데이터 분석으로 생산 문제를 식별하고 해결하는 방법

생산 문제를 빠르고 효율적으로 해결하는 방법을 아는 것은 모든 제조 관리자가 소유해야 하는 기술입니다. 문제를 식별하고 수정하기 위한 많은 전략이 있지만 가장 심각한 작업 현장 문제를 제거하기 위한 출발점은 생산 데이터의 자동화된 수집 및 표준화를 지원하는 인프라를 갖추는 것입니다.

관리자는 정확한 실시간 데이터를 통해 어떤 문제가 발생하고 있는지, 문제의 근본 원인을 파악하고 향후 이를 방지하기 위한 솔루션을 개발할 수 있습니다.

가장 일반적인 제작 문제

작업 현장에 영향을 줄 수 있는 수백 가지가 있지만 대부분은 아래 범주 중 하나에 속합니다. 데이터를 활용하여 이러한 문제를 해결하는 방법에 대해 자세히 설명하므로 이러한 각 범주에 대해 연결된 리소스를 탐색하는 것이 좋습니다.

다운타임

가동 중지 시간은 모든 제조 분야의 골칫거리입니다. 장비가 작동하지 않을 때 주문이 채워지지 않고 이익이 포착되지 않습니다. 가동 중지 시간은 운영자 오류, 장비 오류, 일정 문제, 용량 문제, 설정 및 전환 등과 같은 범주로 더 세분화될 수 있습니다. 그리고 대부분의 회사는 가동 중지 시간이 전반적인 장비 효율성에 미치는 영향을 깨닫지 못하고 가장 확실한 개선 기회를 놓치고 있습니다.

유용한 리소스:

품질 문제

품질 문제는 여러 범주로 정의할 수도 있습니다. 공급업체 품질은 인적 오류 및 장비 상태와 마찬가지로 모든 회사의 중요한 관심사입니다. 품질 문제는 내부 또는 외부에서 발생할 수 있으며 비용을 증가시키고 배송 일정을 위협합니다.

유용한 리소스:

유지 관리 문제

대부분의 회사는 예방 유지 보수의 오래된 철학을 고수합니다. 그러나 오늘날의 고속 장비에는 보다 동적이고 데이터 중심적인 접근 방식이 필요합니다. 장비가 주어진 빈도로 유지되지 않으면 결국 다운타임 이벤트가 발생합니다. 그러나 장비가 "과도하게 유지 관리"되면 제조업체는 필요하지 않은 기계 부품, 공급품, 노동 및 가동 중지 시간에 예산을 낭비하게 됩니다. 기계 성능 및 상태 데이터를 사용하여 제조업체는 기계가 적시에 적절한 양의 유지보수를 제공하지 못할 가능성이 있는 시기를 더 잘 이해할 수 있습니다.

유용한 리소스:

프로세스 및 워크플로 문제

손상되고 오래된 프로세스는 제조업체에게 지속적인 과제이며 병목 현상이 발생하면서 그 영향이 증폭됩니다. 많은 표준화된 작업 절차가 수동으로 유지 관리되고 부적절하게 감사되기 때문에 프로세스 개선 팀이 문제를 식별하고 프로세스를 조정하는 데 몇 년이 걸릴 수 있습니다.

프로세스 문제와 마찬가지로 팀은 워크플로 문제를 극복하기 어려울 수 있습니다. 이는 부적절한 작업 센터 일정, WIP 관리, 바닥 배치 또는 단순히 사용 지점에서 작업자가 부품 및 자재에 접근하는 인체 공학의 형태를 취할 수 있습니다.

