산업기술
산업 제조
제조업체는 지속적인 개선 상태에 있지만 효율성을 높이고 리드 타임을 줄임으로써 기계가 생산되지 않는 시간에 많은 관심을 갖게 되었습니다. 회사는 전체 매장의 용량에 큰 영향을 미친다는 사실에도 불구하고 경험하는 다운타임의 비용과 양을 과소평가하는 경우가 많습니다. 다음에서는 제조업체가 최대한 많은 처리량을 생성할 수 있도록 계획되지 않은 가동 중지 시간을 추적, 분류, 노출하고 궁극적으로 줄이기 위한 전략과 솔루션을 살펴봅니다.
제조업체는 종종 문제가 있음을 알고 있으며 가장 큰 문제는 가동 중지 시간이라고 말합니다. 그러나 이는 제조업체가 문제에 대해 알고 있는 범위일 수 있습니다. ""라는 제목의 2017년 보고서에 따르면 대부분의 회사는 실제 다운타임 비용을 상당히 과소평가하고 있습니다. 또한 기업의 80% 이상이 다운타임 비용을 정확하게 계산할 수 있는 데이터나 능력이 부족합니다. IIoT, 기계 연결 및 모니터링 솔루션의 최근 경향으로 인해 제조업체는 해야 몰랐던 질문에 대한 답을 얻기 시작했습니다. 물었습니다.
다운타임의 주요 원인을 식별하는 것은 개선을 찾기 위한 좋은 출발점입니다. 가장 심각한 가동 중지 시간의 주범은 겉으로 보기에 명백한 비효율성과 개선 영역을 드러내는 경우가 많습니다. 다음은 기계 고장의 가장 일반적인 원인과 제조 중단 시간의 원인입니다.
모든 제조 공정에는 설정, 도구 변경, 재료 변경, 부품 변경, 프로그램 변경 또는 장비가 중지된 상태에서 수행해야 하는 기타 생산 변경으로 인해 장비를 사용할 수 없는 기간이 있습니다. 그러나 이러한 프로세스 중 상당수는 측정, 분석 및 개선의 부족으로 인해 매우 비효율적입니다. 이 시간을 추적하는 것이 매우 중요하지만 대부분의 상점은 그렇게 할 수 없으며 수동으로 추적하는 경우가 더 많아 비효율적이고 부정확하며 데이터를 컴파일, 분석 및 도출하기 어려운 경우가 많습니다. 에서.
완벽한 사람은 없습니다. 인간은 피곤하고, 부상당하고, 잊어버리는 등의 일을 합니다. 때때로 작업자는 과로하거나 여러 대의 기계를 돌봅니다. 이러한 이유로 인해 감지되기 전에 상당한 시간 동안 기계가 다운될 수 있습니다. 또한 기술 격차로 인해 인력의 상당 부분이 퇴직하고 신입 사원에게 전달되지 않을 수 있는 깊은 부족 지식을 가져옵니다.
재고와 관련된 비용으로 인해 많은 제조업체가 가능한 한 적은 비용으로 운영되기를 원합니다. 불행히도 린 재고는 공급망에 혼란이 있을 때 가동 중지 시간을 증가시킬 수 있습니다. 수요 예측 및 자재 공급에 대한 통찰력이 있으면 이 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그러나 이것이 전부는 아닙니다 예측 분석 <강하다>. 한 예에서 제조업체는 기계 설정에 14,000시간 이상을 문서화했습니다. 자동으로 설정 시간을 추적하기 위해 MachineMetrics를 채택한 후 회사는 실제 기계 설정 시간이 1,000시간에 가깝다는 것을 발견했습니다. 계획된 다운타임을 줄일 수 있으면 리소스를 확보하고 계획되지 않은 다운타임의 크기와 범위를 더 쉽게 파악할 수 있습니다. 그것은 아닙니다 계획된 가동 중지 시간과 계획되지 않은 가동 중지 시간에 대해 반드시 필요하지만 생산 및 용량에 영향을 미치는 가장 큰 문제입니다.
제조업체는 스트레스를 받고 있습니다. 이러한 스트레스가 작업자에게 전달되면 작업자는 숨을 쉴 시간이 없고 실수를 수정하거나 일상적인 청소 또는 유지 관리를 수행할 시간이 없는 것처럼 느낄 수 있습니다. 지속적으로 최대 속도로 작동하는 스트레스가 많은 문화는 작업자 오류 및 기계 유지 보수 증가로 이어질 수 있습니다. 이것이 그것은 반드시 정확한 주기 시간 데이터 기대치를 현실로 만들기 위해
그것은 데이터를 기초로 사용하여 분석 여정을 따라가는 것이 중요합니다. 자동화가 채택되고 성공하기 전에 문제에 대한 가시성을 제공하고 궁극적으로 자동화로 이어질 수 있는 의사 결정을 유도하기 위해 데이터가 필요합니다. 이 가시성은 문제가 있는 위치, 생산에 영향을 미치는 정도, 문제 해결을 위해 작업할 수 있는 방법을 보여줍니다. 모든 것에 예측 분석이 필요한 것은 아닙니다.
