처리량 증가를 위한 7가지 입증된 제조 전략

결국 제조는 숫자에 관한 것입니다. 일부 회사는 여전히 수동으로 데이터를 보고하지만 다른 회사는 생산 처리량을 개선하기 위해 새로운 자율 기술을 채택하고 있습니다. 그러나 많은 기업이 새로운 기술로 원하는 ROI에 도달하지 못하기 때문에 수치를 확인하고 제조 처리량에 영향을 미치는 요소를 이해할 때입니다. 다음은 생산 처리량을 늘리고 주요 제조 지표를 추진하기 위한 문제점과 솔루션을 찾는 방법을 보여줍니다.

제조 처리량을 늘리기 위한 전략

1. 워크플로 검사

어떤 데이터가 수집되고 왜 수집되는지 아는 것부터 시작하십시오. 모든 것이 숫자에 관한 것이라면 쓰레기가 들어오고 쓰레기가 나온다는 것을 기억하십시오. 잘못된 데이터, 충분하지 않은 데이터, 오래된 데이터를 입력하는 경우 가치 있는 출력을 기대할 수 없습니다. 제조 처리량을 더 잘 이해하려면 노동력, 장비, 프로세스 및 이들이 함께 작동하는 방식을 포함한 워크플로 맵을 만드십시오. 이 워크플로 맵에는 데이터가 가장 가치 있는 위치 또는 처리량 이펙터(생산 처리량에 가장 큰 영향을 미치는 영역 및/또는 프로세스)를 나타내는 위치도 포함되어야 합니다.

2. 병목 현상 식별

잘 정의된 워크플로는 병목 현상을 비교적 쉽게 찾을 수 있도록 합니다. 병목 분석을 통해 병목 현상을 찾아 합리화하는 것은 기계와 작업자 간의 커뮤니케이션을 개선하는 것만큼 간단할 수 있습니다. 많은 경우에 작업자는 병목 현상이 발생하는 위치와 이유를 이미 알고 있을 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 머신 데이터를 수집하여 병목 현상의 근본 원인을 찾는 것이 중요합니다. 일부 병목 현상은 장비 주기 시간에 대한 지식 부족으로 인해 발생합니다.

절단 깊이, 속도 및 이송 속도를 조정하여 병목 현상을 줄임으로써 사이클 효율성을 개선할 수 있습니다. 그러나 안전한 작동 사양을 아는 것이 중요합니다. 안전한 작동 범위 내에서 작동하면 외부 마모를 방지하거나 사용에 따라 기계 유지 관리를 완화하여 다운타임으로 인한 병목 현상을 방지합니다.

성공 사례:OEE Director가 병목 현상을 식별하고 줄이기 위해 프로덕션 데이터를 사용하여 용량을 수백만으로 늘린 방법.

3. 장비 가동 중지 시간 감소

적절한 유지 관리는 가동 중지 시간을 줄입니다. 가동 중지 시간과 관련된 비용과 이것이 ROI에 미치는 영향을 쉽게 찾을 수 있습니다. 이렇게 비용을 비교적 쉽게 계산할 수 있기 때문에 많은 기업에서 예방적 유지보수를 기반으로 디지털 혁신 계획을 시작하는 경우가 많습니다.

유지 관리를 문서화하고 추적하는 더 나은 방법을 찾는 것은 소규모로 시작하고 처리량 이펙터를 찾고 새로운 기술의 확장 또는 채택에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 좋은 방법이 될 수 있습니다. 미리 알림, 실시간 알림 및 경고와 함께 기술을 사용하면 장비를 계속 가동하고 가동 중지 시간과 거부된 부품을 줄이는 데 도움이 됩니다.

4. 불합격 부품 줄이기

부품 폐기 또는 재작업은 제조 처리량을 저해합니다. 기계를 더 정확하게 모니터링하면 예방적 유지보수를 제공할 수 있지만 생산을 모니터링하면 거부된 부품을 더 빨리 찾을 수 있습니다. 예방 유지보수 및 품질 관리 데이터를 결합하면 처리량 향상을 시작하기 전에 오류를 예측하여 문제를 해결할 수 있습니다.

워크플로를 사용하면 품질 관리가 필요한 위치를 결정할 수 있습니다. 검사가 너무 멀리 내려오면 오류가 감지되기 ​​전에 더 많은 스크랩 부품이 만들어질 수 있습니다. 컨트롤의 위치에 따라 라인이 중단되거나 오류가 수정되기 전에 더 많은 불량품이 생성될 수 있습니다. 작업자는 작업 흐름과 품질 관리가 필요한 위치를 인식하여 게이지 검사 또는 확인이 왜 중요한지 이해해야 합니다.

5. 교육 프로그램 개선

적절한 교육 및 관리는 또 다른 일반적인 처리량 이펙터입니다. 전체 생산과 작업이 특정 방식으로 수행되는 이유를 이해하는 직원은 실수가 지연과 파급 효과를 만드는 방법을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 교육은 또한 직원이 변경을 수행하여 다운스트림 시간을 절약하거나 프로세스 및 설정 시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 큰 그림을 알고 있는 작업자는 작업 공간을 개선하고 불필요한 단계를 제거하는 등의 방법을 관찰할 가능성이 더 큽니다.

교육에는 종종 두 부분이 있습니다. 첫째, 근로자를 교육합니다. 둘째, 경영진이 교육받은 근로자의 말을 듣도록 합니다. 기업은 경험이 풍부하고 지식이 풍부한 직원이 아이디어를 전달할 수 있는 효과적인 방법이 있어야 합니다. 기계를 연결하여 데이터를 제공하는 동안 작업자도 매일 데이터를 수집하고 패턴을 관찰합니다. 좋은 의사 소통 시스템이나 그들과의 관계가 없으면 훌륭한 데이터 포인트와 관찰을 잃게됩니다. 이 실제 정보는 새 장비에 한푼도 지출하지 않고 가장 큰 처리량 이펙터를 대상으로 할 수 있습니다.

