MES를 위한 머신 데이터의 가치

제조업체는 오랫동안 MES(제조 실행 시스템)를 사용하여 생산을 관리해 왔습니다. 그리고 독립 실행형이든 광범위한 ERP 시스템의 일부이든 MES는 생산 관리 및 개선에 중요한 역할을 했습니다.

하지만 레거시 MES 솔루션에는 상당한 단점이 있습니다.

MES는 장비 및 생산 프로세스의 일상적인 관리에서 제조 데이터를 더 높은 수준으로 높이는 데 도움이 되었지만 여전히 수동 데이터 수집 및 입력을 통한 프로세스 중심 운영에 의존합니다. 또한 사람 중심이며 다른 엔터프라이즈 소프트웨어와의 상호 운용성 부족으로 어려움을 겪습니다.

MES의 효율성을 개선하기 위해 제조업체는 작업 현장의 귀중한 리소스인 머신 데이터를 활용할 수 있습니다. 이 데이터는 잠금 해제되면 더 나은 의사 결정, 더 효과적인 관리 및 자동화를 지원하는 데 사용할 수 있는 실시간 정보 스트림을 제공합니다.

머신 데이터와 MES 간의 연결

제조업체는 생산 현장의 현실을 이해해야 합니다. 그리고 그들은 생산 산출, 효율성, 품질 및 용량 활용도를 개선하기 위해 이러한 현실에 대처할 수 있어야 합니다. 강력한 MES는 정확한 생산 및 상태 데이터가 있는 경우 의사 결정자가 이러한 현실에 가장 잘 대응하는 방법을 결정하는 데 도움이 되는 정보를 제공할 수 있습니다.

머신 데이터는 의사 결정 및 프로세스 관리 책임의 정확성과 효율성을 향상시켜 정보 사슬에서 중요한 연결 고리를 제공합니다. 머신 데이터를 기반으로 하는 실시간 실행 가능한 통찰력을 통해 관리자와 운영자는 MES의 기능을 활용하여 프로세스와 성능을 개선할 수 있습니다.

머신 데이터가 MES에 가치를 더하는 방법

머신 데이터를 사용하여 제조업체는 MES를 다음 단계로 끌어올릴 수 있습니다. 그러나 먼저 제조업체는 기계 데이터를 자율적으로 수집하고 MES에 가져올 방법을 찾아야 합니다. MachineMetrics와 같은 머신 데이터 플랫폼을 사용하면 머신 데이터가 자동으로 수집되고, 표준화되고, 맥락화되어 MES로 전송되어 그 가치를 더욱 높일 수 있습니다.

아래에서는 머신 데이터가 MES 시스템의 핵심 기능에 가치를 추가하는 방법을 분석합니다.

데이터 수집 및 집계

수동 데이터 수집은 느리고 오류가 발생하기 쉬우며 편향이나 누락이 있을 수 있습니다. MachineMetrics와 같은 기계 데이터 플랫폼은 데이터 수집을 자동화하고 이를 공통 데이터 구조로 표준화하여 MES와 같은 시스템이 정보를 소비하고 사용할 수 있도록 합니다.

실시간 머신 데이터 플랫폼에서 생성된 통찰력을 통해 관리자는 정확한 통찰력을 기반으로 조치를 취할 수 있습니다. 수동으로 데이터를 수집하고 분석하는 데 시간을 낭비하는 대신 관리자와 운영자는 결정을 내리고 부품을 생산하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

자원 관리

간단한 제조 작업도 리소스 관리가 어렵습니다. 이 어려움은 복잡한 환경에서 기하급수적으로 증가합니다. 자원 관리는 완전히 수동이거나 만능 MES를 사용하여 불완전하게 수행됩니다. 실시간 생산 데이터에 액세스하거나 수집할 수 있는 기능이 없기 때문에 출력을 수동으로 분석할 가능성이 높아져 분석 속도가 느려지고 정확도가 떨어집니다.

얼마나 많은 재료, 노동 및 기계가 필요합니까? 지금 새로운 고객을 맞이할 수 있습니까? 귀하의 유지보수 팀은 얼마나 효과적으로 업무를 수행하고 있습니까? 이번 달에 몇 개의 부품을 더 생산해야 합니까? 최신 프로세스의 주기 시간은 어떻게 됩니까?

대답해야 할 질문이 많이 있습니다. 잘못된 데이터를 사용하면 답변이 크게 부정확할 수 있습니다.

머신 데이터 플랫폼의 힘과 결합될 때 공장 장비의 정확한 생산 데이터는 병목 현상과 용량 제약을 강조합니다.

