Datenanalytik nutzen, um Produktionsprobleme schnell zu identifizieren und zu lösen

Zu wissen, wie man Produktionsprobleme schnell und effizient löst, ist eine Fähigkeit, die alle Fertigungsmanager besitzen sollten. Obwohl es viele Strategien gibt, die existieren, um Probleme zu identifizieren und zu beheben, ist der Ausgangspunkt für die Eliminierung der schwerwiegendsten Shopfloor-Probleme eine Infrastruktur, die die automatisierte Erfassung und Standardisierung von Produktionsdaten unterstützt.

Mit präzisen Echtzeitdaten können Manager identifizieren, welche Probleme auftreten, die Grundursache des Problems und Lösungen entwickeln, um sie in der Zukunft zu verhindern.

Die häufigsten Produktionsprobleme

Während es Hunderte von Dingen gibt, die einen Shopfloor beeinflussen können, fallen die meisten unter eine der unten stehenden Kategorien. Wir ermutigen Sie, die verlinkten Ressourcen für jede dieser breiten Kategorien zu erkunden, da sie tief in die Lösung dieser Probleme eintauchen, indem sie Daten nutzen.

Stillstandzeiten

Stillstandzeiten sind die Plage aller Fertigung. Wenn Equipment nicht läuft, werden Aufträge nicht erfüllt und Gewinn nicht erwirtschaftet. Stillstandzeiten können weiter in Kategorien unterteilt werden wie Operatorfehler, Equipmentausfall, Terminierungsprobleme, Kapazitätsbedenken, Rüstvorgänge und Wechsel und andere. Und die meisten Unternehmen realisieren nicht die Auswirkungen von Stillstandzeiten auf ihre Gesamtanlageneffektivität und verpassen die offensichtlichsten Möglichkeiten zur Verbesserung.

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Qualitätsprobleme

Qualitätsprobleme können auch in mehrere Kategorien definiert werden. Lieferantenqualität ist ein erhebliches Anliegen für jedes Unternehmen, ebenso wie menschliche Fehler und Equipmentzustand. Qualitätskopfschmerzen können intern oder extern generiert sein und treiben Kosten in die Höhe und bedrohen Lieferpläne.

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Wartungsprobleme

Die meisten Unternehmen halten an der altbewährten Philosophie der präventiven Wartung fest. Aber die heutige hochgeschwindige Equipment erfordert einen dynamischeren, datengesteuerten Ansatz. Wenn Equipment nicht mit einer bestimmten Frequenz gewartet wird, werden Stillstandzeitereignisse schließlich auftreten. Aber wenn Equipment "überwartet" wird, haben Hersteller Budget für Maschinenteile, Verbrauchsmaterialien, Personal und Stillstandzeiten verschwendet, die nicht notwendig waren. Mit Maschinenleistungs- und Gesundheitsdaten können Hersteller besser verstehen, wann Maschinen wahrscheinlich ausfallen, um sicherzustellen, dass die richtige Menge an Wartung zum richtigen Zeitpunkt bereitgestellt wird.

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Prozess- und Workflow-Probleme

Defekte und veraltete Prozesse sind eine anhaltende Herausforderung für Hersteller, und ihre Auswirkungen werden verstärkt, wenn sie zu Engpässen werden. Da viele standardisierte Arbeitsverfahren manuell gepflegt und unzureichend auditiert werden, können Jahre vergehen, bevor ein Prozessverbesserungsteam das Problem identifiziert und den Prozess anpasst.

Wie bei Prozessproblemen können Teams es schwer finden, Workflow-Probleme zu überwinden. Diese können die Form von unzureichender Arbeitsplatzplanung, WIP-Management, Fabrik-Layout oder einfach der Ergonomie des Zugangs zu Teilen und Material durch Operatoren am Verbrauchsort annehmen.

