제조 처리량 – 주요 제조 지표에 대한 종합 가이드

제조 처리량이란 무엇입니까?

제조 처리량 생산 설정에서 각 생산이 완료되는 데 걸리는 시간을 추적하여 운영 효율성과 주문 이행 주기 시간을 향상할 수 있습니다. 설정된 목표 할당량을 충족하는 것과 경쟁에서 고객을 잃는 것의 차이입니다. 따라서 제조업체가 제조 처리량 충족에 뒤처지면 배송이 지연되고 고객의 기대와 일정에 영향을 미칠 수 있습니다. 이로 인해 고객은 더 신뢰할 수 있는 다른 제조 공급업체를 찾을 수 있습니다.

제조 처리 시간이란 무엇입니까?

제조 처리 시간은 제품이 제조 공정을 거쳐 최종적으로 원자재에서 완제품으로 전환되는 데 필요한 실제 시간입니다. 여기에는 원자재를 구성 요소 또는 하위 어셈블리로 처리하는 시간이 포함됩니다. 원료가 제조에 들어가는 시점부터 제조를 종료할 때까지의 전체 기간을 포함하는 전체 제조 공정을 거치는 데 필요한 시간. 제조 처리 시간에는 다음이 포함됩니다.

1. 처리 시간

원자재를 완제품으로 변환하는 데 소요되는 실제 시간입니다.

2. 검사 시간

생산 공정의 여러 단계를 포함하여 원자재, 재공품 및 완제품을 검사하는 데 소요되는 시간입니다.

3. 이동 시간

생산 지역 내의 워크스테이션도 포함하는 생산 시설 안팎으로 실제 품목을 이동하는 데 필요한 총 시간입니다.

4. 대기열 시간

처리, 검사 및 이동 활동을 시작하기 전에 수반되는 대기 시간입니다.

주기 시간 대 리드 시간 대 처리 시간

처리 시간 제품이 제조되는 데 걸리는 실제 시간입니다. 원재료를 완제품으로 전환하는 데 소요되는 기타 기간과 함께 생산 공정에 필요한 기간입니다.

제조 리드 타임은 특정 기간 내에 특정 수량의 자재를 생산하라는 지시가 포함된 생산 오더의 제조 현장으로의 릴리스와 제품 선적 사이의 시간입니다. 제조 리드 타임의 구성 요소에는 제조 처리 시간의 세 가지 요소인 자재 처리 시간, 설정 시간, 단위당 처리 시간 및 각 생산 단계 간의 대기 시간이 포함됩니다.

제조 사이클 타임은 하나의 완전한 단위를 처음부터 끝까지 생산하는 데 걸리는 시간입니다. 주기 시간은 현재 비율에 따라 수요를 완료하는 데 걸리는 시간에 대한 아이디어를 제공합니다. 주기 시간을 계산하면 생산 속도에 대한 실제 아이디어를 얻을 수 있고 데이터가 수요를 충족시키기 위해 생산 속도를 변경하는 데 도움이 됩니다.

제조 처리량을 개선하는 효과적인 방법

제조 처리량을 논의할 때 염두에 두어야 할 한 가지 주요 측면은 처리량과 출력 간에 차이가 있다는 것입니다. 제조 생산량은 스크랩 및 불량품을 포함한 총 생산량입니다. 산업, 기계, 공장 또는 개인의 생산 능력 계획의 척도로 간주됩니다. 처리량은 고객이 성공적으로 제공하고 수락한 실제 제품 또는 서비스만 측정합니다. 처리량은 무언가가 처리되거나 생산되는 속도로 명확하게 정의됩니다.

다음은 제조 처리량을 향상시키는 데 사용할 수 있는 몇 가지 핵심 기술입니다.

1. 운영상의 병목 현상 제거

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이는 데이터 기반 제조에서 처리량을 향상시키는 가장 입증된 방법 중 하나입니다. 잠재적인 병목 현상에 대해 기존 운영 및 생산 프로세스를 주의 깊게 분석합니다.

이 작업이 완료되면 제조업체는 지연, 낭비 및 손실을 방지하기 위해 병목 현상을 제거하기 위해 노력할 수 있습니다.

때때로 제조업체는 긴 단계의 프로세스 대기열을 단순화하여 프로세스를 보다 효율적으로 만들거나 프로세스를 완전히 제거하고 다른 프로세스로 교체하는 솔루션을 찾을 수 있습니다.

가장 최적의 솔루션은 여유 공간, 장비 교체 비용, 기존 프로세스 흐름 및 관련된 위험 등과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다.

2. 제조 자동화 기술 배포

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수동 작업은 높은 생산 및 공급망 비용, 소요 시간, 상당한 수준의 품질 타협으로 인해 인적 오류의 위험이 항상 높습니다. 대부분의 경우 작업에 적합한 도구를 갖추는 것만으로도 생산성에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다.

공장 공정의 자동화로 제조업체는 최종 처리량을 쉽게 늘리고 제품과 작업 조건의 품질을 모두 향상시킬 수 있습니다.

작업 자동화를 통해 생산 일관성, 관련 정밀도 및 예측할 수 없는 위험 제거도 가능합니다.

3. 제조 안전성 향상

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제조 처리량을 늘리는 과정에서 가장 큰 장애물은 작업자 안전과 사고 예방을 위해 중요한 시간을 낭비하는 것입니다.

공장 현장에서 부상당한 작업자는 제조 공정의 적시 관리에 영향을 미치고 필수 운영 활동을 중단시킬 수 있습니다. 동료 직원의 시간과 능력에도 영향을 미칠 수 있습니다.

숙련되고 효율적인 작업자의 손실, 사고에 대한 자세한 조사를 위한 임시 또는 영구 바닥 폐쇄, 결함이 있을 수 있는 사고로 인한 보험 청구, 높은 보험 비용, 장비

4. 장비 가동 중지 시간 감소

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장비 가동 중지 시간은 제조 처리율에 상당한 영향을 미칠 수 있으며 제조업체가 실시간 가동 중지 시간 가시성을 제공하는 솔루션을 선택하는 것이 중요하므로 빠른 지원을 요청하고 받을 수 있습니다.

기계 가동 중지 시간을 예측하면 유지 관리 지연을 방지하는 데 도움이 되며 이 시간은 대신 제조 처리량을 높이는 데 사용할 수 있습니다.

제조 처리량 최적화에서 인공 지능의 역할

제조업 분야는 인공지능(AI)의 적용에 가장 적합합니다. 생산 현장의 설계 프로세스에서 스마트 공급망 관리 및 관리에 이르기까지 AI는 제조 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 오늘날 대부분의 중소기업은 맞춤형 AI 솔루션을 통해 처리량, 에너지 소비 및 시간당 이익을 개선하고 있습니다.

AI가 중요한 가치를 발견하는 한 가지 영역은 AI 주도 제조 솔루션의 힘을 사용하여 데이터 기반 산업 운영을 창출하는 것입니다. 공급망 AI로 병목 작업을 제거함으로써 제조업체는 처리량을 높이고 운영 목표를 달성할 수 있습니다.

ThroughPut의 AI 기반 공급망 최적화 소프트웨어 ELI는 제조업체가 자동화되고 지속 가능하며 효율적인 공급망 운영을 통해 전례 없는 운영 우수성을 달성할 수 있도록 지원합니다. ELI를 통해 제조업체는 병목 현상을 해결하고 낭비를 제거하여 종단 간 효율성을 달성함으로써 공급망 예측 목표를 달성하고 달성할 수 있습니다.