Erkennen und Lösen von Produktionsproblemen mit Data Analytics

Zu wissen, wie Produktionsprobleme schnell und effizient gelöst werden können, ist eine Fähigkeit, die alle Fertigungsleiter besitzen sollten. Obwohl es viele Strategien gibt, um Probleme zu identifizieren und zu beheben, ist der Ausgangspunkt für die Beseitigung der schwerwiegendsten Produktionsprobleme eine Infrastruktur, die die automatisierte Erfassung und Standardisierung von Produktionsdaten unterstützt.

Mit genauen Echtzeitdaten können Manager auftretende Probleme und die Grundursache des Problems identifizieren und Lösungen entwickeln, um sie in Zukunft zu vermeiden.

Die häufigsten Produktionsprobleme

Obwohl es Hunderte von Dingen gibt, die sich auf eine Produktionsfläche auswirken können, fallen die meisten unter eine der folgenden Kategorien. Wir empfehlen Ihnen, die verknüpften Ressourcen für jede dieser breiten Kategorien zu erkunden, da sie tief in die Lösung dieser Probleme eintauchen, indem sie Daten nutzen.

Ausfallzeit

Ausfallzeiten sind die Plage der gesamten Fertigung. Wenn die Ausrüstung nicht läuft, werden Bestellungen nicht ausgeführt und kein Gewinn erzielt. Ausfallzeiten können weiter in Kategorien wie Bedienerfehler, Geräteausfall, Planungsprobleme, Kapazitätsprobleme, Einrichtung und Umstellung und andere unterteilt werden. Und die meisten Unternehmen sind sich der Auswirkungen von Ausfallzeiten auf die Gesamteffektivität ihrer Anlagen nicht bewusst und verpassen die offensichtlichsten Möglichkeiten zur Verbesserung.

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Qualitätsprobleme

Qualitätsprobleme können auch in mehreren Kategorien definiert werden. Die Lieferantenqualität ist für jedes Unternehmen ein wichtiges Anliegen, ebenso wie menschliche Fehler und der Zustand der Ausrüstung. Qualitätsprobleme können intern oder extern verursacht werden, und sie treiben die Kosten in die Höhe und gefährden Lieferpläne.

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Wartungsprobleme

Die meisten Unternehmen halten an der uralten Philosophie der vorbeugenden Wartung fest. Die heutigen Hochgeschwindigkeitsgeräte erfordern jedoch einen dynamischeren, datengesteuerten Ansatz. Wenn Geräte nicht mit einer bestimmten Häufigkeit gewartet werden, kommt es schließlich zu Ausfallzeiten. Wenn die Ausrüstung jedoch „überwartet“ wird, verschwenden die Hersteller Budgets für Maschinenteile, Verbrauchsmaterialien, Arbeitskräfte und Ausfallzeiten, die nicht erforderlich waren. Anhand von Maschinenleistungs- und Zustandsdaten können Hersteller besser verstehen, wann Maschinen wahrscheinlich ausfallen, um sicherzustellen, dass das richtige Maß an Wartung zum richtigen Zeitpunkt bereitgestellt wird.

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Prozess- und Workflow-Probleme

Defekte und veraltete Prozesse sind eine ständige Herausforderung für Hersteller, und ihre Auswirkungen verstärken sich, wenn sie zu Engpässen werden. Da viele standardisierte Arbeitsabläufe manuell gepflegt und unzureichend geprüft werden, kann es Jahre dauern, bis ein Prozessverbesserungsteam das Problem identifiziert und den Prozess optimiert.

Wie bei Prozessproblemen kann es für Teams schwierig sein, Workflow-Probleme zu überwinden. Diese können sich in Form einer unzureichenden Terminplanung des Arbeitsamtes, des WIP-Managements, der Raumaufteilung oder einfach der Ergonomie des Zugriffs auf Teile und Material durch die Bediener am Verwendungsort äußern.

