제조업의 병목 현상 – 확실한 가이드

ThroughPut에서는 운영 제조의 병목 현상을 정의합니다. 생산성을 저하시키는 공장 현장의 모든 상황과 같습니다. AI 기반 분석의 힘을 사용하여 세계 경제에서 이 10조 달러의 낭비를 제거할 때입니다.

귀하의 팀이 제품이나 서비스를 제 시간에 마지막으로 제공한 것이 언제였습니까? 그리고 이것은 지연이나 특정 회원의 초과 근무가 없다는 것을 의미합니다.

오늘날 모든 산업 기업은 가동 시간을 늘리고 운영 비용을 줄이며 생산성과 처리량을 늘리기를 원합니다. 그러나 제조의 병목 현상은 프로젝트가 지연되고 추가 지연 비용으로 인해 예산이 급증하며 전체 프로세스를 예측할 수 없게 되는 주요 원인 중 하나입니다.

산업 생산량의 거의 40%가 고객에게 도달하기도 전에 낭비됩니다. 제조 과정에서 시기 적절하지 않은 병목 현상으로 인해 12조 달러의 손실이 발생합니다. 전 세계 생산 시장에서 이 폐기물의 주요 부분에 기여합니다. 이러한 낭비는 운영 목표 달성에서 멀어지게 하고 물류 및 공급망 계획 전략에 깊은 영향을 줄 수 있습니다.

재고 및 공급 과잉 재고에서 운영 일정 지연에 이르기까지 병목 현상은 모든 규모의 제조업체에서 항상 성능 저하를 초래합니다. 공장 근로자와 기계가 얼마나 잘 작동하는지에 관계없이 제조의 병목 현상이 존재하는 것도 사실입니다. 그렇기 때문에 제조업체는 생산 중 제조의 병목 현상을 정확하게 식별하는 방법을 아는 것이 중요하므로 언제 어디서나 가장 비용이 많이 드는 병목 현상이 발생하지 않도록 방지하는 데 필요한 조치를 취할 수 있습니다.

우리는 당신의 고통을 느끼고 당신의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 당신과 함께 일하고 싶습니다. 생산 현장에서 제조의 병목 현상을 제거하여 전반적인 운영 공급망 효율성의 씨를 뿌리는 이 글로벌 사명에 동참하십시오.

병목 작업이란 무엇입니까?

병목 작업은 생산성, 수익성 및 성장을 방해하는 최적 수준에서 생산할 수 있는 전체 시스템 용량을 제한하는 프로세스 또는 단계입니다. 이를 "처리량"이라고도 합니다.

와인병의 목이 가느다란 목이 어느 시점에서든 병의 내용물의 흐름을 제한하는 것처럼 작동상의 병목 현상은

따라서 공장 현장의 맥락에서 제조의 운영 병목 ​​현상은 최대 처리 용량에서 실제로 처리할 수 있는 것보다 더 많은 작업 요청이 필요한 작업 단계입니다. 이로 인해 안정적인 생산 흐름이 중단되고 전체 생산 프로세스가 지연됩니다.

병목 현상은 이 작업 단계가 최대 용량 계획에서 작동하더라도 지연을 일으키지 않고 다음 단계로 푸시할 만큼 모든 작업 항목을 빠르게 처리할 수 없기 때문에 운영 효율성을 더욱 악화시킵니다.

제조 공장에서 병목 현상이 발생하는 이유는 무엇입니까?

병목 현상은 원인이 다른 경향이 있으며 일반적으로 공정 산업에서 더 심각한 영향을 미칩니다. 부품 제조 및 조립에서 작업자는 다양한 단계에 걸쳐 속도 제한 요소인 경향이 있으므로 제조에서 병목 현상을 관리하는 것은 적절한 인력 배치 및 작업 평준화를 통해 인력을 관리하는 문제인 경우가 많습니다. 공정 플랜트에서 대부분의 운영 단계에서 처리량은 장비 기능에 의해 제한되며 반드시 노동력에 의해 제한되는 것은 아닙니다. 그리고 운영 인력이 아닌 장비가 병목 현상을 일으키기 때문에 추가 인력을 투입하거나 초과 근무 일정을 잡아서 처리량 제한을 해결할 수 없습니다.

