So verfolgen und analysieren Sie Maschinenausfallzeiten

Als Mitarbeiter, die der Produktion am nächsten sind, haben die Bediener tiefe Einblicke in den Fertigungsbereich. Auf der anderen Seite haben andere Beteiligte, darunter Fertigungsleiter und Fertigungsingenieure, manchmal Schwierigkeiten mit der Transparenz des Produktionsstatus, der Leistung eines Teams im Hinblick auf die Produktionsziele und der effizienten Nutzung Ihrer Ausrüstung und Ressourcen.

Glücklicherweise bieten vernetzte Geräte Daten, Analysen, Berichte und Kommunikationstools, um Produktionsprobleme in der traditionellen Fertigung zu beleuchten.

Ausfallzeit analysieren

Eine der häufigsten Herausforderungen für Manager sind Maschinenausfallzeiten. die Zeit, in der eine Maschine nicht in Produktion ist. Bei der Analyse der größten Ursachen für die Ausfallzeiten eines Unternehmens ergeben sich fast sofort Wissenslücken.

• Wie viele Ausfallzeiten gibt es in der Fertigung?
• Warum sind die Maschinen ausgefallen?
• Wie hoch sind die Kosten für Ausfallzeiten?
• Wo gibt es die größten Bereiche für Verbesserungen?

Die Beantwortung dieser Fragen ist Teil einer Stillstandsanalyse. Fertigungsleiter, Prozessingenieure und andere Beteiligte können Daten aus der Fertigung zusammenführen, um Analysen durchzuführen und Probleme, Chancen und andere Erkenntnisse zu identifizieren, um Ausfallzeiten zu reduzieren.

Wie verfolgen Sie Maschinenausfallzeiten?

Obwohl es wahrscheinlich selbstverständlich ist, dass Hersteller Produktionsdaten benötigen, bevor sie eine Ausfallzeitanalyse durchführen können.

Traditionell haben Hersteller Ausfallzeiten manuell mit Stift und Papier, Whiteboard oder mit einer Excel-Tabelle nachverfolgt. Oft wird es später in ein MES- oder ERP-System importiert.

Das Problem mit der manuellen Verfolgung

Das Problem dabei, insbesondere bei dem Versuch, eine Ausfallzeitanalyse durchzuführen, besteht darin, dass manuell erfasste Daten im Allgemeinen ungenau und verzögert sind. Dies verhindert nicht nur, dass Bediener und Manager schnell auf die Daten reagieren, sondern führt auch zu einer verzerrten Sicht auf die tatsächliche Produktionsleistung der Anlage.

Beispielsweise machen sich Bediener möglicherweise nicht die Mühe, häufige Ausfallzeiten wie Werkzeugwechsel zu melden. Selbst wenn Ausfallzeiten gemeldet werden, können wichtige Details vergessen oder aus einem Bericht ausgelassen werden. Vielbeschäftigte Bediener könnten einfach mit einem Bauchgefühl über die Dauer dokumentieren, dass die Maschine ausgefallen ist.

Darüber hinaus ist die manuelle Datenerfassung zeitintensiv und erfordert unnötiges Zusammenstellen von Daten. Ganz zu schweigen davon, dass diejenigen, die die Analyse durchführen, wahrscheinlich in nicht kontextualisierten Daten verloren gehen, deren Verständnis und effektive Nutzung viel mehr Aufwand erfordern.

Automatisierung der Erfassung von Maschinendaten

Die Automatisierung der Datenerfassung und die Sicherstellung ihrer Genauigkeit ist nicht nur für die Durchführung eines erfolgreichen Audits erforderlich, sondern bietet auch eine Grundlage für eine effektive Entscheidungsfindung, die weit über die reine Ausfallzeitanalyse hinausgeht.

Die Nutzung einer Lösung wie MachineMetrics gibt Herstellern die Möglichkeit, genaue Maschinendaten automatisch in Echtzeit zu erfassen. Unsere Plug-and-Play-Lösung verbindet sich direkt mit der Maschinensteuerung und sammelt auch Kontextdaten von Bedienern über Tablets, die an jeder Maschine platziert sind.

Auf diese Weise haben Hersteller nicht nur genaue Stillstandsdaten direkt von der Maschine, sondern auch Daten, die das „Warum“ hinter diesen Stillstandszeiten erklären. Darüber hinaus können sofort einsatzbereite Berichte und Dashboards von Bedienern, Managern und sogar der C-Suite verwendet werden, um die Produktionsleistung besser zu verstehen und in Echtzeit auf Daten zu reagieren.

