산업기술
산업 제조
제조업체의 가장 큰 과제 중 하나는 작업 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 아는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해 제조업체는 OEE 소프트웨어를 사용하여 중요한 데이터를 수집하여 부서장, 감독자 및 운영자에게 작업 현장 활동에 대한 실시간 정보를 제공합니다. 이를 통해 더 빠르고 자신 있는 생산 결정을 내릴 수 있습니다.
그러나 생산 모니터링 소프트웨어를 구현하는 목적이 현재 성능을 이해하고 시간이 지남에 따라 해당 성능을 측정한 다음 이를 개선하는 것이라면 먼저 성능을 정의해야 합니다. 이를 달성하기 위해 제조업체가 사용하는 가장 일반적인 메트릭은 OEE(전체 장비 효율성)입니다.
OEE는 잠재적인 손실을 식별하고 프로세스가 부족한 부분을 이해하는 데 도움이 되지만 단순한 성능 메트릭 그 이상입니다. 이는 지속적인 개선 전략의 초석입니다.
전체 장비 효율성(OEE)은 장비 실행 중 가용성, 성능 및 품질 출력 변수를 고려하여 장비의 효율성을 측정합니다.
OEE =가용성 * 성능 * 품질
OEE를 계산하기 위해 사용된 3가지 기본 측정항목은 다음과 같습니다.
가용성은 가동 시간이라고도 합니다. 이것은 기계가 주기로 예정된 시간과 비교하여 기계가 부품을 생산하는 주기에 있는 시간입니다. 계획되지 않은 다운타임으로 인해 가용성 비율이 낮아집니다(블로그:기계 가용성 향상 방법 알아보기). 기계 가용성을 방해하는 주요 요인은 다음과 같습니다.
→ 장비 고장(고장)
→ 기계 설정 및 조정 시간
성능은 기계가 순환하는 동안 부품이 생산되는 속도를 나타냅니다. 부품을 생산하는 평균 인사이클 시간을 부품을 생산하는 이상적인 인사이클 시간으로 나눈 값으로 계산됩니다. 일정 기간 내에 더 많은 부품을 생산할수록 기계의 성능 비율이 높아집니다. 성능에 부정적인 영향을 미치는 주요 요소는 다음과 같습니다.
→ 기계 공회전 및 경미한 정지
→ 작업 속도 감소
품질 메트릭은 생산된 전체 부품 중 양호한 부품의 비율입니다. 실행 중에 거부된 모든 부품은 기계의 품질 비율을 낮춥니다. 품질 저하의 주요 원인은 다음과 같습니다.
→ 공정 결함
→ 수율 감소(시작부터 안정적인 생산까지)
OEE 소프트웨어에 올바른 정보와 설정이 채워지면 계산이 자동으로 수행되고 사전 구축된 보고서와 실시간 OEE 대시보드에 채워집니다. 추세, 병목 현상 등을 파악합니다.
제조 산업 환경의 많은 회사가 장비 성능을 과대평가하는 것처럼 측정되지 않은 레거시 및 임시 생산 프로세스도 실제 원인이 숨겨져 있을 때 운영자와 관리자가 한 가지 문제가 가장 중요한 관심사라고 가정하는 상황을 만들 수 있습니다.
OEE 데이터를 추적하면 각 문제의 실제 이유를 드릴다운하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 문제를 분류하고 우선 순위를 지정하여 가장 시급한 문제부터 프로세스 개선을 수행하고 순위 순으로 진행합니다.
Six Big Losses의 개념은 생산성 손실의 유형을 분류하는 표준 린 도구입니다. 일반적으로 이러한 6가지 손실은 다음과 같습니다.
품질 불량은 잘못된 재료, 교육 또는 마모를 비롯한 여러 요인으로 인해 발생합니다.
많은 생산 회사에서 기계가 "사양에 맞게" 작동하는 데 필요한 것보다 시간이 오래 걸리므로 시작 시 자재가 낭비됩니다.
OEE를 추적하면 이러한 모든 중지를 관리하여 프로세스를 개선하고 가능한 최소 시간으로 줄일 수 있습니다. 많은 경우 상당한 손실 중 일부를 제거할 수 있습니다. OEE를 정확하고 정확하게 추적함으로써 관리자는 생산을 최적화하여 손실을 줄일 수 있습니다.
OEE를 메트릭으로 적절하게 배포하면 장비 비용을 줄일 수 있습니다. 정확한 데이터 추적은 도구 마모, 벨트 또는 기어 마모로 인한 사양을 벗어난 부품, 교육 문제, 설계 문제 및 기타 변수를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 관리자는 이 정보를 사용하여 유지 관리를 위한 최적화된 전략을 개발하여 예비 부품 및 손실된 도구 비용을 크게 낮출 수 있습니다.