다음은 원인을 이해하기 위해 염두에 두어야 할 몇 가지 사항입니다.

<울>

대부분의 근본 원인은 인력이 아닌 장비 용량과 성능에 있습니다.

오래된 장비, 예정에 없던 다운타임, 부정확한 공급망 예측도 요인으로 지목됩니다.

근본 원인에는 수율 손실, 신뢰성 문제 및 고유 용량도 포함됩니다.

때로는 비 병목 현상이 OEE 요인의 변동성으로 인해 병목 현상이 될 수 있습니다.

병목 현상은 제품 조합에 따라 다를 수 있습니다.

재고나 폐기물이 보이지 않는 경우가 많기 때문에 병목 현상이 명확하지 않을 수 있습니다.

병목 현상 극복의 주요 과제

공장 관리자는 제조 프로세스의 일상적인 운영 흐름에 영향을 미칠 뿐만 아니라 생산 시간과 비용을 급격히 증가시키고 물류 및 스마트 공급망 관리 전략에 영향을 미치기 때문에 병목 현상의 가장 큰 영향을 받습니다.

1. 근본 원인 모호성

문제는 단순히 어딘가에 병목 현상이 있다는 것을 아는 것으로 끝나지 않습니다. 더 큰 문제는 병목 현상이 존재하는 위치와 병목 현상 자체의 심각성을 이해하는 데 있습니다. 예를 들어, 공장 관리자는 병목 현상의 시간당 비용이 전체 공급망에 대한 1시간 손실과 전체 공급망 처리량 손실이라는 사실을 모를 수 있습니다.

2. 수동적인 그런트 작업

생산성을 감소시키는 구식 수동 접근 방식에 대한 의존성 대 운영 및 통찰력 확보 시간을 단축할 수 있는 스마트 자동화 AI 기반 데이터 분석.

3. 실시간 가시성 없음

때때로 공장 관리자는 프로세스의 각 단계에서 진행되는 일을 알지 못하거나 종단 간 운영 주기와 물류 관리 및 공급망 가치 흐름 전반에 대한 가시성.

4. 데이터 사일로

공장 관리자는 정확한 운영 결과를 예측할 수 없도록 만드는 공장 전체에 고립되거나 흩어져 있는 데이터 문제를 자주 해결합니다.

5. 데이터 기반 의사결정 부재

많은 경우 공장 관리자는 기존 데이터를 활용하여 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 없어 불투명하고 비효율적인 제조 운영 관리를 초래합니다.

제조 현장의 병목 작업 증상

체크리스트:다음 징후를 확인하세요.

<울>

긴 대기 시간 – 제품, 보고서 또는 추가 정보를 기다리기 때문에 작업이 지연되고 있습니까?

지연된 움직임- 재료가 한 단계에서 다른 단계로 천천히 이동합니까?

백로그된 작업 – 프로세스의 한쪽 끝에서는 계속해서 쌓이는 작업이 많고 다른 쪽 끝에서는 충분하지 않습니까?

배송 일정 누락- 계속해서 예상 배송 일정을 놓치고 있어 고객이 불만족스럽습니까?

비정기적 유지보수 빈도- 예상치 못한 고장으로 인해 장비 유지 보수 빈도를 파악할 수 없습니까?

리드 타임의 예측 불가능성- 생산 리드 타임을 정확하게 예측하는 데 어려움을 겪고 있습니까?

공장 관리자는 어떻게 병목 작업을 효과적으로 관리할 수 있습니까?

간단합니다. 병목 현상을 조기에 인식하지 못하면 공장 관리자가 전체 처리량을 늘릴 기회를 놓치게 됩니다.

