기계 가동 중지 시간을 추적하고 분석하는 방법

작업자는 생산에 가장 가까운 직원으로서 작업 현장에 대한 깊은 가시성을 가지고 있습니다. 반면에 작업 현장 관리자와 제조 엔지니어를 포함한 다른 이해 관계자는 때때로 생산 상태, 팀이 생산 목표에 대해 어떻게 수행하고 있는지, 장비와 리소스가 얼마나 효율적으로 사용되고 있는지에 대한 가시성을 확보하는 데 어려움을 겪습니다.

다행히 연결된 장치는 데이터, 분석, 보고서 및 커뮤니케이션 도구를 제공하여 기존 제조 방식에서 발견되는 생산 문제를 조명합니다.

다운타임 분석

관리자가 직면하는 가장 일반적인 문제 중 하나는 기계 가동 중지 시간입니다. 기계가 생산되지 않는 시간. 회사 다운타임의 가장 큰 원인을 분석할 때 거의 즉각적인 지식 격차가 있습니다.

• 작업 현장에서 얼마나 많은 다운타임이 발생하고 있습니까?
• 기계가 다운된 이유는 무엇입니까?
• 다운타임 비용은 얼마입니까?
• 가장 큰 개선 영역은 어디입니까?

이러한 질문에 답하는 것은 다운타임 분석의 일부입니다. 작업 현장 관리자, 프로세스 엔지니어 및 기타 이해 관계자는 작업 현장에서 데이터를 수집하여 분석을 실행하고 문제, 기회 및 기타 통찰력을 식별하여 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.

기계 가동 중지 시간을 어떻게 추적합니까?

물론 제조업체는 가동 중지 시간 분석을 실행하기 전에 생산 데이터가 필요합니다.

전통적으로 제조업체는 펜과 종이, 화이트보드 또는 Excel 시트를 사용하여 수동으로 가동 중지 시간을 추적했습니다. 나중에 MES 또는 ERP 시스템으로 가져오는 경우가 많습니다.

수동 추적 문제

여기서 특히 다운타임 분석을 시도할 때 문제는 수동으로 수집된 데이터가 일반적으로 부정확하고 지연된다는 것입니다. 이는 운영자와 관리자가 데이터에 대해 신속하게 조치를 취하는 것을 방지할 뿐만 아니라 플랜트의 실제 생산 성과에 대한 왜곡된 시각을 초래합니다.

예를 들어, 작업자는 공구 교체와 같은 일반적인 가동 중지 시간을 보고하는 데 신경을 쓰지 않을 수 있습니다. 다운타임이 보고된 경우에도 중요한 세부 정보를 잊어버리거나 보고서에서 누락될 수 있습니다. 바쁜 작업자는 시간에 대한 직감으로 기계가 다운되었음을 문서화할 수 있습니다.

또한 수동 데이터 수집은 시간이 많이 걸리고 불필요한 데이터 컴파일이 필요합니다. 말할 것도 없이, 분석을 수행하는 사람들은 효과적으로 이해하고 사용하기 위해 훨씬 더 많은 노력이 필요한 비맥락 데이터에서 길을 잃을 가능성이 높습니다.

머신 데이터 수집 자동화

데이터 수집을 자동화하고 정확성을 보장하는 것은 성공적인 감사를 수행하는 데 필요할 뿐만 아니라 가동 중지 시간 분석만으로는 훨씬 더 광범위한 효과적인 의사 결정을 위한 기반을 제공합니다.

MachineMetrics와 같은 솔루션을 활용하면 제조업체는 실시간으로 정확한 기계 데이터를 자동으로 캡처할 수 있습니다. 당사의 플러그 앤 플레이 솔루션은 기계 제어 장치에 직접 연결되며 또한 각 기계에 배치된 태블릿을 통해 작업자로부터 컨텍스트 데이터를 수집합니다.

이러한 방식으로 제조업체는 장비에서 직접 정확한 다운타임 데이터를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 이러한 다운타임의 "이유"를 설명하는 데이터도 얻을 수 있습니다. 또한 즉시 사용 가능한 보고서 및 대시보드를 운영자, 관리자, 최고 경영진이 쉽게 사용할 수 있으므로 생산 성과를 더 잘 이해하고 실시간으로 데이터에 조치를 취할 수 있습니다.