제조업체는 완전 자율 시설 하지만 뛰기 전에 걸어야 합니다. 데이터를 기반으로 사용하는 것은 생산 및 리드 타임에 가장 큰 영향을 미치는 요소를 학습하는 첫 번째 단계입니다. 프로덕션 다운타임 추적 솔루션 은 정확한 실시간 머신 데이터를 제공하고 작업자에게 다운타임의 원인을 기록하고 분류할 수 있는 기능을 제공합니다. 모든 정보는 관리자에게 중요한 가시성을 제공하기 위해 사전 구축되고 사용자 정의된 실시간 보고서 및 대시보드에 표시되도록 자동으로 수집되고 표준화됩니다. 이러한 통찰력은 제조 리더가 개선을 주도할 수 있는 격차와 기회를 식별합니다.
다음은 감소에 도움이 되는 몇 가지 전략입니다. 계획되지 않은 다운타임:
정확한 다운타임 데이터가 충분하지 않으면 그것은 개선 조치의 우선 순위를 지정하기 어렵습니다. 수동에서 자동 기계 추적으로 전환하는 것은 매장에서 경험하고 있는 전체 가동 중지 시간을 이해하는 것 뿐만 아니라 그것은 기계 활용도 및 OEE와 같은 다양한 KPI를 추적하는 데도 유용합니다. 그러나 운영자는 다운타임 데이터 수집에 여전히 중요합니다. 이벤트의 이유를 신속하게 문서화하여 다운타임의 "이유"를 제공할 수 있습니다.
MachineMetrics를 사용하면 운영자는 기계에 배치된 태블릿에서 가동 중지 시간 이벤트를 쉽게 분류할 수 있습니다. 이 모든 데이터는 사전 구축되고 맞춤화된 보고서에서 수집되고 전파됩니다.
작업 현장을 더 잘 볼 수 있도록 MachineMetrics는 작업자를 염두에 두고 소프트웨어를 개발했습니다. 기계가 다운되었거나 예상보다 오래 다운된 경우 기능이 기계에 배치된 태블릿에 표시되어 운영자가 운영자 보기를 통해 다운타임에 대한 추론을 분류하고 추가할 수 있습니다. 자동 기계 추적과 작업자가 기계의 태블릿에 직접 가동 중지 시간에 대한 추론을 기록할 수 있는 기능 사이에서 MachineMetrics는 작업자와 관리자 모두에게 더 나은 운영 결정을 내리고 가동 중지 시간을 줄이기 위해 작업하는 데 필요한 정보를 제공합니다.
자동 추적 기술을 사용하면 이해 관계자가 작업 현장에 있든 집에 있든 상관 없이 작업 현장에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 다운타임 이벤트는 대시보드에 즉시 표시됩니다. 관리자는 실시간 데이터와 적절한 소프트웨어를 통해 다운타임이 발생하는 즉시 해결할 수 있습니다. 또한 다운타임 이벤트를 기반으로 자동화된 알림을 트리거할 수 있습니다. 예를 들어 펌프 경보가 트리거되면 MachineMetrics는 다운타임 응답을 간소화하기 위해 유지 관리에 직접 알림을 보낼 수 있습니다. 재료가 부족한 경우 재고 관리에서 보충 또는 추가 주문 알림을 받을 수 있습니다. 용품 자재를 기다리는 동안 기계가 종료되지 않도록 합니다.
실시간 데이터는 또한 분석 및 보고서를 간소화합니다. 보고서 및 대시보드에서 원시 데이터가 더 빠르게 컨텍스트화되어 소비될수록 의사 결정자는 다운타임의 가장 큰 원인을 더 빨리 찾아 공격할 수 있습니다. MachineMetrics는 연결된 기술과 고급 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 다운타임의 주요 원인을 강조하는 대화형 Pareto 막대 차트와 함께 정확한 빠른 다운타임 보고서를 제공합니다.
다운타임 Pareto 차트는 가장 일반적이고 비용이 많이 드는 다운타임 이유를 쉽게 식별합니다.
목표는 직원과 조직에 방향을 제시합니다. 정확한 데이터와 따르기 쉬운 대시보드를 통해 그것은 교대조, 작업자 및 기계 간의 생산을 추적하여 기준선을 설정하고 목표를 설정할 수 있습니다. 기타 이점에는 다음이 포함됩니다.
