De Kracht van Machine Data in Moderne MES Ontgrendelen

Fabrikanten gebruiken al lang Manufacturing Execution Systems (MES) om productie te helpen managen. En of standalone of als onderdeel van een breder ERP-systeem, MES heeft een significante rol gespeeld in het managen en verbeteren van productie.

Met dat gezegd, zijn er significante nadelen aan legacy MES-oplossingen.

Hoewel MES geholpen heeft productiedata tot een hoger niveau te tillen in het dagelijkse beheer van apparatuur en productieprocessen, steunt het nog steeds op proces-gedreven operaties met handmatige dataverzameling en -invoer. Het is ook mens-gedreven en lijdt vaak aan een gebrek aan interoperabiliteit met andere bedrijfssoftware.

Om de effectiviteit van een MES te verbeteren, kunnen fabrikanten een waardevolle bron op de werkvloeren benutten: Machine Data. Deze data, wanneer ontgrendeld, biedt een stroom van realtime informatie die gebruikt kan worden om betere besluitvorming, effectiever beheer, en zelfs automatisering mogelijk te maken.

De Link Tussen Machine Data en MES

Fabrikanten moeten de realiteiten op de werkvloer van de fabriek begrijpen. En ze moeten in staat zijn om op die realiteiten te handelen om productie-uitvoer, efficiëntie, kwaliteit en capaciteitsbenutting te verbeteren. Een sterk MES kan informatie bieden die besluitvormers helpt te bepalen hoe ze het beste kunnen reageren op deze realiteiten... wanneer ingeschakeld met accurate productie- en conditiedata.

Machine data biedt een cruciale link in de informatieketen door de nauwkeurigheid en efficiëntie van zowel de besluitvormings- als procesbeheerverantwoordelijkheden te verbeteren. Met realtime actionable inzichten gedreven door machine data, kunnen managers en operators de functionaliteit van hun MES benutten om processen en prestaties te verbeteren.

Hoe Machine Data Waarde Toevoegt aan een MES

Het gebruik van machine data stelt fabrikanten in staat hun MES naar het volgende niveau te tillen. Maar eerst moeten fabrikanten een manier vinden om de machine data autonoom te verzamelen en in hun MES te krijgen. Met een machine data platform zoals MachineMetrics, wordt machine data autonoom verzameld, gestandaardiseerd en gecontextualiseerd voordat het naar de MES wordt gestuurd waar de waarde verder ontgrendeld kan worden.

Hieronder breken we af hoe machine data waarde toevoegt aan de kernfuncties van een MES-systeem.

Dataverzameling en Aggregatie

Handmatige dataverzameling is traag, foutgevoelig en onderhevig aan vooroordelen of weglatingen. Een machine data platform zoals MachineMetrics automatiseert dataverzameling en standaardiseert het in gemeenschappelijke datastructuren zodat systemen zoals een MES de informatie kunnen consumeren en gebruiken.

De inzichten gegenereerd door een realtime machine data platform laten managers actie ondernemen op basis van accurate inzichten. In plaats van tijd te verspillen met handmatig verzamelen en analyseren van data, kunnen managers en operators meer tijd besteden aan beslissingen nemen en onderdelen produceren.

Middelenbeheer

Zelfs eenvoudige productieoperaties hebben moeite met het beheren van middelen. Deze moeite neemt exponentieel toe in complexe omgevingen. Middelenbeheer is volledig handmatig of imperfect gedaan met een one-size-fits-all MES. Het gebrek aan de mogelijkheid om realtime productiedata te benaderen of te verzamelen maakt handmatige analyse van outputs waarschijnlijker, wat resulteert in een langzamere en minder nauwkeurige analyse.

Hoeveel materiaal, arbeid en machines zijn nodig? Kunt u nu een nieuwe klant aan? Hoe effectief presteert uw onderhoudsteam? Hoeveel meer onderdelen moet u deze maand produceren? Wat is de cycletijd van het nieuwste proces?

Er zijn veel vragen die beantwoord moeten worden. Met foute data zijn de antwoorden waarschijnlijk grof onnauwkeurig.

Gecombineerd met de kracht van een machine data platform, benadrukt accurate productiedata van apparatuur in de fabriek knelpunten en capaciteitsbeperkingen.