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Produktionsprobleme lösen

Produktionsprobleme zu lösen kann ein komplexes Unterfangen sein. Es erfordert, dass Manager untersuchen, was passiert ist, und nach einer dauerhaften Lösung suchen. Aber während die digitale Revolution durch die Adoption von Industrial Internet of Things (IIoT) Technologie fortschreitet, können diese komplexen Probleme durch die Nutzung der Kraft von Daten adressiert werden. Und indem Daten erfasst und analysiert werden, um zu visualisieren, was auf dem Shopfloor passiert, können Manager taktische und strategische Lösungen für die Lösung aktueller Probleme und die Verhinderung anderer entwickeln, bevor sie wieder passieren.

Betrachten Sie diese Schritte, um häufige Produktionsprobleme zu lösen:

Schritt 1: Probleme identifizieren

Bevor ein Unternehmen seine Fertigungsprobleme beheben kann, muss es sie identifizieren. Der erste Schritt ist, die richtige Infrastruktur zu haben, um die Erfassung und Standardisierung von Produktionsdaten zu unterstützen. Diese Informationen sollten im gesamten Unternehmen in leicht konsumierbaren Visualisierungen und Berichten demokratisiert werden.

Nur mit präzisen Echtzeitdaten werden sowohl Operatoren als auch Manager ein Verständnis dafür haben, wo Probleme auftreten und die gravierendsten Gründe für Verschwendung. Fertigungsdatenerfassung ist das Fundament von Industry 4.0 und treibt eine unbegrenzte Anzahl von Anwendungsfällen an und gibt wichtigen Stakeholdern die Ressourcen, die sie benötigen, um bessere, schnellere Entscheidungen zu treffen.

Schritt 2: In die Details eintauchen

Mit Daten in der Hand ist es Zeit, eine Ursachenanalyse durchzuführen. Ursachenanalyse ist ein effektiver und mächtiger Ansatz, der Produktionsprobleme auf eine spezifische Ursache zurückführt. Sobald diese Ursache identifiziert ist, können Änderungen vorgenommen werden, die sich die Produktionslinie hinunter fortsetzen.

Ursachenanalyse nutzt oft Lean- und Six-Sigma-Tools wie "Die fünf Warum", Fischgrätendiagramme, Fehlermöglichkeitsanalyse und Pareto-Diagramme, um zu visualisieren und zu verstehen, warum Probleme auftreten. Dies ermöglicht Teilnehmern, die Ursache von den Symptomen zu trennen, um zu einem gültigen Grund für die Störung zu gelangen.

MachineMetrics Stillstandzeit-Pareto-Berichte helfen, die Hauptursachen von Stillstandzeiten zu identifizieren und helfen Ihnen, kontinuierliche Verbesserungsinitiativen zu priorisieren, indem Sie besser verstehen, wo Dinge schiefgehen.

Schritt 3: Einen Plan zur Lösung des Problems entwickeln

Mit der tatsächlichen Ursache identifiziert, kann ein Verbesserungsplan entwickelt werden. Dies kann Schulung, physische Änderungen wie Layout, Standardarbeitsänderungen, Materialsubstitutionen oder eine beliebige Anzahl von Schritten allein oder in Kombination zur Behebung des Problems sein.

Kritisch für den Erfolg jedes Verbesserungsplans ist der Audit-Prozess, um die Änderungen beizubehalten. Dies beinhaltet die Bestimmung, wie Erfolg gemessen wird, wie oft die Audits für die Änderung stattfinden, welche Schritte unternommen werden, um den Prozess weiter zu verbessern, und mehr.

Einmal mehr kann die Wichtigkeit von Daten nicht genug betont werden. Die Daten müssen zuverlässig, präzise und so detailliert wie möglich sein, damit die Lösung effektiv ist. Manuelle Analyse und Änderungen werden Sie nur so weit bringen und sind immer dem Vergessen, Verlieren oder Ändern unterworfen, wenn die Gruppe zu einem anderen Problem übergeht. Deshalb sind automatisierte Lösungen wie MachineMetrics integral für datengesteuerten Fertigungserfolg.