유용한 리소스:

생산 문제 해결

생산 문제를 해결하는 것은 복잡한 노력이 될 수 있습니다. 관리자는 무슨 일이 있었는지 조사하고 영구적인 수정 사항을 찾아야 합니다. 그러나 IIoT(산업용 사물 인터넷) 기술의 채택을 통해 디지털 혁명이 계속됨에 따라 이러한 복잡한 문제는 데이터의 힘을 활용하여 해결할 수 있습니다. 또한 데이터를 캡처하고 분석하여 작업 현장에서 일어나는 일을 시각화함으로써 관리자는 현재 문제를 해결하고 다른 문제가 다시 발생하기 전에 예방하기 위한 전술적 및 전략적 구제책을 개발할 수 있습니다.

일반적인 프로덕션 문제를 해결하려면 다음 단계를 고려하십시오.

1단계:문제 식별

회사에서 제조 문제를 해결하려면 먼저 문제를 식별해야 합니다. 첫 번째 단계는 생산 데이터의 수집 및 표준화를 지원하기 위한 올바른 인프라를 갖추는 것입니다. 이 정보는 쉽게 사용할 수 있는 시각화 및 보고서를 통해 조직 전체에 민주화되어야 합니다.

정확한 실시간 데이터를 통해서만 운영자와 관리자는 문제가 발생한 위치와 낭비의 가장 심각한 이유를 이해할 수 있습니다. 제조 데이터 수집은 인더스트리 4.0의 기반이며, 무제한의 사용 사례를 지원하고 주요 이해 관계자에게 더 나은 더 빠른 결정을 내리는 데 필요한 리소스를 제공합니다.

2단계:세부정보 자세히 알아보기

데이터를 손에 넣은 상태에서 근본 원인 분석을 수행할 때입니다. 근본 원인 분석은 생산 문제를 특정 원인까지 추적하는 효과적이고 강력한 접근 방식입니다. 이 원인이 확인되면 생산 라인에 반향을 일으킬 변경 사항이 제정될 수 있습니다.

근본 원인 분석은 종종 "5가지 이유", 피시본 다이어그램, 실패 모드 분석, 파레토 차트와 같은 린 및 6시그마 도구를 사용하여 문제가 발생하는 이유를 시각화하고 이해하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 참가자는 장애의 유효한 이유에 도달하기 위해 증상과 원인을 분리할 수 있습니다.

MachineMetrics Downtime Pareto 보고서는 다운타임의 주요 원인을 식별하는 데 도움이 되며, 문제가 발생한 위치를 더 잘 이해하여 지속적인 개선 이니셔티브의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다. 잘못되고 있습니다.

3단계:문제 해결을 위한 계획 수립

실제 원인을 파악하면 개선 계획을 세울 수 있습니다. 이는 교육, 레이아웃과 같은 물리적 변경, 표준 작업 변경, 재료 대체 또는 문제 해결을 위한 여러 단계를 단독으로 또는 조합하여 수행할 수 있습니다.

모든 개선 계획의 성공에 중요한 것은 변경 사항을 제자리에 유지하기 위한 감사 프로세스입니다. 여기에는 성공을 측정하는 방법, 변경에 대한 감사가 발생하는 빈도, 프로세스를 더욱 개선하기 위해 취해야 할 조치 등을 결정하는 것이 포함됩니다.

다시 한번 말하지만 데이터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 데이터는 신뢰할 수 있고 정확하며 가능한 한 상세해야 솔루션이 효과적입니다. 수동 분석 및 변경은 여기까지만 가능하며 그룹이 다른 문제로 이동함에 따라 항상 잊혀지거나 분실되거나 변경될 수 있습니다. 이것이 MachineMetrics와 같은 자동화 솔루션이 데이터 기반 제조 성공에 필수적인 이유입니다.

생산 문제를 방지하는 방법에 대한 3가지 팁

기계는 그것을 실행하는 데 사용되는 프로세스만큼만 우수합니다. 그리고 모든 경우에 데이터의 품질과 가시성이 높을수록 더 유용합니다. 생산 모니터링 소프트웨어를 사용하여 기업은 동일한 문제를 반복적으로 해결하는 것에서 지속 가능하고 실시간으로 검증되고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있는 솔루션을 진정으로 제정할 수 있습니다.

