手动数据收集：制造业最大的问题

制造业一直依靠数据来衡量绩效并确定机会领域。但随着技术的进步，许多制造商继续像过去一样运作。

手动收集生产数据的传统存在许多固有问题。凭借强大的监控和分析功能现在随时可用，手动数据收集正在迅速让位于自动化解决方案。

手动与自动数据收集

1。手动数据收集

手动数据收集传统上包括剪贴板、笔、白板、秒表和计时器。这些曾经（并将继续）用于记录生产数据、停机事件和废品率。它们还用于测量工作场所内的劳动和运动。

随着计算机技术的进步，这些工具被 Excel 电子表格和最终一些独立的计算机软件所取代，以提供更高质量的数据和分析。但记录和测量仍然是手动的，容易出现人为错误和偏见。数据本身存在延迟、不准确且不太可操作。

我们的一位客户最近分享了一些他们用来跟踪停机时间的纸质文件事件。他们现在使用 MachineMetrics 自动执行此过程。在此处阅读他们的完整故事。

2。自动数据收集

自动化数据收集是制造业数字化转型的一部分。这个概念涉及使用设备和传感器直接从机器收集实时数据。随着时间的推移，许多 OEM 供应商开始在他们的设备中添加自动数据收集功能。

虽然这改进了数据收集，但由于遗留系统需要手动数据输入和未连接到实时数据采集设备的软件，它仍然是一个分散的过程。

如今，制造商使用机器数据平台来自主收集、标准化和情境化生产数据。这为更好的决策、更高的效率和制造流程的优化提供了见解。

自动化数据收集使制造商可以立即洞察生产问题和机会，而无需进行收集、标准化和分析数据。以上是 MachineMetrics 的停机报告示例。

手动机器数据收集的成本

手动数据收集似乎是一种不错的短期方法，但对制造商来说成本可能很高。

手动策略不仅效率低下、容易出错、存在偏见、耗时且滞后，而且还难以获得准确的实时洞察。您通常必须等到一天、一周或一个月的结束才能获得数据摘要。这意味着您无法及时做出可以改善生产流程的决策。

手动数据收集也是劳动密集型的，并且会占用工厂车间的资源，并将其转移到非增值任务中，例如对最终用户进行分类、组织和交付手动数据。这不仅会影响您当前的工作效率，还会阻碍人们发现机会和改进流程。

事实上，它与持续改进的理念完全背道而驰，因为它不仅占用了员工的时间，而且完全阻碍了创新。

随着您的业务增长以及您添加更多产品、生产线和员工，手动收集数据的成本变得越来越高。我们在下面回顾了这个不断增长的后果列表。

部署 MachineMetrics 帮助 Avalign Technologies 自动化数据收集、减少停机时间并提高 OEE，从而增加了数百万美元的容量。阅读 Avaalign 的故事。

手动收集数据会导致更大的问题

手动数据收集是收集运营数据的糟糕方法。依赖纸质和电子表格的流程会给绩效衡量带来许多问题，使它们“空洞”、不准确，而且往往过时而无法有效利用。这往往是一个自相矛盾的问题。

生产力下降

铅笔的每一次笔划或纸上的标记都会降低生产力。运营商必须记下的变量和因素继续显着削弱生产力。更糟糕的是，数据越复杂，人为错误的可能性就越大。

这可能意味着每分钟的运行时间显着减少。它还会分散操作员对重要机器状态监控和其他影响质量和机器健康的任务的注意力。

这个问题延伸到分析中，所有这些数据都必须手动编译、上下文化并格式化为易于理解的报告和可视化。

操作员与 MachineMetrics 平板电脑进行交互，使他能够按预期实现生产目标。

错误的批量指标

大多数操作员和技术人员都意识到手动数据收集的固有问题。正因为如此，员工会创造变通办法来改进流程，但这可能只会让情况变得更糟。许多操作员不会按要求记录每个事件，而是选择在休息或轮班结束时分批记录。这可能包括每隔几天而不是定期进行批量记录。从而降低了数据的准确性和可靠性。

员工不满

数据收集的手动流程可能会引发员工不满。由于运动和工作测量也是手动的，记录时间被排除在时间研究之外的情况并不少见。然后，员工面临完成配额、达到特定生产率和实现制造企业设定的其他目标的压力。反过来，他们也讨厌停止和标记手动数据所花费的时间，因为这会使他们远离基本的机器功能。

过期信息

手动数据需要编译、排序、数据输入、人工分析等，以便为管理者提供决策所需的洞察力。但是，它有时只与特定的一天、班次或小时相关。通常，手动数据在完成处理时已经过时，无法派上用场。