자본 장비 구매는 모든 생산 회사에 상당한 투자를 구성합니다. OEE 추적으로 장비 성능이 최적화됩니다. 이는 투자 비용을 지불하는 데 필요한 시간을 줄여줍니다. 이렇게 늘어난 생산량은 '숨겨진 공장'이라고도 하는 숨겨진 능력을 잠금 해제하는 효과도 있습니다.
효과적인 OEE 추적을 통해 기업은 전체 CAPEX 전략에 영향을 미칠 정도로 장비 가동 시간을 늘려 생산량을 늘리기 위해 구입해야 하는 장비의 양을 줄일 수 있습니다. 이는 수익에 영향을 미칠 뿐만 아니라 CAPEX가 다른 부가가치 투자에 전략적으로 사용되거나 개선된 현금 흐름의 형태로 회사에 반환될 수 있음을 의미합니다.
물론 이러한 모든 이점은 생산 품질 향상에 누적적으로 추가됩니다. OEE를 통해 기업은 시작, 유지 관리, 유격수, 마모 등을 포함한 모든 런타임 단계에서 가동 중지 시간과 성능을 해결하여 생산 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 이는 불량 재료의 발생을 줄여 품질 손실 비용을 줄이고 생산량을 증가시킵니다.
OEE 메트릭을 사용하여 문제를 캡처하고 분류하고 조치를 취하면 전체 공장 현장을 보다 명확하게 파악할 수 있습니다. 이 전체적인 접근 방식은 교대조, 작업자 또는 기계 그룹 수준에서 적용하여 OEE에 영향을 미치는 진행 상황을 "확인"할 수 있습니다. 작업자는 이 시각화를 사용하여 자신 또는 기계의 성능을 조정하고 추가로 개선할 수 있습니다. 현장의 현실과 일치하는 실시간에 가까운 목표를 설정할 수 있으며, 능동적으로 변경할 수 있습니다.
MachineMetrics의 OEE 보고서
제조업체는 일반적으로 문제를 식별하고 해결하기 위해 신속하게 작업하지만 근본 원인을 이해하는 데 시간을 들이지 않습니다. OEE를 계산하고 최적화하는 방법을 알면 큰 그림 문제와 문제를 둘러싼 세부 사항 모두에 대한 답을 얻을 수 있으며 우수한 OEE 소프트웨어는 이를 달성하는 데 도움이 됩니다.
OEE를 개선하기 위한 첫 번째이자 가장 중요한 단계는 기계와 작업자 모두로부터 운영 데이터를 자동으로 수집할 수 있는 기계 모니터링 시스템을 작업 현장에 통합하는 것입니다. 이것은 OEE를 높이는 데 필요한 생산 가시성을 제공할 것입니다.
MachineMetrics의 OEE 솔루션을 통해 제조업체는 현재 OEE를 결정할 뿐만 아니라 잠재적인 문제를 식별하고 프로세스가 부족한 부분을 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 성능, 품질 또는 가용성입니까? 문제가 특정 기계, 작업, 교대 또는 프로세스에 있습니까?
OEE는 단순한 성능 지표 그 이상입니다. 지속적인 개선 전략의 초석입니다. 비전 있는 리더는 OEE 소프트웨어를 활용하여 문제를 사전에 식별하고 작업 현장에서 책임을 증진할 수 있습니다. OEE를 이해하고 활용하면 관리 목표를 실시간 생산 현장 운영과 일치시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 조정을 통해 모든 직원이 보다 능동적으로 일할 수 있으며 이러한 협업 프로세스를 통해 생산성과 수익이 증가할 것입니다.
OEE 소프트웨어를 통해 기업은 자동화 및 분석을 활용하여 OEE를 측정할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 실시간 웹 기반이며 클라우드에서 관리됩니다. 생산 프로세스에 대한 OEE를 완전하고 정확하게 추적하는 스마트 공장을 구축하려는 여정에 있는 개별 제조 회사를 위한 모듈식의 유연한 소프트웨어 솔루션을 제공합니다.
MachineMetrics는 기계 제어에서 직접 실시간 생산 데이터를 사용하여 OEE 보고서를 전파합니다.
OEM 내장 기능을 통해 기계에 직접 연결하거나 에지에 있는 장치 및 센서를 사용하여 아날로그 또는 이더넷 연결을 통해 연결을 허용함으로써 실시간 OEE 소프트웨어는 성능, 가용성 및 품질과 관련된 변수를 측정합니다. 분석 엔진으로 직접 전송되는 데이터 수집을 통해 이를 수행합니다.
이 데이터 수집은 소프트웨어에 의해 정리되고 표준화됩니다. 그런 다음 복잡한 기계 학습 알고리즘과 고급 분석 플랫폼을 거쳐 관리자와 운영자가 사용할 관련성 있고 실행 가능한 데이터를 제공합니다.