다음은 프로덕션 문제를 방지하기 위한 세 가지 팁입니다.

데이터 분석

아마도 생산 데이터를 분석하는 것만큼 중요한 것은 없을 것입니다. 훌륭하고 깨끗하며 정확한 데이터가 없으면 변경은 효과가 없습니다. 데이터는 모든 생산 현장에서 정확한 그림을 시각화하는 열쇠입니다. 그러나 데이터는 부품, 작업 번호 또는 시간 수만이 아닙니다. 이러한 시각화에 필요한 데이터에는 기계 데이터, 사람 데이터, 시스템 데이터 및 기업 전체의 기타 입력 데이터가 포함됩니다.

운영 가시성 향상

정확한 데이터를 통해 기업은 운영 가시성을 높일 수 있습니다. 다시 말하지만 소프트웨어에서 제공하는 직관적인 보고를 통한 데이터 캡처 및 분석은 수동 수집 및 분석보다 항상 선호됩니다. 실시간 가시성을 통해 운영자, 기술자 및 관리자가 실제 장비 및 생산 상태에 대한 통찰력을 실제 장비 및 생산 상태가 발생한 후가 아니라 발생하는 즉시 얻을 수 있으므로 사후 대응이 아닌 사전 예방적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

MachineMetrics는 생산 데이터를 실시간으로 표시하여 작업 현장의 완전한 가시성을 제공합니다. 작업자와 관리자는 기계가 생산 목표에 미치지 못하거나 가동 중지 시간이 발생하는 시점을 정확히 알고 있어 신속하게 문제를 해결할 수 있습니다.

장비 유지보수 계획

제조 분야에서 자동화된 데이터 수집 및 분석의 가장 가치 있는 기여 중 하나는 유지 관리에 미치는 영향에서 나타났습니다. 실시간 데이터를 활용하여 실제 생산 상태를 시각화함으로써 유지 관리는 예방 상태에서 예측 상태로 이동할 수 있습니다. 이는 개선을 위한 동일한 데이터 가이딩 프로세스 및 워크플로 변경을 사용하여 부품 고장을 예측하고, 미리 부품을 주문하고, 수리 부품을 스테이징하고, 수리가 가장 좋은 시간에 발생하도록 최적의 시간을 예약하여 전체 다운타임을 줄일 수 있음을 의미합니다( 전환 중 등).

IIoT 및 산업 분석 활용

MachineMetrics는 실시간으로 정확한 생산 데이터를 수집할 수 있는 강력한 산업 데이터 플랫폼으로, 기업 전체에서 즉각적인 액세스를 위해 데이터를 자동으로 컨텍스트화 및 표준화합니다.

에지 장치를 통해 MachineMetrics는 최신 OEM 장비에서 기존 아날로그 장비에 이르기까지 모든 장비에 연결할 수 있습니다.

활성화되면 시스템을 즉시 사용할 수 있으므로 다운타임 및 병목 현상의 진정한 원인을 식별하고 보다 빠르고 자신 있게 근본 원인에 도달할 수 있습니다. 이를 통해 실행 가능하고 사용자 정의 가능한 통찰력으로 프로세스를 더 빠르고 정확하게 최적화할 수 있습니다.

MachineMetrics 플랫폼을 사용하면 효율성을 높이고 비용을 절감하며 용량을 확보하고 작업 현장에서 실제로 일어나는 일을 더 잘 볼 수 있습니다. MachineMetrics가 실시간 데이터 및 애플리케이션 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보려면 지금 저희에게 연락하십시오.

우리 팀에 데모를 요청하거나 Avalign Technologies가 어떻게 OEE의 25-30% 증가, 인력 활용도가 더 높아졌고, 용량이 수백만 달러(추가 장비 없이) 증가하고 병목 현상 감소를 통해 처리량이 증가했는지 알아보십시오. AWS와의 비디오 사례 연구에서.