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Produktionsprobleme lösen

Die Lösung von Produktionsproblemen 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 Einführung der Industrial Internet of Things (IIoT)-Technologie weitergeht, können diese komplexen Probleme durch die Nutzung der Macht der Daten angegangen werden. Und durch das Erfassen und Analysieren von Daten, um zu visualisieren, was in der Fertigung vor sich geht, können Manager taktische und strategische Abhilfemaßnahmen entwickeln, um aktuelle Probleme zu lösen und andere zu verhindern, bevor sie erneut auftreten.

Berücksichtigen Sie diese Schritte, um allgemeine Produktionsprobleme zu lösen:

Schritt 1:Probleme identifizieren

Bevor ein Unternehmen seine Herstellungsprobleme beheben kann, muss es diese identifizieren. Der erste Schritt besteht darin, über die richtige Infrastruktur zu verfügen, um die Erfassung und Standardisierung von Produktionsdaten zu unterstützen. Diese Informationen sollten in der gesamten Organisation in leicht nutzbaren Visualisierungen und Berichten demokratisiert werden.

Nur mit genauen Echtzeitdaten haben sowohl Bediener als auch Manager ein Verständnis dafür, wo Probleme auftreten und die ungeheuerlichsten Gründe für Verschwendung. Die Erfassung von Fertigungsdaten ist die Grundlage von Industrie 4.0, die eine unbegrenzte Anzahl von Anwendungsfällen ermöglicht und wichtigen Interessengruppen die Ressourcen zur Verfügung stellt, die sie benötigen, um bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen.

Schritt 2:Vertiefen Sie sich in die Details

Mit den vorliegenden Daten ist es an der Zeit, eine Ursachenanalyse durchzuführen. Die Ursachenanalyse ist ein effektiver und leistungsstarker Ansatz, der Produktionsprobleme auf eine bestimmte Ursache zurückführt. Sobald diese Ursache identifiziert ist, können Änderungen vorgenommen werden, die sich auf die gesamte Produktionslinie auswirken werden.

Bei der Ursachenanalyse werden häufig Lean- und Six-Sigma-Tools wie „The Five Whys“, Fischgrätendiagramme, Fehlermodusanalysen und Pareto-Diagramme verwendet, um zu visualisieren und zu verstehen, warum Probleme auftreten. Auf diese Weise können die Teilnehmer die Ursache von den Symptomen trennen, um zu einem triftigen Grund für die Störung zu gelangen.

MachineMetrics Downtime Pareto-Berichte helfen bei der Identifizierung der Hauptursachen für Ausfallzeiten und helfen Ihnen, kontinuierliche Verbesserungsinitiativen zu priorisieren, indem Sie besser verstehen, wo die Dinge liegen gehen schief.

Schritt 3:Entwickeln Sie einen Plan zur Lösung des Problems

Wenn die eigentliche Ursache identifiziert ist, kann ein Verbesserungsplan entwickelt werden. Dies können Schulungen, physische Änderungen wie Layout, Standardarbeitsänderungen, Materialersatz oder eine beliebige Anzahl von Schritten allein oder in Kombination sein, um das Problem zu beheben.

Entscheidend für den Erfolg eines jeden Verbesserungsplans ist der Prüfungsprozess, um die Änderungen an Ort und Stelle zu halten. Dazu gehört die Festlegung, wie der Erfolg gemessen wird, wie oft die Audits für die Änderung stattfinden, welche Schritte unternommen werden, um den Prozess weiter zu verbessern, und vieles mehr.

Auch hier kann die Bedeutung von Daten nicht genug betont werden. Die Daten müssen zuverlässig, genau und so detailliert wie möglich sein, damit die Lösung effektiv ist. Manuelle Analysen und Änderungen bringen Sie nur bis zu einem gewissen Punkt und können immer wieder vergessen, verloren oder geändert werden, wenn die Gruppe sich einem anderen Problem zuwendet. Aus diesem Grund sind automatisierte Lösungen wie MachineMetrics ein wesentlicher Bestandteil des datengesteuerten Fertigungserfolgs.

