첫 번째 통과 수율:정의, 공식 및 개선 방법

품질은 아마도 항공우주 및 국방, 의료 기기 제조와 같은 고정밀 부품 산업에서 가장 잘 이해되고 시행될 것입니다. 즉, 모든 제조업체는 결함, 재작업, 스크랩 및 관련 비용을 고려합니다.

품질 메트릭의 최전선에서 First Pass Yield는 관리자에게 중요한 질문인 품질 부품을 제조하는 데 얼마나 효과적입니까?에 대한 답을 제공하므로 모니터링하는 데 유용한 KPI입니다.

첫 번째 통과 수율이란 무엇입니까?

처리량 수율이라고도 하는 FPY(First Pass Yield)는 생산된 품질 단위를 프로세스를 시작한 총 단위의 백분율로 측정합니다.

제조업체가 FPY를 추적하고 개선해야 하는 매우 간단한 이유가 있습니다. 폐기물 감소입니다. 스크랩 부품이 생성되거나 재작업이 필요한 단위가 생성되면 다음과 같은 여러 형태로 폐기물이 생성됩니다.

• 부품을 폐기해야 하는 경우 자재가 낭비됩니다.
• 고철을 생산하거나 재작업에 시간을 허비하기 때문에 노동력이 낭비됩니다.
• 수익을 창출하지 않는 부품에 대한 공작 기계 감가상각이 있습니다.
• 고품질 부품이 대신 생성될 수 있다는 기회 비용이 있습니다.

표준 이상의 첫 번째 통과 수율을 갖는 것은 경쟁 우위입니다. 리소스를 더 효과적으로 사용하고 있을 뿐만 아니라 다음과 같은 몇 가지 실질적인 이점을 얻을 수 있습니다.

• 고객은 고품질에 만족할 것입니다.
• 배송 시간에 도달할 가능성이 더 큽니다.
• 경쟁력 있는 가격 책정 가능

FPY는 결코 마법의 총알이 아닙니다. 다른 지표를 고려하지 않고 그것에만 집중하면 해로울 수 있습니다. 이것이 프로덕션 성능을 모니터링할 때 여러 메트릭(또는 OEE와 같은 복합 메트릭)에 집중하는 것이 중요한 이유입니다.

첫 번째 통과 수율 공식

FPY 계산은 양호한 부품 수를 프로세스를 시작한 총 부품 수로 나누고 재작업이 필요한 부품을 설명하기 때문에 다소 간단합니다.

가장 간단한 형태의 공식은 다음과 같습니다.

FPY =품질 단위 / 총 생산 단위

예제를 통해 실행합니다. 상황은 다음과 같습니다.

• 총 생산량:100
• 부품 사양에 따라 완성된 총 단위:95
• 재작업이 필요한 총 단위:2

따라서:

• 품질 단위:95 - 2 =93
• 총 생산량 =100

첫 번째 통과 수율 =93 / 100 =93%

첫 번째 패스 수율을 높이는 방법

처리량 수율을 높이려면 작업자, 장비 및 프로세스의 성능을 이해하고, 자재의 품질을 공급하고, KPI를 추적하기 위한 정확한 데이터를 확보하는 등 다양한 요소가 필요합니다.

FPY에 접근하고 품질 프로그램을 향상시킬 수 있는 몇 가지 실용적인 방법에 대해 논의해 보겠습니다.

표준 작업 최적화

공정 최적화는 작업 현장에서 품질 표준이 충족되도록 하는 핵심 구성 요소입니다. 기존 프로세스를 분석하고, 병목 현상을 식별하고, 생산 데이터를 시각화함으로써 제조 엔지니어와 작업 현장 관리자는 품질을 향상시킬 수 있는 보다 효율적인 프로세스를 개발할 수 있습니다.

품질 구성 요소가 제조되는 방식을 관찰함으로써 감독자는 지침(아래 교육 참조)뿐만 아니라 설정 및 전환, 주기 시간, 작업 시간 등과 같은 생산 시간과 관련된 주요 지표를 포함하도록 프로세스가 매우 상세하게 구성되어 있는지 확인할 수 있습니다. .

생산 지표에 대한 품질 데이터를 계층화하면 품질 단위 생산에 필요한 가장 정확한 작업 표준을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 데이터는 조직이 목표로 하는 첫 번째 통과 수율에 대한 기대치가 적절한지 확인하는 데 사용할 수 있습니다.

작업 표준 최적화는 MachineMetrics의 핵심 사용 사례입니다. 생산 데이터와 품질 데이터(아래에서 다룹니다)를 사용하여 기존 작업 표준이 정확하도록 작업 표준을 자동으로 업데이트할 수 있습니다.

실시간으로 정확한 품질 데이터 수집

실시간으로 품질 데이터를 자동으로 수집하는 솔루션을 갖추는 것은 품질 벤치마크를 설정하는 데 매우 중요합니다. 수동 수집 솔루션은 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 오류가 발생하기 쉬우므로 품질 표준이 정확하지 않게 됩니다.

자동화된 데이터 수집 솔루션을 사용하면 기대치를 충족하고 적절한 목표를 설정하고 측정할 수 있습니다. MachineMetrics는 기계 제어에서 생산 데이터와 운영자로부터 주요 컨텍스트 데이터를 모두 수집할 수 있습니다.