Eine hilfreiche Lektüre:Was ist Downtime-Tracking-Software und warum brauchen Sie sie?

Welche Informationen benötigen Sie?

Es gibt eine Vielzahl von Informationen, die Sie sowohl von Ihren Maschinen als auch von Ihren Bedienern sammeln sollten, um eine effektive Ausfallzeitanalyse durchzuführen, darunter:

• Ausfallzeitkategorie
• Ob die Ausfallzeit geplant oder ungeplant ist Dauer der Ausfallzeit
• Die Maschine, auf der die Ausfallzeit aufgetreten ist
• Der Zeitpunkt, zu dem die Ausfallzeit aufgetreten ist
• Die Schicht oder der Bediener, der die Maschine bedient

Zusätzliche Informationen können enthalten sein, um den Kontext für den Grund der Ausfallzeit bereitzustellen (d. h. die Ausfallzeitkategorie ist „Maschinenfehler“, und zusätzliche Informationen können erklären, dass ein Stau im Stangenlader aufgetreten ist).

Wie führen Sie eine Maschinenstillstandsanalyse durch?

Das Sammeln von Daten, sei es manuell oder automatisiert, reicht nicht aus. Die Daten müssen zur Analyse in Berichten zusammengestellt werden. Sie benötigen eine einfache Möglichkeit, auf diese Daten zuzugreifen und sie abzufragen, weshalb eine automatisierte Maschinenüberwachungslösung dies viel einfacher und nützlicher macht als dies manuell zu tun, da sie automatisch die Daten einholt, um Analysen durchzuführen, Berichte zu füllen und Ihnen dies ermöglicht um benutzerdefinierte Berichte und Dashboards zu erstellen

Es gibt eine Vielzahl von Berichten und Metriken, die Sie sich ansehen sollten, um besser zu verstehen, warum Sie Ausfallzeiten erleben, während Sie daran arbeiten, diese zu mindern.

Die Hauptursachen für Maschinenausfallzeiten

Einer der nützlichsten Berichte zum Verständnis der Gründe für Ausfallzeiten ist das Downtime Pareto, das alle protokollierten Gründe für Ausfallzeiten aggregiert.

Mit diesem Bericht können Sie die schwerwiegendsten Gründe für Ausfallzeiten leicht identifizieren. Darüber hinaus können Sie die Daten nach verschiedenen Schichten, Maschinenzellen oder sogar einzelnen Maschinen segmentieren, um genauer zu sehen, wo Probleme liegen könnten.

Häufige Kategorien von Ausfallzeiten sind übermäßiger Werkzeugwechsel, übermäßiger Auftragswechsel, fehlender Bediener und ungeplante Maschinenwartung.

Geplante versus ungeplante Ausfallzeiten

Bis Fabriken vollständig autonom sind, wird es immer Ausfallzeiten geben. Glücklicherweise wird dies als „geplante“ Ausfallzeit in die Erwartungen aufgenommen.

Mit der Maschinenüberwachung können Sie besser verstehen, welcher Prozentsatz der Ausfallzeiten ungeplant ist, und sehen, wo die Daten Abweichungen von den Erwartungen aufzeigen.

Hoch- und leistungsschwache Schichten, Maschinen und Jobs

Durch einen Drilldown zu einem spezifischeren Element, wie z. B. einem bestimmten Job, einer Maschine oder einer Schicht, können Hersteller Ineffizienzen erkennen.

Erfährt die Nachtschicht weitaus mehr Ausfallzeiten als die Tagschichten? Warum?

Gibt es bei einer bestimmten Maschine mehr Ausfallzeiten als bei anderen? Entsteht dadurch ein Engpass?

Tiefer in Ihre Analyse eintauchen

Hier sind einige zusätzliche Fragen, die Sie stellen sollten:

• Wie lange brauchen Sie, um Maschinenausfälle zu beheben? Sie können die Mean Time Between Failure (MTBF) und die Mean Time to Repair (MTTR) analysieren.
• Wie oft führen Sie eine Ausfallzeitanalyse durch? Wöchentlich, monatlich?
• Welche Metriken sind für Ihre Anlage am wichtigsten und wie spielen Ausfallzeiten eine Rolle?
• Welche Aktionen ergeben sich aus Ihrer Analyse? Prozessänderungen, neue Technologien usw.
• Bewegen sich Ihre KPIs in die richtige Richtung, während Sie Änderungen vornehmen?

Mit dem richtigen Partner für die Maschinenüberwachung können Hersteller kontinuierliche Verbesserungsinitiativen verfolgen, da sie wissen, dass sie sofortigen Zugriff auf genaue Produktionsdaten haben, die es ihnen ermöglichen, umsetzbare Maßnahmen zur Reduzierung von Ausfallzeiten zu ergreifen.