3 Tipps zur Vermeidung von Produktionsproblemen

Eine Maschine ist nur so gut wie die Prozesse, mit denen sie betrieben wird. Und in allen Fällen gilt:Je besser die Qualität und Sichtbarkeit der Daten, desto nützlicher sind sie. Mit Produktionsüberwachungssoftware können Unternehmen von der immer wiederkehrenden Fehlerbehebung des gleichen Problems zu einer echten Lösung übergehen, die nicht nur Bestand hat, sondern auch in Echtzeit validiert und im Laufe der Zeit verfeinert werden kann.

Hier sind drei Tipps zur Vermeidung von Produktionsproblemen:

Daten analysieren

Vielleicht ist nichts so entscheidend wie die Analyse von Produktionsdaten. Ohne gute, saubere und genaue Daten sind Veränderungen wirkungslos. Daten sind der Schlüssel zur Visualisierung des genauen Bildes in jeder Produktionshalle. Aber Daten sind nicht nur Teile, Auftragsnummern oder Stundenzählungen. Zu den für eine solche Visualisierung erforderlichen Daten gehören Maschinendaten, Personendaten, Systemdaten und Daten aus anderen Eingaben im gesamten Unternehmen.

Betriebliche Sichtbarkeit verbessern

Mit genauen Daten können Unternehmen eine bessere betriebliche Transparenz erreichen. Auch hier ist die Datenerfassung und -analyse mit intuitiver Berichterstellung durch Software der manuellen Erfassung und Analyse immer vorzuziehen. Mit Echtzeittransparenz können Probleme proaktiv statt reaktiv angegangen werden, da Bediener, Techniker und Manager Einblicke in den tatsächlichen Geräte- und Produktionszustand erhalten, während sie auftreten, anstatt nachdem sie auftreten.

MachineMetrics zeigt Produktionsdaten in Echtzeit an, um einen vollständigen Überblick über die Produktionsfläche zu erhalten. Bediener und Manager wissen genau, wann Maschinen hinter Produktionsziele zurückfallen oder eine Ausfallzeit erfahren, sodass sie Probleme schnell lösen können.

Planen Sie die Gerätewartung

Einer der wertvollsten Beiträge der automatisierten Datenerfassung und -analyse in der Fertigung hat sich in ihren Auswirkungen auf die Wartung herausgestellt. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten zur Visualisierung des tatsächlichen Produktionszustands kann die Wartung von einem präventiven in einen vorausschauenden Zustand übergehen. Dies bedeutet, dass die gleichen datenleitenden Prozess- und Arbeitsablaufänderungen zur Verbesserung verwendet werden können, um den Ausfall von Teilen vorherzusagen, Reparaturteile im Voraus zu bestellen und einzustufen und den optimalen Zeitpunkt für die Reparatur zum besten Zeitpunkt zu planen, um die Gesamtausfallzeit zu reduzieren ( z.B. bei einer Umstellung).

Nutzen Sie IIoT und Industrial Analytics

MachineMetrics ist eine leistungsstarke industrielle Datenplattform, die die Erfassung genauer Produktionsdaten in Echtzeit ermöglicht und die Daten automatisch kontextualisiert und standardisiert, damit sie im gesamten Unternehmen sofort verfügbar sind.

Über Edge-Geräte kann MachineMetrics eine Verbindung zu beliebigen Geräten herstellen, von neueren OEM-Geräten bis hin zu älteren analogen Maschinen.

Nach der Aktivierung steht das System sofort zur Verfügung, um die wahre Ursache von Ausfallzeiten und Engpässen zu identifizieren und Ihnen dabei zu helfen, schneller und mit mehr Vertrauen zur Ursache zu gelangen. Auf diese Weise können Sie Ihre Prozesse mit umsetzbaren und anpassbaren Erkenntnissen schneller und genauer optimieren.

Die MachineMetrics-Plattform ermöglicht eine höhere Effizienz, reduzierte Kosten, freigeschaltete Kapazitäten und einen besseren Überblick darüber, was wirklich in Ihrer Fertigung vor sich geht. Kontaktieren Sie uns noch heute, um zu erfahren, wie MachineMetrics Ihnen helfen kann, Ihre Probleme mit Echtzeitdaten und -anwendungen zu beseitigen.

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