提升生产效率：7大经过验证的策略最大化制造吞吐量

归根结底制造业是数字游戏。一些公司仍手工报数，另一些采用新自主技术提升产出吞吐量。但许多公司新技术未达预期 ROI，是时候核对数字、理解影响制造吞吐量的因素。以下呈现如何找痛点、寻方案以增加产出吞吐量并驱动关键制造指标。

提升制造吞吐量策略

1. 检视工作流

从了解采集何数据、为何采集开始。数字游戏记住：垃圾进，垃圾出。若输入坏数据、不足数据、陈旧数据，别指望有价值输出。为更好理解制造吞吐量，绘制包含人力、设备、工艺及其协同的工作流图。此图还应标注数据承载最大价值之处，或指示吞吐量效应区（对生产吞吐量影响最大的区域/工艺）。

2. 识别瓶颈

清晰工作流应使找瓶颈相对容易。通过瓶颈分析寻找并疏通瓶颈，可能仅需改善机机、人机沟通。许多情况下工人已知瓶颈何在、为何在。若不知，采集机器数据寻找根因至关重要。一些瓶颈源于对设备循环时间认知不足。

可通过调整切深、转速、进给率提升循环效率以减少瓶颈。但必须知晓安全操作规范。在安全操作范围内运行防止额外磨损，或按使用情况减轻维护，以防停机导致瓶颈。

成功案例：OEE 总监如何利用生产数据识别并减少瓶颈，增加数百万产能。

3. 减少设备停机

妥善维护减少停机。易算出停机成本及其对 ROI 影响。这相对易计算的成本常是许多公司基于预防性维护启动数字化转型计划的原因。

寻找更好记录跟踪维护方式，可作为起步、找吞吐量效应区、为扩展或采纳新技术做明智决策。使用带提醒、实时通知、警报的技术能保持机床运转、减少停机和废品。

4. 减少废品

报废或返工阻碍制造吞吐量。更精准监控机床可提供预防性维护，但监控生产能更快发现废品。结合预防性维护和质控数据可预测错误、在问题萌芽前修复以提升吞吐量。

用工作流决定质控点位置。若检验太靠下游，错误检出前可能已产出更多废品。视控制点位置，生产线停止或错误修复前可能产出更多废品。工人应知悉工作流及质控点位置，理解为何检验或检查量规如此重要。

5. 改进培训计划

适当培训和管理是另一常见吞吐量效应因子。理解整个生产及做事原因的员工，能看到错误如何造成延误和连锁反应。教育也能帮员工做出下游节省时间、减少工艺和装夹时间的改变。知大局员工更可能观察到改进工位、消除多余步骤等方式。

教育常分两步。一、教育员工。二、让管理层倾听受教育员工。公司应有有效渠道让经验丰富、知识渊博的员工沟通想法。连接机器提供数据，但您的员工每天也在收集数据、观察模式。若无良好沟通系统或关系，您就丢失绝佳数据点和观察。这些实况信息可能直指最大吞吐量效应区，且无需在新设备上花一分钱。

6. 高效管理劳动力

员工虽应受良好培训、理解生产、知下游影响和生产吞吐量影响，但限制作业范围能提高效率。流水线早已证明：专人专岗专任务能提高生产吞吐量。

专职专责员工能更快装夹零件、执行工艺，减少换型、查阅说明、看图、检验时间。专职员工上手培训也少。但公司仍应鼓励持续教育，培养能创造上节“培训”所述价值的灵活员工。

7. 利用工厂自动化

自动化成为许多公司提升制造吞吐量的焦点。但许多连接机器、集成新技术、扩展整体平台尝试未达预期吞吐量和 ROI。不理解前文关键点就向问题扔自动化技术，大概率失败。您特定生产吞吐量效应区的信息对知晓以下至关重要……

• 需要什么数据？
• 从哪里获取数据？
• 数据需送往何处？
• 多久接收一次数据？

这些问题答案将助您理解需要何种自动化方案。寻找成功自动化方案，找提供多种数据通讯呈现方式的产品。若最终用户不懂技术提供数据背后含义，必导致失败。技术也必须灵活可定制以匹配您的生产目标，否则无法为投资交付最佳价值。宣称一刀切或更水平化方法的方案常难达预期 ROI。

为获最大价值，技术应能水平运作，但必须聚焦您特定垂直领域。此外，自动化方案应在边缘和云交付可定制混合方案，同时灵活可定制聚焦您特定目标和吞吐量效应区。

软件即服务（SaaS）和灵活硬件常提供可定制仪表盘和微服务，助公司快速高效监控控制生产制造吞吐量。仅实时机床和作业性能可视化即显示提升效率 20%。案例：MachineMetrics 助 Carolina Precision Manufacturing（小直径、紧公差 CNC 走心车削件制造商）首年节省超 150 万美元。

可定制灵活方案也有短板。新技术无法增添感知价值或达预期 ROI 的原因之一是开发集成时间长。定制方案集成周期长、扰乱生产、可能需额外工时培训工人。为增值和吞吐量，快速集成必要。寻找即插即用技术，消除耗时数据标签映射和数据标准化。

持续驱动更大制造吞吐量

归根结底，制造业是简单数字游戏：计算有限资源下能生产多少。这赋予理解制造背后“数字”极高重要性。

生产数据必须以准确方式采集，让决策者易于解读。制造吞吐量是车间内外众多变量结果，但不清晰理解生产绩效就无法改进。

我们的建议？尽早开始采集制造数据，以便跟踪件数、停机等，建立成本、浪费、生产吞吐量清晰图景。若有兴趣自动化数据采集、将海量独特数据标准化为单一模型、在预置报表中使其可视化和可执行，请立即联系我们团队。