산업기술
MOE(Machine Operator Efficiency)는 산업 기계 운영자의 성과를 측정합니다. 백분율 형식으로 표시되며 작업 현장 직원의 성과를 효과적으로 측정하기 위해 시간, 생성된 부품 및 부품 품질을 고려합니다.
작업 현장 감독자와 공장 관리자는 OEE(전체 장비 효율성)를 사용하여 산업 장비 성능을 평가하는 것처럼 MOE를 사용하여 직원의 성과를 평가할 수 있습니다.
산업 장비 구매에 대한 주요 자본 지출에도 불구하고 제조업체는 사람이 가장 중요한 자산이라는 것을 잘 알고 있습니다. MOE를 통해 관리자는 비효율성을 파악하고 교육을 강화하며 데이터 수집 전략을 개선하고 가시성을 확보함으로써 작업 현장 직원의 성과를 더 잘 이해하고 개선할 수 있습니다.
작업자 생산성을 추적하여 공장 전체, 교대조 또는 개별 작업에 관계없이 작업자의 성과를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 공장, 교대조 및 작업자가 최고의 성과와 최악의 성과를 거두고 있는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
제조업체는 장비 작업자의 효율성을 이해하기 위한 데이터를 사용하여 운영 생산성을 개선하기 위한 조치를 시작할 수 있습니다.
예를 들어, 관리자는 주어진 작업의 복잡성에 따라 저숙련 및 고숙련 운영자를 할당하는 등 그에 따라 직원을 재배치할 수 있습니다. 또는 직원들이 과중한 업무를 처리하고 있다는 사실을 깨달을 수 있습니다. 즉, 직원을 추가로 고용해야 할 때입니다.
기계 작업자 효율성 공식:전체 노동 효율성(OLE)은 기계 작업자의 효율성을 결정하는 데 유용한 제조 KPI입니다.
작업자 효율성을 측정할 때는 작업자가 작업에 소요하는 시간, 생산하는 부품의 수, 생산된 부품의 품질을 고려합니다. 여러 면에서 OEE와 유사하지만 작업자의 효율성 대 장비의 효율성을 측정합니다.
OEE와 마찬가지로 이 공식에는 세 부분이 있습니다.
이러한 각 변수는 백분율로 표시되며, 이를 함께 곱하여 전체 노동 효율성을 나타내는 백분율을 생성합니다.
가용성 x 성능 x 품질 =전반적인 노동 효율성
간단한 예를 살펴보겠습니다. 이것은 개인, 교대조 또는 전체 공장에 적용될 수 있음을 명심하십시오.
작업자는 100분 작업을 계획했지만 20분의 기계 가동 중지로 인해 생산적인 작업 시간은 80분에 불과합니다.
생산적인 80분 / 작업 예정된 100분 =80% 가용성
사이클 시간이 1분이고 사용 가능한 생산 시간이 80분인 경우(위 참조) 작업자는 부품당 1분에 80개의 부품을 생성해야 합니다. 그러나 예를 들어 그가 78개의 부품을 만든다고 가정해 보겠습니다.
78개의 부품 생산 / 80개의 생산 예상 부품 =97.5% 성능
제작된 78개의 부품 중 70개만 검사를 통과하여 판매가 가능합니다.
70개의 고품질 부품 생성 / 78개의 총 부품 생성 =89.7% 품질
이제 이러한 각 변수를 가져와 함께 곱할 수 있습니다.
80% 가용성 x 97.5% 성능 x 89.7% 품질 =70% OLE
출처:Trinity Precision
이제 기계 작업자 효율성이 무엇인지, 계산 방법, 제조업체가 작업 현장에서 더 나은 결정을 내리는 데 어떻게 도움이 되는지 이해했습니다. 그러나 생산성 향상을 위해 어떻게 작업자 효율성을 개선할 수 있습니까? 아래에서는 작업자가 더 빠르고 더 나은 결정을 내리고 고품질 부품을 적시에 제공할 수 있도록 지원하는 다양한 솔루션에 대해 설명합니다.
작업, 설정 및 주기 시간을 포함한 정확한 작업 표준을 보유함으로써 제조업체는 작업자가 책임져야 하는 실제 예상 생산 성능을 전반적으로 더 잘 이해할 수 있습니다. 제조업체가 정확한 작업 표준을 개발할 데이터가 없으면 작업자의 성과가 높은지 낮은지 알 수 없습니다.
MachineMetrics와 같은 솔루션을 사용하면 기계, 작업자 및 시스템의 데이터를 실시간으로 수집 및 추적할 수 있으며 변경 사항을 반영하도록 작업 표준을 업데이트할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 항상 정확한 성능 벤치마크에서 작업할 수 있습니다.
MachineMetrics로 작업 표준을 최적화하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
실시간 데이터 수집의 장점은 기업 경영진에서 작업 현장의 기계공 및 운영자에 이르기까지 조직 전체에서 정보를 민주화할 수 있다는 것입니다.
운영자의 성과를 향상시키려면 매일 더 빠르고 더 나은 결정을 내릴 수 있는 도구를 제공해야 합니다. 이는 생산 목표에 반대하는 위치를 운영자에게 알릴 수 있는 작업 현장 전체에 걸쳐 가시적인 대시보드의 형태를 취합니다.
또한 이러한 도구를 사용하여 문제(예:머신 다운타임 이벤트)를 시각적으로 식별하여 가능한 한 빨리 문제를 해결할 수 있습니다.