이러한 통찰력을 통해 관리자는 장비 및 인력과 같이 활용도가 낮은 리소스를 쉽게 식별하여 적절하게 재할당할 수 있습니다.

일정 및 계획

일정 및 계획은 전통적으로 많은 제조 회사에서 비즈니스 기능만큼이나 예술 형식이었습니다. 이는 수동으로 수행했든 MES와 동일한 격리된 거품에서 작동하는 독립 실행형 계획 소프트웨어와 함께 수행했든 상관없이 사실입니다.

이러한 경우 검토 기간이 길수록 인사이트의 정확도가 떨어집니다. 이는 수요 및 공급 추정과 같은 장기 계획은 물론 주기 시간, 부품 수, 품질 불량품과 같은 보다 일반적인 측정에서도 마찬가지입니다.

제조업체는 추세 분석, 프로세스 개선 및 병목 현상을 위해 실시간 데이터를 사용하는 일정을 개발할 수 있습니다. 이러한 일정은 교대조, 기계, 작업자 또는 작업에 대해 계획할 수 있습니다. 그리고 데이터가 플로어의 현재 상황을 반영하기 때문에 즉시 조정이 가능합니다.

품질 보증 및 품질 관리

품질은 비용과 브랜드 측면에서 제조업체를 만들거나 만들 수 있습니다. 그리고 대부분의 MES의 경우 품질 수치는 수동 계산을 기반으로 전송되어야 합니다. 정보는 종종 두 번 이상 전송되어 정확성이 떨어지거나 오류가 복잡해집니다.

머신 데이터 플랫폼을 사용하면 불량품이 정확하게 계산되고 보고되기 때문에 데이터 품질이 생산 품질에 영향을 미칩니다. 그 이점은 또한 관리자와 운영자가 평균보다 높은 품질 불량 개수를 식별하고 추가 문제를 방지하기 위한 조치를 취할 수 있도록 하기 때문에 계산을 넘어 확장됩니다.

장비 유지보수

장비와 기계는 제조업체의 생명선이지만 모양을 유지하는 것은 비용이 많이 드는 작업입니다. 전통적인 유지보수 철학은 예방적 유지보수를 중심으로 통합되었습니다. 그러나 이러한 프로그램은 수동으로 관리되었기 때문에 과도하게 유지하거나 과소하게 유지하는 위협은 비용과 생산성을 희생시키는 실질적인 문제였습니다.

실시간 머신 데이터를 사용하는 머신 데이터 플랫폼은 머신 사용, 상태 및 성능 데이터를 확인하여 조건 기반 프로그램을 활성화합니다. 또한 진단 데이터를 제공하여 기계의 실제 상태를 이해하고 작업자에게 문제를 신속하게 경고하고 알릴 수 있습니다. MachineMetrics는 유지 관리가 관리되는 경우 FiiX 및 UpKeep과 같은 CMMS 솔루션과 직접 통합될 수도 있습니다.

MES에서 기계 데이터를 사용하면 유지보수 관리자가 비용을 낮추고 마모를 줄이며 기계 수명을 연장하고 용량을 확보하는 예측 및 처방 계획을 개발할 수 있습니다.

생산 성과 분석

MES 시스템의 목적은 관리자가 생산 프로세스의 성능을 이해할 수 있도록 하는 것입니다. 그러나 기능은 입력되는 데이터만큼만 좋습니다. 수동 데이터, 누락된 데이터 또는 격리되고 구조화되지 않은 데이터는 MES의 출력이 정확하지 않음을 의미합니다.

머신 데이터는 MES의 가능성을 열어주는 보다 정확한 렌즈입니다. 머신 데이터 플랫폼을 사용하면 가동 중지 시간, 주기 시간, 용량, 품질 및 기타 변수가 캡처되어 MES에서 공장 현장의 진정한 반영으로 사용됩니다.

MES를 사용하여 머신 데이터를 활용하는 방법

데이터 수집을 자동화하고 MES를 한 단계 끌어올릴 때가 되었습니까?

MachineMetrics는 기계 상태와 작업을 자동으로 추적하여 완전한 작업 현장 가시성을 통해 더 나은 결정을 내리고 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

MES와 같은 관리 솔루션은 기본 통합 또는 MachineMetrics API를 통해 쉽게 통합할 수 있습니다. 이렇게 하면 MES의 핵심 기능이 정확한 실시간 생산 데이터에 의존할 수 있습니다.

MachineMetrics의 통합에 대해 자세히 알아보거나 머신 데이터 플랫폼의 진정한 영향을 발견하기 위해 우리 팀과 시간을 정하십시오.

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