Deze inzichten helpen managers eenvoudig onderbenutte middelen zoals apparatuur en arbeid te identificeren, zodat ze op de juiste manier hertoegewezen kunnen worden.

Planning en Scheduling

Planning en scheduling zijn traditioneel evenveel een kunstvorm als een zakelijke functie in veel productiebedrijven. Dit geldt of ze nu handmatig gedaan werden of in combinatie met standalone planning software die in dezelfde gesiloote bel als een MES opereert.

In deze gevallen, hoe langer de tijdperiode onder review, hoe minder accurate de inzichten. Dit geldt voor langetermijnplanning zoals het schatten van vraag en aanbod alsook voor meer gangbare metingen zoals cycletijden, onderdeelaantallen en kwaliteitsafkeuringen.

Fabrikanten kunnen schema's ontwikkelen die realtime data gebruiken voor trendanalyse, procesverbetering en knelpunten. Deze schema's kunnen gepland worden voor de shift, machine, operator of job. En omdat de data de huidige condities op de vloer weerspiegelt, kunnen aanpassingen prompt gemaakt worden.

Kwaliteitszorg en Kwaliteitscontrole

Kwaliteit kan een fabrikant maken of breken in termen van kosten en merk. En voor de meeste MES moeten kwaliteitscijfers overgedragen worden op basis van handmatige tellingen. Informatie wordt vaak meer dan een keer overgedragen, wat de nauwkeurigheid verwaterd of fouten verergeren.

Met een machine data platform is de kwaliteit van data van invloed op productiekwaliteit omdat afkeuringen nauwkeurig geteld en gerapporteerd worden. Het voordeel strekt zich ook verder dan tellen uit omdat het managers en operators in staat stelt hogere dan gemiddelde off-kwaliteit tellingen te identificeren en actie te ondernemen om verdere problemen te voorkomen.

Apparatuuronderhoud

Apparatuur en machines zijn de levensader van een fabrikant, maar ze in vorm te houden is een dure taak. Traditionele onderhoudfilosofie kristalliseerde zich rond preventief onderhoud. Maar omdat deze programma's handmatig beheerd werden, waren de dreiging van over-onderhouden of onder-onderhouden echte problemen die geld en productiviteit kostten.

Een machine data platform dat realtime machine data gebruikt, kijkt naar machinegebruik, gezondheid en prestatiedata om een conditie-gebaseerd programma mogelijk te maken. Het kan ook diagnostische data leveren om de daadwerkelijke conditie van een machine te begrijpen en operators snel te alarmeren en te notificeren van problemen. MachineMetrics kan ook direct geïntegreerd worden met CMMS-oplossingen zoals FiiX en UpKeep als dat waar onderhoud beheerd wordt.

Het gebruik van machine data in een MES stelt onderhoudsmanagers in staat predictieve en voorschrijvende plannen te ontwikkelen die kosten verlagen, slijtage verminderen, de levensduur van machines verlengen en capaciteit ontgrendelen.

Productieprestatie Analyse

Het doel van MES-systemen is om managers in staat te stellen de prestaties van hun productieprocessen te begrijpen. Maar de capaciteit is maar zo goed als de data die erin gaat. Handmatige data, ontbrekende data, of gesiloote en ongestructureerde data betekenen dat de output van een MES aan nauwkeurigheid zal tekortkomen.

Machine data is een nauwkeurigere lens die het potentieel van een MES ontgrendelt. Met een machine data platform worden downtime, cycletijd, capaciteit, kwaliteit en andere variabelen vastgelegd en in een MES gebruikt als een ware weerspiegeling van de fabrieksvloer.

Hoe Machine Data Gebruikt Kan Worden Met Uw MES

Is het tijd om uw dataverzameling te automatiseren en uw MES naar het volgende niveau te tillen?

MachineMetrics kan machinecondities en -operaties automatisch tracken, wat complete werkvloerzichtbaarheid toelaat om betere beslissingen te nemen en processen te automatiseren.

Management oplossingen zoals MES kunnen eenvoudig geïntegreerd worden via native integratie of met de MachineMetrics API. Dit zal ervoor zorgen dat de kernfunctionaliteit van uw MES kan vertrouwen op accurate, realtime productiedata.

Leer meer over MachineMetrics' integraties of plan een moment met ons team om de ware impact van een machine data platform te ontdekken.

Breng Uw MES Naar Het Volgende Niveau

Boek een Demo