MachineMetrics는 두 가지 특정 방식으로 이를 지원합니다.
작업 현장의 대형 모니터는 주어진 셀 또는 전체 작업 현장의 개요를 제공하여 각 장비의 상태와 생산 목표에 대한 위치를 보여줍니다. 이것은 뒤쳐지거나 비활성 상태인 기계를 발견하는 데 특히 유용합니다.
각 기계에 배치된 작업자 대시보드는 작업자가 자신의 책임을 보다 효과적으로 관리하기 위해 상호 작용할 수 있는 태블릿입니다. 그들은 생산 목표에 대한 성과를 자세히 볼 수 있을 뿐만 아니라 다운타임 및 품질 문제에 대한 이유를 문서화할 수 있습니다.
MachineMetrics 운영자 대시보드는 운영자에게 즉각적인 통찰력을 제공합니다. 가동 중지 시간 및 품질 문제를 기록할 수 있을 뿐만 아니라 작업자가 도움을 요청하거나 장비에서 바로 워크플로를 트리거할 수 있습니다.
커뮤니케이션과 정보 공유는 제조 성공의 가장 큰 장애물 중 하나입니다. 수동 추적, 연결되지 않은 시스템 및 지루한 생산 회의는 운영자가 매일 경험하는 많은 문제를 늦추는 경향이 있습니다.
MachineMetrics는 통신을 개선하고 자동화를 가능하게 하여 운영자 및 기타 작업 현장 직원의 성과를 크게 개선하는 데 도움이 됩니다.
작업자는 기계에서 직접 문제를 관리자에게 쉽게 알리거나 문제가 발생하기 전에 해결하기 위해 자재 관리자, 품질 팀 또는 유지 보수의 지원을 요청할 수도 있습니다.
MachineMetrics 워크플로를 통해 작업 현장에서 프로세스 최적화 및 자동화를 지원하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
운영자 성과를 기반으로 인센티브 프로그램을 개발하는 것은 운영자에게 동기를 부여하기 위해 우호적인 경쟁 시스템을 구현하는 좋은 방법입니다. 이러한 프로그램은 다른 운영자에 대한 운영자 성과가 아니라 단순히 사전 정의된 벤치마크에 초점을 맞춤으로써 개인의 책임을 보장하기 위해 성공적으로 구현될 수 있습니다.
이러한 방식으로 모든 운영자는 "승리"할 기회를 가지며 운영자가 표준 이상으로 수행할 때마다 조직은 전체적으로 승리합니다.
또한 인센티브 계획을 시행하지 않더라도 운영자의 생산 데이터를 사용하여 성과 평가를 추진할 수 있습니다.
운영자 및 장비 성능을 이해하기 위한 시스템이 마련되어 있으므로 관리자는 기회가 있는 위치를 더 잘 이해할 수 있습니다. 병목 현상, 비효율적인 영역을 정확히 찾아내고 어떤 교대조, 작업, 기계 및 작업자가 높은 성과를 내고 어떤 것이 그렇지 않은지 확인할 수 있습니다.
이 정보는 보다 강력한 교육 자료를 개발하고 공장 현장의 성공적인 구성 요소를 활용하여 덜 성공적인 구성 요소가 생산성 향상에 필요한 도구를 갖도록 하는 데 사용할 수 있습니다.
MachineMetrics는 공장 현장에 대한 완전한 실시간 보기를 제공하는 작업자의 주요 컨텍스트 데이터에 대한 실시간 기계 연결 및 레이어를 가능하게 합니다. 운영 전반의 관리자와 운영자는 즉시 사용 가능한 대시보드, 보고서 및 애플리케이션을 통해 즉각적인 가시성과 책임을 집니다.
고객이 첫 달에 평균적으로 효율성을 20% 높이는 방법을 알아보십시오. 지금 우리 팀과 함께 데모를 예약하거나 고객 공장 중 한 곳의 운영자가 MachineMetrics를 사용하는 방법을 들어보십시오.
산업기술
3D 프린팅 프로세스가 프린터에서 바로 사출 성형 품질의 표면 마감을 생성하지 않는다는 것은 비밀이 아니지만 좋은 소식이 있습니다. 기술은 도움을 주기 위해 존재하며 항상 새로운 개발이 있습니다. 후처리가 덜 수동적이고 더 자동화됨에 따라 3D 프린팅 부품의 비용이 낮아질 것입니다. 서포트 구조 제거(또는 SLS(선택적 레이저 소결) 및 MJF(멀티 제트 퓨전)의 경우 파우더 케이크 제거)는 제작에 필요한 서포트 구조에서 프린트된 부품을 분리하는 첫 번째 단계입니다. 서포트 제거를 위해 새로운 기술을 활용하는 방법에 대한 빠른 읽
금속 또는 플라스틱 가공은 부품 생산에서 큰 역할을 합니다. 대부분의 경우 가공된 표면 마감은 최종 용도에 적합하지만 부품 표면은 주조 또는 성형이 아닌 절단되기 때문에 때때로 미적 또는 기능적 목적을 위해 표준(가공된) 표면 마감을 수정해야 합니다. . 이를 위해서는 보다 정밀한 기계 가공이나 보조 공정의 사용이 필요할 수 있습니다. 표면 거칠기 측정 가장 널리 사용되는 표면 거칠기 척도는 Ra 또는 평균 표면 거칠기입니다. 마이크로인치 단위로 평균 표면 평면으로부터의 편차를 측정합니다. 예를 들어 주철 프라이팬의 거친 표면의