Erfolgsgeschichten

Fastenal-Fallstudie

Fastenal ist ein amerikanischer Industriezulieferer, der Unternehmen mit Verbindungselementen, Werkzeugen und Zubehör beliefert. Das Unternehmen benötigte eine Lösung, die in der Lage ist, kleinere Mengen zu handhaben und alle Produktionsänderungen zwischen den Schichten zu überwachen. Drei Monate nach der Implementierung von MachineMetrics erreichte Fastenal Folgendes, ohne den Arbeitsaufwand zu erhöhen.

• 305 Stunden schneller gelaufen als in den letzten drei Monaten
• 150.000 weitere Teile produziert
• Höhere Maschinenauslastung um 11 %
• Erreichte einen ROI in weniger als 30 Tagen
• Übernahm 50 weitere Jobs

Lesen Sie die vollständige Fallstudie.

Carolina Precision-Fallstudie

Carolina Precision ist ein Auftragsfertiger, der sich auf CNC-Swiss-Drehteile mit kleinem Durchmesser und engen Toleranzen spezialisiert hat. Mithilfe von MachineMetrics konnte das Unternehmen ermitteln, was Ausfallzeiten verursachte, und mithilfe der Pareto-Diagramme im ersten Jahr 1,5 Millionen US-Dollar einsparen. „Dies war eine der ersten großen Lektionen, die wir über die Maschinenüberwachung gelernt haben“, sagt Gary Bruner, Präsident von Carolina Precision Manufacturing. „Es ist ein Tool zum Auffinden von Problemen, von denen wir nicht wussten, dass wir sie hatten. dafür, die Probleme zu finden und anzugehen, sobald sie aufgetreten sind, und nicht, nachdem sie aufgetreten sind.“ Gesamtgewinn von Carolina Precision:

• Eine Steigerung der Werkstattproduktivität um 20 %
• Durchschnittlich 688 zusätzliche Betriebsstunden pro Maschine
• Ein ROI in nur 11 Tagen
• Einsparung von 2 Stunden Verwaltungsarbeit pro Tag

Lesen Sie die vollständige Fallstudie.

Wiscon-Fallstudie

Wiscon Produziert hochwertige Präzisionsteile für Luft- und Raumfahrt, Medizin, Energie, Automobil, Bau, Energie und andere Industrien. Eine der Hauptprioritäten des Unternehmens bestand darin, die Hauptursachen für Ausfallzeiten zu identifizieren. Das Unternehmen benötigte genaue Daten, die so präsentiert werden, dass Mitarbeiter und Manager dynamischer in Echtzeit mit ihnen interagieren können.

Einer der größten Vorteile seit der Implementierung der Lösung von MachineMetrics bestand darin, einfach zu wissen, wann die Ausrüstung lief, und zu sehen, wann die Produktion eines bestimmten Teils nicht dem Standard entsprach. Wenn beispielsweise ein Teileziel nicht erreicht wird und die Auslastung bei 99 % liegt, weiß die Technik, dass dies an der Zykluszählzeit liegt.

Mithilfe von MachineMetrics steigerte Wiscon die Gesamtkapazität des Unternehmens um 30 % und die Bedienereffizienz um 48 %. Außerdem konnte das Unternehmen den Durchschnitt erhöhen:

• Betreibervergütung um 7 %
• Maschinenauslastung um 30 %
• Bedienerproduktivität um 250 %
• Jahresumsatz pro Mitarbeiter um 84.000 $

Lesen Sie die vollständige Fallstudie.

Ein unterschätzter Feind

Die meisten Unternehmen unterschätzen ihre tatsächlichen Ausfallzeiten erheblich, und über 80 % der Unternehmen sind nicht in der Lage, ihre tatsächlichen Ausfallkosten korrekt zu berechnen. Häufige Kategorien ungeplanter Ausfallzeiten sind übermäßiger Werkzeugwechsel, übermäßiger Auftragswechsel, fehlender Bediener und ungeplante Maschinenwartung.

Ausfallzeiten sind die größte Einzelquelle für verlorene Produktionszeit. Egal, ob Sie grundlegende Informationen oder tiefgreifende Einblicke wünschen, MachineMetrics entwickelt Tracking, Analysen, benutzerfreundliche Berichte und interaktive Tools, um Ausfallzeiten zu verfolgen und sicherzustellen, dass jeder weiß, was in der Werkstatt vor sich geht.

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