유용한 읽기:다운타임 추적 소프트웨어란 무엇이며 왜 필요한가요?

어떤 정보가 필요합니까?

다음을 포함하여 효과적인 가동 중지 시간 분석을 실행하기 위해 기계와 작업자 모두로부터 수집하려는 다양한 정보가 있습니다.

• 다운타임 카테고리
• 다운타임이 계획된 것인지 또는 계획되지 않은 것인지 여부 다운타임의 기간
• 시스템 가동 중지 시간
• 다운타임이 발생한 시간
• 기계를 작동시키는 교대조 또는 작업자

가동 중지 시간이 발생한 이유에 대한 컨텍스트를 제공하기 위해 추가 정보가 포함될 수 있습니다(예:가동 중지 시간 범주가 "기계 결함"이고 추가 정보에 바 피더 걸림이 있음을 설명할 수 있음).

기계 가동 중지 시간 분석은 어떻게 수행합니까?

수동이든 자동이든 데이터 수집만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 분석하려면 보고서로 컴파일해야 합니다. 이 데이터에 액세스하고 쿼리할 수 있는 쉬운 방법이 필요합니다. 이것이 자동화된 기계 모니터링 솔루션이 데이터를 자동으로 가져와 분석을 실행하고, 보고서를 채우고, 맞춤형 보고서 및 대시보드 작성

다운타임을 완화하기 위해 작업하면서 왜 다운타임이 발생하는지 더 잘 이해하기 위해 조사해야 할 다양한 보고서와 측정항목이 있습니다.

머신 다운타임의 주요 원인

다운타임 이유를 이해하는 데 가장 유용한 보고서 중 하나는 기록된 모든 다운타임 이유를 집계하는 Downtime Pareto입니다.

이 보고서를 사용하면 가장 심각한 다운타임 이유를 쉽게 식별할 수 있습니다. 또한 여러 교대조, 기계 셀 또는 개별 기계 간에 데이터를 분류하여 문제가 있는 위치를 더 자세히 살펴볼 수 있습니다.

다운타임의 일반적인 범주에는 과도한 공구 교체, 과도한 작업 전환, 작업자 부족 및 계획되지 않은 기계 유지 보수가 포함됩니다.

계획된 가동 중지 시간과 계획되지 않은 가동 중지 시간

공장이 완전히 자율화될 때까지는 항상 다운타임이 있을 것입니다. 운 좋게도 이것은 "계획된" 가동 중지 시간으로 예상에 통합됩니다.

기계 모니터링을 사용하면 계획되지 않은 가동 중지 시간의 비율을 더 잘 이해하고 데이터가 예상과 다른 부분을 나타내는 부분을 확인할 수 있습니다.

높은 성과 낮은 교대조, 기계 및 작업

제조업체는 특정 작업, 기계 또는 교대조와 같은 보다 구체적인 요소로 드릴다운하여 비효율성을 파악할 수 있습니다.

야간 근무가 주간 근무보다 다운타임을 훨씬 더 많이 경험합니까? 왜?

특정 기계가 다른 기계보다 더 많은 가동 중지 시간을 경험하고 있습니까? 이것이 병목 현상을 만들고 있습니까?

분석 심층 분석

다음은 몇 가지 추가 질문입니다.

• 기계 고장을 해결하는 데 얼마나 걸립니까? MTBF(평균 고장 시간) 및 MTTR(평균 수리 시간)을 분석할 수 있습니다.
• 다운타임 분석을 얼마나 자주 수행하십니까? 매주, 매월?
• 공장에 가장 중요한 측정항목은 무엇이며 가동 중지 시간이 어떤 영향을 미치나요?
• 분석 결과 어떤 조치가 나올까요? 프로세스 변경, 신기술 등
• 변경할 때 KPI가 올바른 방향으로 움직이고 있습니까?

