First Pass Yield (FPY): Definition, Berechnung & Strategien zur Verbesserung

Qualität wird vielleicht am besten in Hochpräzisionskomponentenindustrien wie Luft- und Raumfahrt und Verteidigung sowie Medizintechnikfertigung verstanden und durchgesetzt. Mit ذلك gesagt, berücksichtigen alle Hersteller Fehler, Nacharbeit, Ausschuss und ihre damit verbundenen Kosten.

An vorderster Front der Qualitätsmetriken ist First Pass Yield ein hilfreicher KPI, den man überwachen sollte, da er eine Schlüsselfrage für Manager beantwortet: Wie effektiv sind wir bei der Herstellung von Qualitäts-Teilen?

Was ist First Pass Yield?

First Pass Yield (FPY), auch als Durchlaufausbeute bekannt, misst Qualitäts-Einheiten, die als Prozentsatz der gesamten Einheiten produziert werden, die den Prozess begonnen haben.

Es gibt einen sehr direkten Grund für Hersteller, FPY zu verfolgen und zu verbessern: Abfall reduzieren. Wenn Ausschuss-Teile erstellt werden oder Einheiten, die Nacharbeit erfordern, wird Abfall in mehreren Formen erzeugt:

• Material wird verschwendet, wenn das Teil ausgeschlachtet werden muss
• Arbeit wird verschwendet durch die Produktion von Ausschuss oder Zeitaufwand für Nacharbeit
• Es gibt Maschinenwerkzeug-Abschreibung für Teile, die keinen Umsatz generieren
• Es gibt Opportunitätskosten, da stattdessen ein Qualitäts-Teil hätte erstellt werden können

Ein überdurchschnittlicher First-Pass-Yield ist ein Wettbewerbsvorteil. Nicht nur nutzen Sie Ihre Ressourcen effektiver, sondern dies könnte zu mehreren Bottom-Line-Vorteilen führen:

• Ihre Kunden werden mit der hohen Qualität zufrieden sein
• Sie werden wahrscheinlicher Lieferzeiten einhalten
• Sie können wettbewerbsfähig preisen

FPY ist keineswegs eine Wunderwaffe. Exklusiv darauf zu fokussieren, ohne andere Metriken zu berücksichtigen, könnte schädlich sein. Deshalb ist es wichtig, sich auf mehrere Metriken (oder eine Komposit-Metrik wie OEE) zu konzentrieren, wenn man Produktionsleistung überwacht.

Die First-Pass-Yield-Formel

FPY zu berechnen ist recht einfach, da es einfach die Anzahl der guten Teile durch die Gesamtzahl der Teile teilt, die den Prozess begonnen haben, und die Teile, die Nacharbeit erfordern, berücksichtigt.

So sieht die Formel in ihrer einfachsten Form aus:

FPY = Qualitäts-Einheiten / Gesamt produzierte Einheiten

Um ein Beispiel durchzugehen. Hier ist die Situation:

• Gesamt produzierte Einheiten: 100
• Gesamt Einheiten, die der Teilspezifikation entsprechen: 95
• Gesamt Einheiten, die Nacharbeit erfordern: 2

Daher:

• Qualitäts-Einheiten: 95 - 2 = 93
• Gesamt produzierte Einheiten = 100

First Pass Yield = 93 / 100 = 93 %

Wie man First Pass Yield verbessert

Die Verbesserung der Durchlaufausbeute erfordert eine Vielzahl von Faktoren, einschließlich des Verständnisses der Leistung von Operatoren, Equipment und Prozessen, der Sicherstellung der Qualitätsversorgung von Material und der Verfügbarmachung präziser Daten zur KPI-Verfolgung.

Lassen Sie uns einige der praktischen Wege besprechen, wie Sie FPY angehen und Ihr Qualitätsprogramm steigern können.

