통계적 프로세스 제어로 장비에서 더 많은 것을 얻으십시오

모든 조직은 장비 신뢰성을 극대화하기를 원합니다. 장비가 더 오래 지속되고 더 일관되게 작동할수록 단일 투자로 더 많은 수익을 얻을 수 있으며 이는 회사의 수익에 직접적인 영향을 미칩니다. 자산의 사용 수명과 신뢰성을 연장하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 가장 중요하고 효과적인 방법 중 하나는 통계적 프로세스 제어입니다.
통계 프로세스 제어는 품질만을 위한 것이 아닙니다.
ReliabilityWeb.com 기사에서는 통계적 프로세스 제어를 "운영 및 제품 매개변수를 기반으로 조정해야 하는 시기를 배우는 것"으로 설명합니다. 통계적 공정 관리는 일반적으로 품질 관리에 사용되지만 운영에 있어서도 가치 있는 전술입니다. 기계가 가장 효율적으로 작동하는 조건에 대한 데이터와 지식으로 무장한 장비 운영자는 생산성과 사고 및 오작동 감소를 위한 강력한 조합입니다.
품질 관리에서 통계적 공정 관리는 최종 제품이 안전, 기능 및 전반적인 고객 기대. 운영 중에 이와 동일한 프로세스를 적용하면 품질 지침이 유지될 뿐만 아니라 재료 및 시간 낭비도 줄일 수 있습니다.
RCM 및 TPM 참여로 지식 향상
동일한 라인에 따라 ReliabilityWeb.com은 RCM(신뢰성 중심 유지 관리) 또는 TPM(전체 생산 유지 관리) 팀에 참여할 것을 제안합니다. 이러한 팀에 참여함으로써 운영자는 작업하는 장비가 어떻게 설계되었으며 어떻게 수행되는지에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다. 이를 통해 장비 검사 및 압력, 온도 및 유량과 같은 주요 데이터 포인트 측정의 중요성을 쉽게 이해할 수 있습니다.
장비에 대한 중요한 데이터를 수집함으로써 운영자는 운영 문제를 경영진에게 더 잘 전달할 수 있습니다. 데이터로 뒷받침되는 프로세스 불만 사항은 주의를 끌며 변화를 가져올 가능성이 더 큽니다.
데이터 수집이 첫 번째 단계입니다.
이 모든 데이터는 쉽게 사용할 수 있지만 항상 최대 용량으로 수집되거나 사용되는 것은 아닙니다. 자산 추적 프로그램은 각 정보 비트를 고유한 자산에 할당하여 정확한 데이터 수집을 간소화하므로 프로세스 제어에 직접 적용할 수 있는 정교한 분석이 가능합니다.
예를 들어, 특정 자산이 특정 세트에서 성능이 저하되는 것을 인식하는 경우 조건은 특정 생산 작업을 최고 성능의 장비에 할당하고 다른 작업은 더 효율적으로 처리할 수 있는 작업에 할당하는 것과 같은 결정을 내릴 수 있습니다. 최종 결과는 생산을 극대화하여 궁극적으로 수익에 긍정적인 영향을 미칩니다.
데이터는 접근 방식을 사후 대응에서 사전 예방으로 전환합니다.
마찬가지로 자산 추적을 통해 성능을 지속적으로 모니터링하고 생산 변경 사항을 신속하게 감지할 수 있으므로 사전 유지 관리 및 수리에 사용할 수 있습니다. 자산 추적 솔루션은 정기적인 유지 관리 일정을 보장하는 매우 효과적인 도구로, 자산의 사용 수명을 연장하고 성능 문제의 가능성을 줄일 수 있습니다.
인과 관계 분석, 파레토 차트 및 기타 진단 도구, 소프트웨어 통합 성능 문제를 일으키는 것으로 알려진 특정 변수나 요인이 감지되면 운영자와 품질 관리 관리자에게 경고를 트리거하도록 구성할 수 있습니다. 기본적으로 이를 통해 일반적으로 상당한 생산 지연을 일으킬 수 있는 영향을 최소화하기 위해 신속한 대응이 가능합니다.
자산 추적 솔루션을 구현해야 하는 많은 이유가 있지만 많은 기업에서 구현이 얼마나 비용 효율적인지 깨닫지 못하고 있습니다. 애플리케이션별 요구 사항에 맞게 설계된 맞춤형 솔루션을 통해 자산 추적은 구현하는 데 비용 효율적일 뿐만 아니라 데이터 기반 의사 결정을 위한 촉매 역할을 하므로 자산과 자산 추적 솔루션에 대한 투자 모두에서 극적인 ROI를 얻을 수 있습니다. .