병목 작업의 용량을 늘리는 데 총 비용의 0.1%가 발생하면 나머지 99.9%는 추가 비용 없이 처리량을 늘리기 위해 전용될 수 있습니다.

실제로 작은 비용 절감을 위해 에너지를 사용하고 병목 현상에 대한 인식 부족으로 큰 현금 흐름의 기회를 놓치는 경우가 많습니다. 따라서 적시에 병목 현상을 식별하고 제거하는 것이 필수적입니다.

1. 자체 제조 시 병목 현상 방지

의심할 여지 없이 병목 현상을 관리하는 가장 간단하고 좋은 방법은 병목 현상을 처음부터 피하는 것입니다. 낭비적인 관행을 제거하고 가치 흐름 맵과 같은 개선 도구를 사용하여 데이터 기반 제조 프로세스의 효율성을 높이기 위해 지속적으로 노력함으로써 공장 관리자는 기존 병목 현상을 수정하고 향후 병목 현상이 발생하지 않도록 조치를 취할 수 있습니다.

2. 성능 최적화

병목 현상을 관리하는 것은 병목 현상 리소스 자체의 성능을 최적화하는 것입니다. 이는 업스트림 및 다운스트림 문제로부터 병목 현상을 보호하고 병목 현상 일정을 최적화하는 것을 의미합니다.

3. 프로세스 용량 증가

전체 프로세스의 용량을 늘리는 것은 병목 현상의 용량을 늘리는 것에 달려 있습니다. 공장 관리자가 병목 리소스를 개선하면 병목을 다른 리소스로 이동할 수 있습니다. 이 시점에서 프로세스 변경의 영향을 지속적으로 모니터링하여 병목 현상이 실제로 변경되는 시기를 식별하는 것이 중요합니다.

4. 생산 일정 검토

공정이 병목 시간의 다양한 양을 사용하는 여러 제품을 만드는 데 사용되는 경우 생산 일정의 병목 분석은 전체 수요를 최소화하는 제품 믹스를 만들 수 있습니다. 제조 및 창고 관리의 병목 현상에 대해 설명합니다.

5. 다운타임 최소화

병목 장비가 예정된 작업 중에 고장이 나면 병목 작업을 시작하고 실행할 수 있도록 즉시 수리를 준비하는 것이 중요합니다. 여기에는 교체 부품을 손에 들고 장비에 대한 예방 유지 관리를 수행하는 것이 포함됩니다. 또한 공장 관리자는 한 제품에서 다음 제품으로 전환하는 시간을 줄여야 합니다. 이 시간은 실제 생산 시간에서 멀어지기 때문입니다.

병목 현상 제거 전략 및 로드맵

AI 기반 데이터 분석은 전 세계적으로 병목 현상이 처리되는 방식을 바꾸고 있습니다. 2020년까지 전 세계 공급망의 50%가 AI 기반 고급 분석을 활용할 것입니다.

생산 상태 및 성과 지표에 대한 실시간 가시성을 통해 공장 관리자는 병목 현상을 조기에 표시하여 최소한의 영향으로 해결할 수 있습니다. 강력한 AI 기반 공급망 기술을 사용하여 공장 관리자는 끊임없이 변화하는 병목 현상을 제거하고 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다.

<울>

재고 비용 절감

리드 타임 예측 가능성 감소

유지보수 빈도 감소

통찰력 확보 시간 단축

ThroughPut의 ELI – 공급망 관리 소프트웨어는 공장 관리자가 전례 없는 생산량, 생산성 및 성장을 제한하는 완고한 병목 현상을 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이 모든 것이 기존 장비 데이터를 사용합니다.

ELI는 선도적인 글로벌 기업을 위해 전 세계적으로 26132개의 프로세스 단계를 최적화했습니다. 공장 현장에서 이 병목 현상 제거 혁명에 참여하려면 데모 일정을 잡으십시오 오늘.