Standardarbeit optimieren

Prozessoptimierung ist eine Schlüsselkomponente, um sicherzustellen, dass Qualitätsstandards auf dem Shopfloor eingehalten werden. Durch die Analyse bestehender Prozesse, Identifizierung von Engpässen und Visualisierung von Produktionsdaten können Fertigungsingenieure und Shopfloor-Manager effizientere Prozesse entwickeln, die auch die Qualität verbessern können.

Indem man beobachtet, wie Qualitätskomponenten hergestellt werden, können Supervisoren sicherstellen, dass Prozesse gut detailliert sind, um nicht nur Anweisungen (siehe Schulung unten) sondern auch wichtige Metriken in Bezug auf Produktionszeit wie Setup und Wechsel, Zykluszeiten, Auftragszeiten usw. einzuschließen.

Qualitätsdaten auf Produktionsmetriken zu schichten, hilft, die präzisesten Auftragsstandards zu identifizieren, die für die Produktion von Qualitäts-Einheiten erforderlich sind. Diese Daten können verwendet werden, um sicherzustellen, dass Erwartungen angemessen sind für den First Pass Yield, den eine Organisation anstrebt.

Auftragsstandards zu optimieren ist ein Kernanwendungsfall von MachineMetrics. Mit sowohl Produktionsdaten als auch Qualitätsdaten (auf die wir unten eingehen), können Auftragsstandards automatisch aktualisiert werden, damit bestehende Arbeitsstandards präzise bleiben.

Präzise Qualitätsdaten in Echtzeit erfassen

Eine Lösung zu haben, um Qualitätsdaten in Echtzeit automatisch zu erfassen, ist unglaublich wichtig für die Etablierung von Qualitätsbenchmarks. Manuelle Erfassungslösungen werden nicht nur zeitaufwändig, sondern fehleranfällig sein, was zu ungenauen Qualitätsstandards führt.

Mit einer automatisierten Datenerfassungslösung werden Erwartungen in Linie gehalten und angemessene Ziele können sowohl etabliert als auch gemessen werden. MachineMetrics ist in der Lage, sowohl Produktionsdaten von der Maschinensteuerung als auch wichtige Kontextdaten von Operatoren zu erfassen.

Diese Daten werden in Echtzeit standardisiert und kontextualisiert und können sogar verwendet werden, um Workflows automatisch auszulösen, wie das Alarmieren des Qualitätsteams.

Mit Tablets an jeder Maschine können Operatoren den Grund kategorisieren, warum ein Teil die Spezifikation nicht erreicht. Dies liefert Daten zu den häufigsten Gründen, warum Teile abgelehnt werden, und ermöglicht tiefere Analyse, um zu bestimmen, warum diese Fehler auftreten und wie sie adressiert werden können.

Mit angemessenen Änderungen, wie der Anpassung eines Prozesses, kann der First Pass Yield verbessert werden.

Ein Beispiel des MachineMetrics Qualitätsberichts. Mit einem Pareto-Diagramm ist es einfach, die häufigsten Ursachen von Qualitätsproblemen zu identifizieren, damit Sie beginnen können, Prozessänderungen auszurollen, um sie zu adressieren.

Equipment-Leistung und -Gesundheit überwachen

Maschinenleistungs- und Gesundheitsdaten in Echtzeit zu erfassen, bietet eine Vielzahl von Vorteilen. Unten sind nur einige, die unter dem Dach der Qualität fallen.

Echtzeit-Alarme:

Maschinenereignisse und Schwellenwerte können gesetzt werden, die Teammitglieder automatisch benachrichtigen. Zum Beispiel kann ein Stillstandzeitereignis eine Textnachricht an den Shopfloor-Supervisor auslösen, oder ein von einem Operator protokolliertes Teilequalitätsproblem könnte das Wartungsteam sofort benachrichtigen. Dies stellt sicher, dass Probleme so schnell gelöst werden, wie sie eintreten, und kann einen unmittelbaren Einfluss auf die First-Pass-Qualitätsausbeute haben.