이 데이터는 실시간으로 표준화되고 컨텍스트화되며 품질 팀에 알림을 보내는 것과 같은 워크플로를 자동으로 트리거하는 데 사용할 수도 있습니다.

작업자는 각 기계에서 태블릿을 사용하여 부품이 사양에 도달하지 못하는 원인을 분류할 수 있습니다. 이를 통해 부품이 거부되는 주요 원인에 대한 데이터를 제공하고 이러한 결함이 발생하는 이유와 해결 방법을 결정하기 위한 심층 분석을 수행할 수 있습니다.

공정을 조정하는 등 적절한 변경을 하면 1차 통과 수율을 높일 수 있습니다.

MachineMetrics 품질 보고서의 예. 파레토 차트를 사용하면 품질 문제의 가장 일반적인 원인을 쉽게 식별할 수 있으므로 이를 해결하기 위해 프로세스 변경 사항을 적용할 수 있습니다.

장비 성능 및 상태 모니터링

기계 성능 및 상태 데이터를 실시간으로 수집하면 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 다음은 품질의 범주에 속하는 몇 가지입니다.

실시간 알림:

팀 구성원에게 자동으로 알리는 기계 이벤트 및 임계값을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 다운타임 이벤트는 작업 현장 감독자에게 문자 메시지를 보내거나 운영자가 기록한 부품 품질 문제가 유지보수 팀에 즉시 알릴 수 있습니다. 이렇게 하면 문제가 발생하는 즉시 해결되고 첫 번째 통과 품질 수율에 즉각적인 영향을 미칠 수 있습니다.

깨진 도구 및 도구 마모:

공작 기계가 고장 나면 일반적으로 피할 수 있었던 스크랩 부품이 생성됩니다. 때로는 기계가 계속 작동하여 폐기될 수백 개의 부품을 생산합니다. 도구 모니터링은 도구 데이터를 사용하여 도구의 성능을 이해하여 품질 문제가 발생하는 것을 방지하거나 최소한 그 영향을 최소화하는 솔루션입니다.

작업 현장 가시성 및 제어:

관리자는 대시보드를 한 눈에 보고 작업 현장을 파악하면 문제가 발생하는 즉시 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다. 경고 설정 여부에 관계없이 작업 현장 대시보드는 장비가 뒤처진 위치, 장비가 중단된 시점 또는 품질 표준이 충족되는 시점을 쉽게 표시하여 모든 관리자가 원하는 작업 현장 제어를 제공합니다.

영업 이사인 Justin Garland가 MachineMetrics에서 워크플로를 만들어 품질 검사를 자동화하는 방법을 안내합니다.

교육 프로그램 개선 및 운영자 지원

작업자는 생산의 생명선이며 매일 작업에 참여하는 기계와 가장 가까운 작업자입니다. 가시성, 지침 및 책임을 통해 개인이 성과를 스스로 수행할 수 있도록 합니다.

정확한 생산 데이터를 사용하면 프로세스를 조정하고 완전히 세부적으로 처리할 수 있으므로 작업자는 많은 가치가 낮은 결정을 내리는 대신 생산적인 작업에 더 집중할 수 있습니다. 또한 정확한 작업 기준을 통해 운영자가 목표를 달성할 수 있다고 느낄 수 있도록 적절한 기대치를 갖게 됩니다.

이를 통해 관리자는 인센티브 프로그램을 출시할 수 있을 뿐만 아니라 작업자 태블릿 및 작업 현장 대시보드를 통해 기계에서 바로 볼 수 있을 뿐만 아니라 완전히 상세한 지침을 작업자에게 제공할 수 있습니다. 운영자는 실시간으로 예상 생산 성과에 대해 자신이 서 있는 위치를 볼 수 있습니다.

공급업체의 고품질 보장

1차 통과 수율을 향상시키는 가장 기본적인 요소 중 하나는 공급업체로부터 구매한 자재가 도착 시 품질 표준을 충족하는지 확인하는 것입니다.

관련 인증 요청, 업계 경험 확보, 잠재 능력 파악, 다른 고객과의 대화, 견적 요청, 공급 검사 참여를 포함하여 품질 공급업체를 조사하고 선택하는 다양한 방법이 있습니다. 등

품질이 좋지 않은 재료가 문을 통해 들어오면 첫 번째 통과 품질 수율은 팀에 더 큰 도전이 될 것입니다.

MachineMetrics로 품질 향상

MachineMetrics Industrial Data Platform은 실시간 생산 데이터를 캡처, 표준화 및 컨텍스트화하여 사전 구축된 맞춤형 보고서와 대시보드에 전파합니다.

관리자, 운영자 및 유지 관리, 생산 및 품질 전반에 걸친 다양한 이해 관계자는 데이터에 대해 즉각적인 조치를 취하거나 이력 보고서를 사용하여 심층 분석 및 프로세스 최적화 전략을 살펴볼 수 있습니다.

품질 프로그램을 한 단계 업그레이드하십시오. MachineMetrics가 스크랩을 줄이는 방법에 대해 자세히 알아보거나 지금 저희 팀과 함께 데모를 예약하세요.