6. 효율적인 노동 관리

작업자는 잘 훈련되고 생산을 이해하고 다운스트림에 어떤 영향을 미치고 생산 처리량에 영향을 미치는지 알아야 하지만 작업자가 하는 일을 제한하면 효율성을 높일 수 있습니다. 조립 라인이 수년 전에 입증되었듯이 특정 부품 또는 작업에 전념하는 작업자는 생산 처리량을 증가시킬 수 있습니다.

생산 책임이 제한된 전담 작업자는 부품을 설정하고 프로세스를 더 빠르게 수행하는 동시에 교체, 지침 확인, 인쇄물 읽기 또는 검사 수행 시간을 단축할 수 있습니다. 전담 작업자는 시작하고 실행하는 데 필요한 교육도 덜 필요합니다. 그러나 기업은 여전히 ​​이전 섹션에서 언급한 유형의 가치를 창출할 수 있는 유연한 근로자를 육성하기 위해 지속적인 교육을 장려해야 합니다. 교육.

7. 공장 자동화 활용

자동화는 제조 처리량을 개선하기 위해 많은 기업의 초점이 되었습니다. 그러나 기계를 연결하거나, 새로운 기술을 통합하거나, 전체적인 플랫폼을 확장하려는 많은 시도가 예상되는 제조 처리량과 ROI를 충족하지 못합니다. 앞에서 언급한 핵심 요점을 이해하지 않고 자동화와 기술을 문제에 던지면 실패할 가능성이 높습니다. 특정 생산 처리량 이펙터에 대한 정보는 다음을 아는 것이 중요합니다...

• 어떤 데이터가 필요합니까?
• 어디에서 데이터가 필요합니까?
• 어디로 가야 하나요?
• 얼마나 자주 데이터를 수신해야 합니까?

이러한 질문에 대한 답변은 어떤 유형의 자동화 솔루션이 필요한지 이해하는 데 도움이 됩니다. 성공적인 자동화 솔루션을 찾으려면 데이터를 전달하거나 표시하는 다양한 방법을 제공하는 제품을 찾으십시오. 최종 사용자가 기술이 제공하는 데이터 뒤에 무엇이 있는지 이해하지 못하면 실패로 이어집니다. 또한 기술은 생산 목표에 맞게 유연하고 사용자 정의할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면 투자에 대한 최고의 가치를 제공하지 못할 것입니다. 만능 또는 수평적 접근 방식이라고 주장하는 솔루션은 예상 ROI를 얻지 못하는 경우가 많습니다.

가장 큰 가치를 얻으려면 기술이 수평적으로 작동할 수 있어야 하지만 특정 분야에 집중할 수 있어야 합니다. 또한 자동화 솔루션은 에지 및 클라우드에서 맞춤형 하이브리드 솔루션을 제공하는 동시에 특정 목표와 처리량 이펙터에 집중할 수 있도록 유연하고 맞춤형으로 제공해야 합니다.

SaaS(Software as a Service) 및 유연한 하드웨어는 종종 기업에 빠르고 효율적인 모니터링을 제공하는 맞춤형 대시보드 및 마이크로 서비스를 제공합니다. 생산 및 제조 처리량 제어. 기계 및 작업 성능에 대한 실시간 가시성만으로도 효율성이 20% 향상되는 것으로 나타났습니다. 한 예에서 MachineMetrics는 작은 직경의 정밀 공차 CNC Swiss 부품 제조업체인 Carolina Precision Manufacturing이 기계 모니터링을 통해 첫 해에 150만 달러 이상을 절약하도록 도왔습니다.

사용자 정의 가능하고 유연한 솔루션에는 단점이 있습니다. 새로운 기술이 인지된 가치 또는 원하는 ROI를 추가하지 못하는 이유 중 하나는 개발 및 통합 시간입니다. 맞춤형 솔루션은 통합 시간이 오래 걸리고 생산이 중단될 수 있으며 작업자를 위한 추가 교육 시간이 필요할 수 있습니다. 가치와 제조 처리량을 높이려면 빠른 통합이 필요합니다. 시간 소모적인 데이터 태그 매핑 및 데이터 표준화를 제거할 수 있는 플러그 앤 플레이 기술이 포함된 솔루션을 찾으십시오.

향후 제조 처리량 향상

하루가 끝나면 제조는 제한된 자원으로 얼마만큼 생산할 수 있는지 계산하는 단순한 숫자 게임입니다. 이는 제조 이면의 "숫자"를 이해할 수 있는 능력에 상당한 중요성을 부여합니다.

생산 데이터는 의사 결정자가 쉽게 해석할 수 있도록 정확한 방식으로 수집되어야 합니다. 제조 처리량은 작업 현장과 그 밖의 여러 변수의 결과이지만, 생산 성과에 대한 명확한 이해 없이는 개선할 방법이 없습니다.

우리의 제안? 가능한 한 빨리 제조 데이터 수집을 시작하여 부품 수, 가동 중지 시간 등을 추적하여 비용, 폐기물 및 생산 처리량에 대한 명확한 그림을 개발할 수 있습니다. 데이터 수집을 자동화하고, 방대한 양의 고유한 데이터를 하나의 모델로 표준화하고, 미리 작성된 보고서에서 이를 가시화하고 실행 가능하게 만드는 데 관심이 있으시면 지금 바로 저희 팀에 문의하십시오.