전반적으로 목표와 정확한 데이터가 함께 작용하여 전반적인 커뮤니케이션을 개선합니다. 다운타임과 목표 또는 이익 간의 연관성을 이해하는 직원은 책임의 우선 순위를 정하고 생산성을 높여 다운타임을 줄일 수 있습니다.
올바른 도구를 사용하면 유지보수를 위한 최적의 지점을 찾을 수 있습니다. 기계 성능을 추적하면 유지 관리 일정을 조정하거나 유지보수가 필요한 시점 예측 <강하다>. 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이거나 제거할 수 있는 기능을 통해 예측 유지 관리는 연결된 기술의 또 다른 원동력입니다. 관리자 누가 기계 수리가 필요한 시기를 예측할 수 있음 유지보수를 준비하고 계획할 수 있음 으로 생산 중단을 최소화하고 다른 모든 부분은 다음과 같아야 합니다. 전체 가동 중지 시간을 결합하고 줄이기 위해 가동 중지 시간 동안 서비스를 제공합니다. 
플랫폼 솔루션은 필요한 하드웨어의 양을 줄일 수 있지만 레거시 시스템은 여전히 연결할 방법이 필요할 수 있습니다. 간단한 I/O 어댑터 또는 켜기/끄기 모니터링으로 가동 중지 시간 데이터 수집을 시작하기에 충분합니다. 대부분의 최신 장비에는 필요한 센서 또는 기술이 있지만 플랫폼에 데이터를 전송하려면 산업용 게이트웨이가 필요할 수 있습니다. MachineMetric은 빠르고 쉬운 통합을 위해 여러 연결 방법이 있는 하드웨어를 제공합니다.
새로운 기술의 채택, 기술 격차 및 작업자 오류가 다운타임의 일반적인 원인이므로 교육이 필수적입니다. 교육 할 수 없음 일련의 체크리스트와 문서일 뿐입니다. 그것 목표에 대한 명확한 이해도 포함해야 합니다. 적절하게 훈련된 직원은 자신의 책임과 팀, 생산 및 가동 중지 시간에 미치는 영향을 이해함으로써 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다. 그것은 운영자는 생산에 대한 가시성을 제공하여 주어진 날짜의 생산 목표와 관련하여 자신의 위치를 더 잘 이해할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 교육은 자명하게 들리지만 성과 데이터가 있으면 지식 격차를 식별하고 각 직원이 직면할 가능성이 더 높은 문제에 집중함으로써 교육을 개선할 수 있습니다.
T 다음은 제조에서 유지 관리의 몇 가지 다른 유형입니다. 리액티브 접근 방식은 "고장났을 때 고치자"라고 말합니다. 이 방법은 종종 파괴적이며 비용이 많이 들고 생산 손실을 초래할 수 있습니다. 능동적인 접근 방식은 "문제가 발생하기 전에 수정하자"라고 말합니다.
사전 유지보수는 기계의 상태와 직원의 환경 관찰을 고려하여 작은 문제가 큰 문제가 되지 않도록 방지합니다. 사전 예방적 사고 방식은 전체 프로세스를 모니터링하고 데이터를 조합하여 작업 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 것으로 시작됩니다. 사전 예방적 접근은 광범위하고 중요한 변화입니다. 기계가 최적의 상태에 있을 때 더 원활하게 작동하고 오류가 적기 때문에 계획에 없던 가동 중지 시간이 줄어듭니다.
몇 가지 요인이 기계가 경험하는 가동 중지 시간에 영향을 줄 수 있습니다. 가장 일반적인 원인 중 일부는 작업자 오류, 장비 고장, 자재 부족 및 기타 예기치 않은 유지 관리 문제입니다.
계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이려면 먼저 가동 중지 시간이 어느 정도이고 어디서 발생하는지 이해해야 합니다. 아직 추적하지 않았다면 가동 중지 시간을 예정된 생산 시간의 백분율로 추적하십시오. 발생한 시간과 원인을 포함하여 각 다운타임 이벤트를 기록합니다.
데이터가 있으면 우선 순위를 정해야 합니다. 장비 문제에서 직접 발생하는 가동 중지 시간은 얼마나 됩니까? 재료 부족? 운영자가 적절한 절차를 따르지 않습니까? 그것이 무엇이든 간에 전체 다운타임 비율을 줄이려면 다운타임 "킬러"를 제거해야 합니다. 예를 들어 장비 문제가 가동 중지 시간의 대부분을 차지하는 경우 해당 장비가 작동하는 방식과 성능이 생산 목표와 일치하도록 하기 위해 수행할 수 있는 작업에 집중하고 싶을 것입니다.
모든 요인을 완화할 수 있는 것은 아니지만 최대한 완화하는 것이 좋습니다.
계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이기 위해 공정 제어 모니터링 시스템이 마련되어 있어야 합니다. 이러한 유형의 시스템은 다운타임으로 이어질 수 있는 프로세스 조건을 감지하고 방지하는 것을 목표로 합니다.
