部署新技术前的制造数据基线化：解锁成功的第一步

知晓现状是通往目标的第一步

您知道忘记启动Apple Watch或Strava、得不到整个锻炼记录的感觉吗？这就是跳过基线化直接跳入数据驱动项目的感觉。无论您在做什么，如果不知道起点，可能就没有准确视角知道走了多远、实际达成了什么。计算行进距离或进步的关键变量是知道起点。这就是基线化过程的核心——理解现状，以便知道前进了多远。

技术实施常以影响运营或流程为目标，MachineMetrics也不例外。我们的目标是改善全球制造组织运营。帮助制造商理解随时间使用我们产品改善了多少，意味着首先帮助他们了解实施前现状。我们称此为基线化，它是我们为销售前景客户和新客户入职的技术验证过程的重要组成部分。

我们承认一些客户想跳过基线化，但许多在理解价值后会经历此过程。随时间我们展示了基线化的巨大价值。我们发现大多数制造商其实不知道自己今天在哪里。有限数据可用、数据孤岛和白板追踪，让制造商了解现状变得极具挑战。这反过来使开始使用MachineMetrics或其他技术后，难以知道前进了多远。

本文聚焦我们与前景客户和客户使用的基线化过程，包括跨客户机器和整个车间的利用率基线化。为清晰起见，利用率指机器在设定时期内主动执行或被利用的状态。

基线化的收益

在实施新技术前知晓现状，能让团队明确定义实施后应做的改进。这提供清晰ROI，让续约或扩展决策变得清晰明了。对我们而言，意味着客户无需怀疑MachineMetrics是否有效。对比基线化数据与随时间数据，事实胜于雄辩。

MM基线化流程

我们的基线化流程包含4个独特步骤，自然以基于真实数据的改进计划结束。因基线化是测量现状，任何影响运营的方式都可能扭曲结果。这也是我们要求所有客户和前景客户避免在操作员可见位置安装硬件的原因。若操作员看到安装或硬件，可能调整操作行为，导致无法获得清晰基线化数据。现在探索基线化利用率流程步骤：

1. 召开内部基线化启动会

此第一步目的是让团队达成共识、收集预期、了解团队认为当前机器利用率是多少或应该多少。这也是选择如何测量利用率的时候。例如，若有机器配机械臂上料，您会将上料时间计入利用率计算吗？此外，团队对利用率的预期或猜测稍后将与实际数据对比。预期与实际利用率的差距有时令人震惊。

如果团队预期工厂运行在80%利用率，基线化却发现实际仅55%，您会有何感受或怎么做？我们在下方“评估数据”步骤详述。

谁应参会？团队练习收集预期包含什么？了解更多流程，请查看下方MM Academy培训模块！

2. 验证机器数据质量

这是基线化过程中最关键步骤。为正确基线化，使用的数据必须是好数据。好数据即真实数据。此步骤回答两个问题：

机器运行状态是否与MachineMetrics中报告的该机器运行状态匹配？

每台机器计数是否正确？产出零件时，MachineMetrics是否显示产出零件？

3. 评估数据

将团队原始预期与从机器收集的实际利用率数据对比，将成为重要对话基础。这也为可实施和衡量的改进奠定基础。

回到团队猜测利用率约80%但现实55%的场景。这意味着什么？

我们见许多前景客户和客户对实际基线化数据惊讶。然而我们见这代表制造商真正积极信号。例如，一些制造商可能考虑采购新设备，却发现现有设备内隐藏巨大产能！无此基线化练习，他们可能采购另一台未充分利用设备，而非最大化利用现有设备。

4. 制定改进计划

此时您知道团队预期、确认获得良好机器数据、知晓机器和车间实际利用率。基于评估过程报告所见，决定可做调整。

我们为客户概述基线化数据收集评估后可做的两类调整：基础调整和进阶调整。我们始终建议从基础调整开始；我们见这些基础调整催化了客户最大影响和成本节约。

基础调整：

• 增加操作员在机器旁时间
• 减少干扰
• 让物料更易获取
• 增加管理层巡检
• 调整车间布局优化工作流
• 基于数据所见鼓励各班次行为改变

进阶调整：

做完基础调整后，您可能准备好进阶调整：在机器旁实施操作员平板追踪停机和其他操作员输入数据如质量。

若对该流程好奇并想看真实数据视频演示，请申请访问我们MM Academy基线化培训。