此外，数据可能管理不善，难以运行历史报告和分析。

MachineMetrics 可用于运行历史报告，以及深入了解您需要洞察的任何层，包括工厂、流程、机器或操作员级别。

糟糕的决策

生产力下降、批次数据错误、员工不满和信息过期导致决策失误。如果经理查看因操作员花费大量时间记录数据而影响的生产率，他们可能会认为这会推高劳动力成本。或者他们可能会根据对操作没有实际影响的过期数据来确定行动方案。

非结构化数据和缺乏趋势

手动收集的数据通常是非结构化的。这种类型的数据使得除了高级分析之外很难做任何事情。出于某些目的，这可能很好，但还不足以真正了解车间正在发生的事情。你不明白的东西是无法解决的。

没有趋势，就无法确定问题的根本原因。这在精益制造环境中尤为重要，如果不立即解决，小问题很快就会变成大问题。这将使确定根本原因变得相当困难。

MachineMetrics 的支柱之一是能够连接到任何制造设备并从其收集数据。这种自主的数据收集和标准化可确保数据立即可操作。无需编译数据并将其转换为通用模型。它已经可以在预建的报告和仪表板中使用。

有限范围

手动数据收集通常不能从主轴级别“放大”和缩小到机器级别，再到工厂或车间级别。它也可能缺乏按产品或类型对机器进行分类的能力。因此，团队成员会花费更多时间来寻找他们需要的数据，了解车间实际发生的情况，并做出准确的决策。这也使得查找和修复特定机器的问题变得困难。

人为错误

手动数据收集最明显的问题是人为错误。这可能是简单的失误，例如换位数字、笔迹问题或忘记记录数据。这也可能意味着更复杂的错误，例如不同班次的操作员之间的解释差异或以多种格式记录相同的信息。

根本原因不正确

根本原因分析在任何制造业务中都至关重要。这对于精益制造和那些依赖持续改进的制造来说尤其重要。由于人为错误、耗时的非增值任务以及与手动数据收集相关的其他问题的组合，确定根本原因可能具有挑战性。

假设根据不包括操作员记录时间或依赖过时制造信息的时间研究来确定根本原因。在这种情况下，错误的根本原因决定会使事情变得更糟。

操作员注意力不集中

如果操作员正在记录停止或事件，他们的注意力就会从运行机器上转移。如果在记录第一次时发生另一次停止，这可能会导致额外的停机时间。更糟糕的是，这种注意力不集中会导致危险的安全状况，因为操作员没有将注意力集中在机器上。

操作员和经理可以将 MachineMetrics 用作“工具箱”，以便每天做出更好、更快的决策。此外，他们可以构建自定义历史报告并使用实时机器数据来实现自动化。

数据不正确

人为错误可能会降低在机器级别收集的数据的质量。但是，从部门传递到部门或输入 ERP 系统的不正确数据可能会导致企业内部做出错误的决策。不正确的数据会影响采购、库存准确性、调度，并最终影响交付。如果数据不可靠和不准确，就会影响竞争力并推高成本。

手动策略让位于自动化解决方案

与手动数据收集相关的问题与制造业在第一次工业革命以来的几十年中所学到的背道而驰。 OEM 公司已经在新设备中加入了嵌入式自动化数据收集功能。

此功能与 MachineMetrics 机器数据平台配合使用，可直接从机器收集机器性能和状况。

模拟设备等传统系统也可以添加到连接的生态系统中，以便对公司内的所有机器进行全面的生产监控。

手动数据收集的文字写在墙上。随着企业寻求提高其市场份额和竞争优势，手动数据收集将无法生存。

您的竞争对手正在推出数字解决方案。你是吗？

数据必须是相关的、准确的、及时的、可访问的、可互操作的和透明的。手动数据收集无法满足任何这些要求，更不用说所有这些要求了。

自动化制造技术将使手动数据收集变得过时。数字化解决方案可以消除人工收集，让操作员、技术人员和管理人员能够优化流程并提高效率。

这是通过利用可以跨所有设备连接的一流平台来完成的。这些解决方案根据业务需求收集、组织、结构化和分析数据，并通过实时洞察将其返回给用户。

自动化制造技术消除了手动数据收集固有的所有问题。不再需要人员收集、整理、录入和分析数据，非增值处理不再需要人工。

实时车间仪表板为车间的所有利益相关者提供了可访问性，使人们能够做得更好、更快每天做决定。

利用 MachineMetrics 释放实时数据的力量

MachineMetrics 深知准确、及时的数据是出色生产流程的关键。 MachineMetrics 机器数据平台可以消除手动数据收集，提供干净、准确的数据和实时分析见解。

结果将帮助您优化流程、提高生产力和改进运营。事实上，我们的普通用户看到效率提高了 20%。有兴趣看看它是如何为自己工作的吗？立即预订演示，了解我们如何帮助您加快数字化转型并消除对剪贴板、笔和电子表格的需求。

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