3 Tipps, wie man Produktionsprobleme verhindert

Eine Maschine ist nur so gut wie die Prozesse, die verwendet werden, um sie zu betreiben. Und in allen Fällen ist die bessere Qualität und Transparenz der Daten, desto nützlicher wird sie sein. Mit Produktionsüberwachungssoftware können Unternehmen von der Fehlersuche am selben Problem immer und immer wieder zu echtem Ergreifen einer Lösung übergehen, die nicht nur anhält, sondern auch in Echtzeit validiert und im Laufe der Zeit verfeinert werden kann.

Hier sind drei Tipps zur Verhinderung von Produktionsproblemen:

Daten analysieren

Vielleicht nichts ist so entscheidend wie die Analyse von Produktionsdaten. Ohne gute, saubere, präzise Daten ist Veränderung ineffektiv. Daten sind der Schlüssel zur Visualisierung des präzisen Bildes auf jedem Produktionsboden. Aber Daten sind nicht nur Teile, Auftragsnummer oder Stundenanzahlen. Daten, die für eine solche Visualisierung erforderlich sind, umfassen Maschinendaten, Personendaten, Systemdaten und Daten von anderen Eingängen im gesamten Unternehmen.

Betriebliche Transparenz verbessern

Mit präzisen Daten können Unternehmen bessere betriebliche Transparenz erreichen. Wiederum ist Datenerfassung und Analyse mit intuitiver Berichterstattung, die durch Software bereitgestellt wird, immer vorzuziehen gegenüber manueller Erfassung und Analyse. Mit Echtzeittransparenz können Probleme proaktiv statt reaktiv adressiert werden, da Operatoren, Techniker und Manager Einblicke in tatsächliche Equipment- und Produktionszustände gewinnen, während sie eintreten, anstatt nachdem sie passiert sind.

MachineMetrics zeigt Produktionsdaten in Echtzeit für vollständige Transparenz des Shopfloors. Operatoren und Manager wissen genau, wann Maschinen hinter Produktionsziele zurückfallen oder ein Stillstandzeitereignis erleben, was ihnen ermöglicht, Probleme schnell zu lösen.

Equipmentwartung planen

Einer der wertvollsten Beiträge automatisierter Datenerfassung und Analyse in der Fertigung hat sich in seiner Auswirkung auf die Wartung gezeigt. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten zur Visualisierung des wahren Zustands der Produktion kann Wartung von einem präventiven in einen vorausschauenden Zustand übergehen. Das bedeutet, dass dieselben Daten, die Prozess- und Workflow-Änderungen für Verbesserung leiten, verwendet werden können, um Teileausfall vorherzusagen, Ersatzteile im Voraus zu bestellen und bereitzustellen und den optimalen Zeitpunkt für die Reparatur zu planen, um die Gesamtttillstandzeit am besten zu reduzieren (z. B. während eines Wechsels).

IIoT und industrielle Analytik nutzen

MachineMetrics ist eine leistungsstarke industrielle Datenplattform, die die Erfassung präziser Produktionsdaten in Echtzeit ermöglicht, die Daten automatisch kontextualisiert und standardisiert für unmittelbare Zugänglichkeit im gesamten Unternehmen.

Über Edge-Geräte kann MachineMetrics sich mit jedem Equipment verbinden, von neueren OEM-Equipment bis hin zu Legacy-Analog-Maschinen.

Einmal aktiviert, ist das System sofort verfügbar, um die wahre Ursache von Stillstandzeiten und Engpässen zu identifizieren und Ihnen zu helfen, schneller und mit mehr Vertrauen zu einer Grundursache zu gelangen. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre Prozesse schneller und präziser mit umsetzbaren und anpassbaren Einblicken zu optimieren.

Die MachineMetrics-Plattform wird höhere Effizienz, reduzierte Kosten, freigesetzte Kapazität und einen besseren Blick auf das ermöglichen, was wirklich auf Ihrem Shopfloor passiert. Kontaktieren Sie uns noch heute, um zu sehen, wie MachineMetrics Ihnen helfen kann, Ihre Probleme mit Echtzeitdaten und Anwendungen zu eliminieren.

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