunen graag bedrijven dichtbij ons. We dachten ook dat de klantenservice beter zou zijn. En dat is telkens beweten wanneer we om iets vragen of een idee voorstellen. Dit is altijd het geval geweest bij MachineMetrics, en dat is iets wat je niet altijd bij een groter bedrijf kunt doen. Het voordeel van werken met een kleiner, agile bedrijf was geweldig.

Mike Tamasi, Eigenaar & CEO bij AccuRounds:

Toen ik in college zat, waren computers mijn MachineMetrics. Als eigenaar zoek je altijd naar de nieuwste, grootste kans en wat je bedrijf beter maakt, en hoe je kunt voortgang boeken. We zitten in een hoog-kosten arbeidsmarkt en kijken altijd naar technologie.

We bekeken MachineMetrics een paar jaar geleden, en we waren niet klaar. Spoel drie of vier jaar vooruit, en MachineMetrics had een lange weg afgelegd. Ze waren gevestigd, en we waren meer voorbereid. Na het beoordelen van verschillende MachineMetrics concurrenten, realiseerden we dat ze nu de leider en de meest volwassen oplossing waren. Ik denk dat we in jaar vier zitten, en we schrapen nog steeds maar aan het oppervlak van wat het platform voor ons kan doen.

Bruce Watkins, President & GM bij Karl Storz:

Ik ben al 15 jaar bij Karl Storz en 38 jaar in high-tech, precisieproductie. Toen ik bij Karl Storz kwam, realiseerde ik me dat zaken doen in New England niet het goedkoopste onderneming is. Als alles wat we gaan doen is kopiëren wat anderen doen, dacht ik "we zijn dood en kunnen net zo goed offshore gaan."

We begonnen met GBMP, de Greater Boston Manufacturing Partnership, en kregen een subsidie voor personeelstraining om onze mensen te trainen in lean filosofie. We verticale geïntegreerde productie voor onze kleine sportmedicine afdeling, zelfs als anderen ons adviseerden onze kerncompetentie te behouden en alles anders uit te besteden.

We maakten een bewuste beslissing om in New England te blijven en veel van onze draaimachine-onderdelen bedrijven te converteren en te integreren. We begonnen met data-analytics met Excel. Maar we groeiden er snel uit, wat ons leidde tot MachineMetrics. Ik hou van MachineMetrics omdat ze kwamen en het zonder kosten opzetten zodat we het konden ervaren. Het kostenmodel was heel betaalbaar en was als een pay-as-you-go model.

Vraag 2: Hoe gebruikt u data als basis voor investeringsbesluitvorming, en hoe benut u data om die beslissingen te drijven?

Mike Tamasi, Eigenaar & CEO bij AccuRounds:

Als je over data praat, probeerden we te doen wat MachineMetrics doet met hun platform op papier. Alles was handmatig en handgeschreven. We keken naar twee- tot drie dagen oude data, en het was te laat om beslissingen te nemen.

Het hebben van MachineMetrics op zijn plaats stelde ons in staat om effectiever te communiceren met onze teamleden op de vloer omdat het hebben van de harde data in realtime aan onze vingertoppen ons in staat stelde om betere beslissingen te nemen. Beslissingen moeten minuut voor minuut, uur voor uur gemaakt worden, niet eens dag voor dag. En het was hoogst uitdagend.

Met MachineMetrics konden we een gesprek voeren bij de machine omdat we kijken naar een proces en niet naar een persoonlijke prestatie. We begonnen klein met tien machines, en we hebben nu 27, en we zullen binnenkort naar 35 of zo gaan.

Wat aan de voorkant belangrijk is, is mensen betrekken bij het besluitvormingsproces. Probeer zo veel mogelijk te betrekken. En vanuit een systeemintegratie-standpunt, de toekomst van ons succes zal zijn om verschillende systemen, hardware en software te integreren en processtroom te versnellen. En omdat ons ERP-systeem met MachineMetrics praat, opent het deuren voor communicatie en stelt het workflows in staat. Das belangrijke overwegingen als je kijkt naar het implementeren van een data-analytics oplossing.

Morgan Waldau, Production Engineer bij Waters Corporation:

In het begin werd dit met weerstand tegemoetgetreden, en operators waren er echt tegen. Ze voelden alsof ze gemonitoreerd werden als Big Brother. Maar zodra MachineMetrics geïmplementeerd en operationeel was, realiseerden de operators dat het hen beschermde want schrot was veel lager. Feitelijk werden ze geapplaudiseerd ervoor omdat we die informatie nodig hebben.

Het is een weerspiegeling van de productie en de processen. Als een operator langer doet over setup, is dat niet noodzakelijk hun schuld; dat kan ook het proces zijn. Ik denk dat het een goede overgang was naar de toekomst van onze machine shop omdat we meer technologie willen implementeren.

Het helpt onze beslissingen informeren omdat we denken robots binnen te halen. MachineMetrics was een uitstekende manier om nieuwe technologie in de shop te introduceren. Ik geloof niet dat we ooit iets dergelijks significant gehad hebben dat een cultuurschok voor hen zou zijn de afgelopen decennia, dus dit was een goede start voor waar de shop naartoe gaat.

Bruce Watkins, President & GM bij Karl Storz:

Opnieuw, de machine shop is verticaal geïntegreerd in ons bedrijf, captive aan de hoofplichtige lichte assemblage faciliteit. Elke machine in ons faciliteit heeft een bijdrage-marge van ongeveer $800.000 per jaar. Elke machine die we kochten, heeft zich in minder dan een jaar terugverdiend. We hebben ongeveer 20 machines. En we hebben ongeveer 300 onderdelen die we op die 20 machines doen. Dus setup-reductie management is absoluut cruciaal.

MachineMetrics heeft ons in staat gesteld om in de ruimte van feiten en objectieve bewijzen te blijven en niet emoties. Het stelt ons in staat om die feiten te gebruiken om prestaties op die setups te managen en te verbeteren. Daarin heeft het ons geholpen focussen op de data en niet alleen de hal, emoties en gesprekken over een goede en een slechte setup.

Het voordeel zit in klein beginnen. Dat is wat zo geweldig is aan de voorafgaande investering met MachineMetrics.

Meer van Onze Panelleden [Video]

Gelukkig zijn we in staat geweest om footage van het evenement vast te leggen. Bekijk de video's hieronder om direct van Morgan, Mike en Bruce te horen over de impact van MachineMetrics op zowel de werkvloer als hun bottom line.

Morgan Waldau, Waters Corporation

Mike Tamasi, AccuRounds

Download de Case Study

Bruce Watkins, Karl Storz