Gebrochene Werkzeuge und Werkzeugverschleiß:

Wenn Maschinenwerkzeuge versagen, produzieren sie allgemein Ausschuss-Teile, die hätten vermieden werden können. Manchmal läuft die Maschine weiter und produziert Hunderte von Teilen, die ausgeschlachtet werden. Werkzeugüberwachung ist eine Lösung, die Werkzeugdaten nutzt, um die Leistung des Werkzeugs zu verstehen, um Qualitätsprobleme zu verhindern, oder zumindest ihre Auswirkungen zu minimieren.

Shopfloor-Transparenz und -Kontrolle:

Als Manager Einblick in den Shopfloor mit einem Blick auf ein Dashboard zu haben, hilft Ihnen, auf Probleme zu springen, sobald sie eintreten. Ob Alarme eingerichtet sind oder nicht, Shopfloor-Dashboards können leicht anzeigen, wo Maschinen hinterherhinken, wann Maschinen down sind oder wann Qualitätsstandards erfüllt werden, was Ihnen die Shopfloor-Kontrolle gibt, die sich jeder Manager wünscht.

 

Justin Garland, Director of Sales, geht durch, wie Sie einen Workflow in MachineMetrics erstellen können, um Qualitätsinspektionen zu automatisieren.

Schulungsprogramme verbessern und Operatoren befähigen

Ihre Operatoren sind das Lebensblut der Produktion und diejenigen, die den Maschinen, die täglich in der Arbeit engagiert sind, am nächsten sind. Sie mit Transparenz, Anleitung und Verantwortlichkeit zu befähigen, stellt sicher, dass Individuen Leistung in ihre eigenen Hände nehmen können.

Mit präzisen Produktionsdaten können Prozesse angepasst und vollständig detailliert werden, damit Operatoren sich mehr auf produktive Arbeit konzentrieren können und weniger auf viele Low-Value-Entscheidungen. Weiterhin, mit präzisen Auftragsstandards, werden angemessene Erwartungen bestehen, damit Operatoren fühlen, dass Ziele erreichbar sind.

Dies ermöglicht Managern, Anreizprogramme auszurollen sowie Operatoren mit vollständig detaillierten Anweisungen sowie Transparenz direkt von der Maschine aus zu befähigen, über Operator-Tablets und Shopfloor-Dashboards. In Echtzeit werden Operatoren einen Blick darauf haben, wo sie im Vergleich zur erwarteten Produktionsleistung stehen.

Sicherstellen, dass Lieferanten hohe Qualität liefern

Eine der grundlegendsten Komponenten zur Verbesserung des First Pass Yield ist sicherzustellen, dass das von Lieferanten gekaufte Material bei Ankunft Qualitätsstandards erfüllt.

Es gibt eine Vielzahl von Wegen, um Qualitätslieferanten zu prüfen und auszuwählen, einschließlich der Anforderung ihrer relevanten Zertifizierungen, Sicherstellung, dass sie Erfahrung in Ihrer Branche haben, Kenntnis ihres Kapazitätspotenzials, Gespräche mit anderen Kunden, Anforderung eines Angebots, Engagement in einer Inspektion ihrer Lieferung usw.

Wenn schlechte Qualität Material durch die Tür kommt, wird der First-Pass-Qualitätsertrag nur mehr zur Herausforderung für Ihr Team.

Qualität mit MachineMetrics verbessern

Die MachineMetrics Industrielle Datenplattform erfasst, standardisiert und kontextualisiert Echtzeit-Produktionsdaten und propagiert sie in vorgefertigten und benutzerdefinierten Berichten und Dashboards.

Manager, Operatoren und verschiedene Stakeholder über Wartung, Produktion und Qualität können sofortige Maßnahmen auf Daten ergreifen oder historische Berichte nutzen, um in tiefere Analyse und Prozessoptimierungsstrategien einzutauchen.

Bringen Sie Ihr Qualitätsprogramm auf die nächste Stufe. Erfahren Sie mehr darüber, wie MachineMetrics Ausschuss reduziert, oder buchen Sie noch heute eine Demo mit unserem Team.