좋은 공정 제어 모니터링 시스템은 다음과 같은 기능을 갖습니다.
공정 제어 모니터링 시스템은 일회성 수정이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 제조 공정이 변경됨에 따라 지속적으로 모니터링하고 조정해야 합니다. 가동 중지 시간은 항상 발생하지만 엄격한 프로세스 제어 시스템을 마련하면 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화할 수 있습니다.
직원이 아프거나 휴가를 가면 생산 라인이 영향을 받을 가능성이 큽니다. 직원이 자리를 비울 때 일관된 출력 수준을 유지하려면 생산을 유지하기에 충분한 범위를 확보할 수 있는 견고한 계획을 세우는 것이 중요합니다. 낮은 생산 수준은 시간이 지남에 따라 누적되어 전체 수익에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
예기치 않은 직원 결근에 대비하기 위해 할 수 있는 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.
이러한 단계를 통해 직원의 예상치 못한 결근을 방지할 수는 없지만 손실을 줄이고 가능한 한 원활하게 생산을 계속할 수 있습니다.
기계를 제대로 관리하지 않으면 고장이 더 자주 발생하고 계획에 없던 가동 중지 시간이 발생합니다. 이러한 위험을 줄이려면 상세한 검사 체크리스트를 마련하십시오. 철저하고 잘 구성된 검사 체크리스트는 필요한 모든 검사를 수행하고 잠재적인 문제를 신속하게 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다.
상세한 검사 체크리스트를 작성하는 것은 어려운 작업일 수 있습니다. 다음은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁입니다.
검사 체크리스트에 포함해야 하는 구체적인 예는 다음과 같습니다.
이것은 몇 가지 기본 시작점일 뿐입니다. 검사 체크리스트는 특정 생산 공정에 맞게 최대한 상세해야 합니다.
사고가 발생할 수 있고 기계가 예기치 않게 고장날 수 있다는 것을 우리는 모두 알고 있습니다. 이러한 이벤트의 영향을 줄이려면 데이터, 프로그램 및 시스템 구성을 백업하는 것이 중요합니다. 백업을 통해 문제가 발생할 경우 신속하게 백업하고 실행할 수 있습니다.
백업을 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 일반적이고 안정적인 방법 중 하나는 온라인에서 파일을 안전하게 저장하는 클라우드 기반 서비스를 사용하여 백업하는 것입니다. MachineMetrics는 백업 및 복구 솔루션을 통해 데이터 안정성을 보장하는 클라우드 기반 제조 소프트웨어를 통해 이 서비스를 제공하므로 데이터가 항상 데이터 손실로부터 보호됩니다.
많은 제조업체에는 정확한 가동 중지 시간 데이터가 없습니다. 그들은 정확한 이유나 다운타임이 회사에 얼마나 많은 비용을 초래하는지 확신하지 못합니다. 많은 제조업체가 기술 격차와 자원 압박을 경험하고 있습니다. 수동 데이터 수집, 분석 및 보고를 추가하면 직원과 리소스에 부담이 될 뿐입니다. 이것이 다운타임 추적 솔루션을 활성화하는 것이 중요한 이유입니다.
산업기술
인더스트리 4.0이 일어나고 있습니다. 이제 의심의 여지가 없습니다. 주요 기업과 심지어 국가 전체가 이미 이 계획에 투자하고 있으며 그 결과는 유망해 보입니다. 인더스트리 4.0은 모든 IT 기술을 사용하여 보다 효율적으로 자동화된 생산 방식을 제공하는 새로운 개념의 제조입니다. 이 개념은 오늘날 많은 유형의 제조 프로세스 및 장비에 영향을 미칠 것입니다. 제조의 가장 진보된 분야 중 하나는 CNC 가공 기술입니다. 제조 패러다임의 다가오는 변화가 현대의 기계 가공 방법과 공작 기계에 어떤 영향을 미칠지 살펴보겠습니다. 즉시 견적
제조 공정의 가동 중지 시간을 줄이는 것은 비즈니스를 원활하고 효율적으로 운영하는 데 매우 중요합니다. 가동 중지 시간을 줄이는 입증된 방법이 많이 있습니다. 단순히 기존 장비를 원활하게 실행하기 위해 시스템을 구현하든 기존 기술을 완전히 점검하는 데 투자하든, 생산 프로세스가 유휴 상태에 있는 시간을 최소화할 수 있는 다양한 옵션이 있습니다. 다음은 제조 비즈니스에서 다운타임을 줄이는 15가지 신뢰할 수 있는 방법입니다... 1. 지속적으로 최적화 다운타임을 줄이는 핵심 방법은 다운타임을 연속적인 프로세스로 생각하는 것입니다