올바른 기계 모니터링 파트너와 함께 제조업체는 정확한 생산 데이터에 즉시 액세스할 수 있으므로 가동 중지 시간을 줄이기 위한 조치를 취할 수 있다는 사실을 알고 지속적인 개선 이니셔티브를 추구할 수 있습니다.

성공 사례

파스넬 사례 연구

Fastenal은 회사에 패스너, 도구 및 소모품을 제공하는 미국 산업 공급업체입니다. 회사는 소량을 처리하고 교대 근무 사이에 생산 변경 사항을 모니터링할 수 있는 솔루션이 필요했습니다. MachineMetrics를 구현한 지 3개월 후 Fastenal은 노동력 증가 없이 다음을 달성했습니다.

• 지난 3개월보다 305시간 더 빠르게 실행
• 150,000개의 추가 부품 생산
• 기계 활용도 11% 증가
• 30일 이내에 ROI 달성
• 50개 이상의 작업 수행

전체 사례 연구를 읽으십시오.

캐롤라이나 정밀 사례 연구

Carolina Precision은 작은 직경의 정밀 공차 CNC 스위스 선반 부품을 전문으로 하는 계약 제조업체입니다. MachineMetrics를 사용하여 회사는 다운타임의 원인을 식별할 수 있었고 Pareto 차트를 활용하여 첫해에 150만 달러를 절약했습니다. Carolina Precision Manufacturing의 사장인 Gary Bruner는 다음과 같이 말했습니다. “이것은 우리가 기계 모니터링에 대해 배운 첫 번째 큰 교훈 중 하나였습니다. 문제가 발생한 후가 아니라 문제가 발생한 즉시 찾아 해결하기 때문입니다." Carolina Precision의 전체 이익:

• 샵 생산성 20% 증가
• 장비당 평균 688시간 추가 작동
• 단 11일 만에 ROI 달성
• 관리 작업에서 하루 2시간 절약

전체 사례 연구를 읽으십시오.

위스콘 사례 연구

Wiscon은 항공우주, 의료, 에너지, 자동차, 건설, 전력 및 기타 산업을 위한 고품질 정밀 부품을 생산합니다. 회사의 주요 우선 순위 중 하나는 다운타임의 주요 원인을 식별하는 것이었습니다. 회사는 직원과 관리자가 실시간으로 보다 동적으로 상호 작용할 수 있는 방식으로 제공되는 정확한 데이터가 필요했습니다.

MachineMetrics의 솔루션을 구현한 이후 가장 큰 이점 중 하나는 단순히 장비가 실행되고 있는 시점과 특정 부품의 생산이 표준에 맞지 않는 시점을 확인하는 것이었습니다. 예를 들어, 부품 목표에 도달하지 못하고 활용도가 99%인 경우 엔지니어링은 이것이 사이클 카운트 시간 때문이라는 것을 알고 있습니다.

MachineMetrics를 사용하여 Wiscon은 회사의 전체 용량을 30%, 운영자 효율성을 48% 늘렸습니다. 또한 회사는 평균을 높일 수 있었습니다.

• 7%의 운영자 부담
• 기계 가동률 30%
• 운영자 생산성 250% 향상
• 직원당 연간 매출 $84,000

전체 사례 연구를 읽으십시오.

과소평가된 적

대부분의 기업은 실제 다운타임을 상당히 과소평가하고 있으며, 80% 이상의 기업이 실제 다운타임 비용을 올바르게 계산할 수 없습니다. 계획되지 않은 가동 중지 시간의 일반적인 범주에는 과도한 공구 교체, 과도한 작업 전환, 작업자 부족 및 계획되지 않은 기계 유지 보수가 포함됩니다.

가동 중지 시간은 생산 시간 손실의 가장 큰 단일 원인입니다. 기본 정보를 원하든 심층 분석을 원하든 MachineMetrics는 다운타임을 추적하고 모든 사람이 작업 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있도록 추적, 분석, 사용자 친화적인 보고 및 대화형 도구를 개발합니다.

지금 저희 팀과 함께 데모를 예약하여 MachineMetrics가 작업 현장에 대한 완전한 가시성을 얻는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보거나 MachineMetrics가 가동 중지 시간을 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보십시오.

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