OEE 추적의 이점은 OEE 소프트웨어를 사용할 때와 동일합니다. 그러나 효과는 기하급수적으로 향상됩니다. 데이터를 수동으로 기록하는 것은 매우 부정확할 수 있으며 시스템의 전체 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다. 그리고 소프트웨어 플랫폼 외부의 통찰력과 분석은 놓친 신호와 사용자 편향으로 가득 차 있습니다.
OEE 소프트웨어는 실시간으로 시각화, 통찰력, 보고 및 규정된 조치를 제공하여 제조 운영을 돕습니다. 이러한 작업은 문제 영역에 초점을 맞추며 인간이 독립적으로 수행할 수 있는 것보다 더 정확하고 상세합니다. 편향되지 않은 레이저 중심의 분석 및 문제 감지는 관리자의 부담을 덜어주고 운영자가 실시간 데이터를 사용하여 최적화된 예방 유지보수 프로그램을 만들고 생산 품질을 개선하며 지속적인 개선을 구현하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
각 기계에 태블릿을 배치하여 작업자는 기계 데이터에 핵심 컨텍스트를 추가할 수 있습니다. 위의 예에서 운영자는 다운타임 이벤트의 원인을 기록하라는 메시지를 표시합니다.
요즘 실시간 OEE 소프트웨어에 대해 많이 듣는다면 그만한 이유가 있습니다.
소규모 상점에서 Fortune 500 기업에 이르기까지 다양한 산업 분야의 제조업체는 OEE(전체 장비 효율성)를 추적하고 전체 생산 프로세스에서 작업 현장의 생산성을 추적하기 위한 자동화된 공작 기계 모니터링 소프트웨어를 식별하는 더 나은 방법을 빠르게 발견하고 있습니다.
당신은 어떤가요? 실시간 OEE 소프트웨어를 운영에 통합할 때가 되었음을 암시하는 경고 신호가 비즈니스에 있습니까?
아직 확인하지 않았다면 고객이 전반적인 장비 효율성을 추적하는 방법에 대해 문의하기 시작하는 것은 시간 문제일 뿐입니다. 점점 더 많은 프로젝트 입찰 목록에 "필수품"으로 표시되고 있습니다. 더 이상 "야심찬" 보고서를 얻는 데 만족하지 않고 잠재 고객은 존경받는 OEE 소프트웨어 솔루션이 제공하는 신뢰할 수 있는 데이터를 원합니다. 정통한 고객은 최신 제조업체가 새로운 스마트 제조 및 IIoT 기술을 수용할수록 작업이 제시간에 완료될 가능성이 더 높다는 것을 알고 있습니다. 다음 지표로 이어집니다...
작업이 지속적으로 늦게 나가고 있을 때, 제로인하고 그 이유를 알아낼 때입니다. 어떤 기업도 고객에게 작별 인사를 하고 싶어하지 않습니다. 특히 예방할 수 있었을 때 그렇습니다. 실시간 OEE 소프트웨어를 사용하면 작업 현장에서 방대한 양의 데이터를 쉽게 추적할 수 있으므로 찾기 어려운 병목 현상을 식별하여 작업을 정상 궤도로 되돌릴 수 있습니다.
"측정하지 않는 것은 관리할 수 없습니다."라는 린 제조 방식을 들어본 적이 있을 것입니다. 작업 현장의 생산성에 대해 교육받은 추측을 할 때도 동일한 철학이 적용됩니다. 화이트보드는 한 가지를 제안할 수 있지만 실시간 기계 모니터링 및 제조 OEE 소프트웨어는 종종 실제 가동 시간에 대한 더 정확한 그림을 보여줍니다. 작업과 일정이 예상 주기 시간에 실제로 지연되면 놀라운 결과가 나타날 수 있습니다.
실시간 머신 데이터는 매우 정확하며 거짓말을 하지 않습니다. 생산을 수동으로 추적하는 편향과 부정확성에 영향을 받지 않으므로 사실에 기반한 결정이 내려집니다.
회사 문화 개선은 직원들이 비즈니스를 위해 창출하는 가장 중요한 결과를 인식하고 강화하는 커뮤니케이션 전략과 도구에서 시작됩니다. 실시간 OEE 시스템은 개인 및 팀 성과를 추적하기 위한 명확한 목표를 만드는 데 사용할 수 있는 정확한 데이터를 생성하는 실험실로 작업 현장을 변환할 수 있는 기회를 제공합니다. 공정하고 실용적인 방법으로 그들의 손에 책임을 맡길 뿐만 아니라 성공적인 장기적인 관계에 관심이 있다는 메시지를 보냅니다.
아야. 비즈니스에서 자금이 누출되면 그 이유를 신속하게 파악하는 것이 중요합니다. 종종 문제의 원인은 비효율적인 제조 프로세스에서 찾을 수 있습니다. 도전? 그들을 찾고 있습니다. 실시간 OEE 소프트웨어가 중요한 역할을 할 수 있는 곳입니다. 시스템 모니터링이 공격에 도움이 될 수 있는 주요 원인은 계획되지 않은 가동 중지 시간입니다. OEE 소프트웨어를 사용하면 전체 제조 프로세스를 확인하고 잠재적인 이익 감소 요인을 파악할 수 있는 정확한 정보에 액세스할 수 있습니다.
OEE 소프트웨어가 생산 데이터 및 주요 지표를 수동으로 추적하는 것과 관련된 많은 문제를 해결하는 방법을 이해하기 위해 몇 가지 간단한 예를 검토할 수 있습니다.
한 가지 예는 다운타임의 주요 원인을 식별하는 것일 수 있습니다. 소프트웨어 없이 OEE를 추적하면 개선될 수 있습니다. 그러나 데이터 품질 부족으로 인해 제조업체가 가장 심각한 다운타임 이유가 아니라 세 번째 주요 다운타임 원인을 해결할 수 있습니다. OEE 소프트웨어를 사용하면 첫 번째 원인을 쉽게 식별할 수 있습니다. 이렇게 하면 다음 기회로 빠르게 이동할 수 있으므로 개선 시간이 단축되고 더 큰 가치가 제공됩니다.
MachineMetrics Downtime Pareto 차트는 다운타임의 주요 원인을 식별하여 개선할 영역의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다.
OEE 소프트웨어는 센서와 에지 장치에 의존하기 때문에 손실 유형을 분류하는 것이 더 정확하고 실행 가능성이 높습니다. 예를 들어 MachineMetrics 캡처로 실시간 데이터가 에지에서 캡처되고 특정 임계값, 경보, 매개변수 또는 수동 트리거를 기반으로 하는 워크플로를 활성화하여 통신 및 프로세스 최적화를 활성화하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 유지 보수, 품질, 도구 및 기타 문제를 최대한 빨리 해결하거나 아예 예방할 수 있어 가동 중지 시간을 최소화할 수 있습니다.
OEE 소프트웨어는 실시간 및 클라우드 기반입니다. 이는 고급 분석과 결합하여 가동 시간이 증가함에 따라 비용이 낮아지고 용량이 최적화됨을 의미합니다. 예를 들어 회사가 OEE를 면밀히 모니터링하고 기회 영역에 조치를 취하여 장비 활용을 최적화할 수 있다면 주어진 생산 목표를 달성하기 위해 새 장비를 구매하는 것과 관련된 값비싼 자본 지출을 방지할 수 있습니다.
귀사는 이러한 생산 위험 신호로 식별할 수 있습니까? 작업 현장을 파악하고 제어하는 데 어려움이 있습니까? 데이터가 부정확하거나 지연되거나 존재하지 않습니까? 그렇다면 MachineMetrics가 도움이 될 수 있습니다.
MachineMetrics는 실시간 OEE 소프트웨어를 사용하여 조직에 실시간으로 가장 정확한 생산 가시성을 제공하여 OEE를 최적화하는 스마트 공장 환경을 만드는 솔루션을 제공할 수 있습니다. OEE 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 지금 데모를 예약하세요.
산업기술
유체 시스템 성능을 개선하는 방법 Cory Cottrill, 현장 서비스 제품 관리자 바쁜 공장과 공장에서 유체 시스템 성능은 때때로 다른 우선 순위로 밀려날 수 있습니다. 그러나 적절한 관리가 없으면 문제가 빠르게 발전할 수 있습니다. 운영을 보호하고 유체 시스템의 안전과 성능을 유지하기 위한 핵심은 지속적인 시스템 개선, 설치 오류 최소화, 직원들이 자신 있게 작업을 처리할 수 있는 기술을 갖추는 데 중점을 둔 학습 문화를 만드는 것입니다. 매년 Swagelok 현장 서비스 엔지니어는 수천 개의 산업 시설을 방문하여
이 3부작 시리즈에서 저자는 호스 튜빙 및 라우팅이 유지 관리를 단순화하고 호스 고장을 줄이는 방법에 대해 논의합니다. 여기에서 1부와 2부를 읽어보세요. 구성 요소의 평균 고장 시간(MTTF)은 듀티 사이클, 제품 설치, 환경 및 제품의 견고성에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 3년마다 부품을 교체하기로 선택하면 제품이 3년 동안 지속된다는 보장이 없습니다. 또는 특정 구성 요소가 6년 동안 지속될 수 있습니다. 즉, 구성 요소가 유효 수명의 50%가 남았을 때 교체되었음을 의미합니다. 이러한 성능 범위에서 (1) 좋은 호스