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最大化产能:制造商的实证策略

大多数企业高度重视提升产能的能力。如果能在不增加设备成本的情况下实现这一点,价值就更大了。毕竟,制造业的本质是生产产品,而现代运营正变得越来越高效。

本文将深入探讨什么是产能,以及您可以用来挖掘车间隐性产能的策略。

什么是产能?

产能是在制造商品生产中可达到的最大产出。它通常是一个基于零件的指标,用于确定在给定资源(时间、人工、材料)下能创造的最大商品数量。

例如:一周内我们可以生产 500 个零件。

任何制造商的理想状态都是在满负荷下运行。这意味着所有设备都以最高利用率运行,并通过优化流程避免不必要的停机时间。但大多数制造企业的产能都受到几个因素之一的制约。

在致力于提升产能之前,最好先了解这些损耗是如何阻碍产能的。

六大损耗

六大损耗于 1970 年代初在日本提出,代表单独或组合限制生产的各类因素。这些损耗的累积影响定义了设备的整体设备效率(OEE),并影响该设备或工厂的可用产能。

六大损耗分为三大类及其子类:

可用性损耗

性能损耗

质量损耗

计算产能

在着手解决六大损耗引起的问题之前,企业必须先了解产能是如何计算的。行业和工艺的多样性意味着不同公司之间会有差异。不过,计算产能的基础是相同的。

  1. 机时产能: 这是机器数量乘以可用运行小时数的直接计算。范围可以是单班次或连续作业。
  2. 单一产品的产能: 将生产一个单位所需的时间除以机时产能。
  3. 多产品产能: 大多数工厂生产不止一种产品。此时,每种产品按单一产品方式计算,再将各产品产出相加。若各产品生产时间不同,则根据订单排程确定单位时间内的组合产量,以在产能范围内运作。

一旦掌握所有设备的产能,六大损耗的影响将导致每台机器和整个工厂的利用率。提升产能意味着理解并有利地管理这些变量。这通过一系列指标来实现,这些指标有助于定义利用率及改进所需的差距。

提升产能

企业寻求提升产能的原因多种多样。可能是为了满足实际或计划中的需求增长,也可能应对短期和长期的需求高峰。无论原因如何,都有几种基本策略可用于提升产能并优化制造工厂以承担额外负荷。

短期策略

长期策略

提升制造产能的策略

短期产能提升有成本高昂甚至危险的风险。若高峰期超出计划,加班会成为负担;外包则始终存在竞争对手复制产品的风险。但长期产能提升可降低成本,并保护企业免受复制风险。

释放隐性产能的关键在于使用最佳的软件和设备,以捕获、分析和情境化数据,帮助管理层更好地理解和改进运营绩效。通过基准测试进度,制造商可以开始全面优化设备利用率,并发现改进路径。

以下是管理层在尝试提升工厂产能时应密切关注的几个关键指标。

OEE(整体设备效率)

衡量制造效率的黄金标准,OEE 综合考虑了可用性、性能和质量。

从根本上说,OEE 衡量的是您利用制造设备的效果,并识别可改进领域——无论是机器闲置/停机时间、单件生产时间,还是质量问题程度。

MachineMetrics 提供开箱即用的 OEE 报表,并支持创建自定义报表。您可以轻松细分数据以发现低效环节和趋势。

最大化产能:制造商的实证策略MachineMetrics 开箱即用的 OEE 报表,提供单台机器、机器组或整个车间的 OEE 视图。

延伸阅读:

TEEP(总有效设备性能)

TEEP 在 OEE 基础上更进一步,将最大可用时间视为全年无休的 24 小时。相比之下,OEE 以总运营时间为最大可用性,考虑了非排程时间。

如上报表所示,您也可以在 MachineMetrics 中追踪 TEEP。

延伸阅读:

利用率

广义上,利用率是指在选定时期内,机器运行加工材料的时间占可用生产时间的百分比。

MachineMetrics 利用率报表可呈现以下相关组件的机器利用率数据:

此外,您可以查看所有机器、机器组甚至单台机器的利用率,从而细分数据以发现整体趋势或个别机器问题。

以下是 MachineMetrics 利用率报表的快速介绍视频:

 

延伸阅读:

案例研究:释放数百万产能价值

通过 MachineMetrics 捕获的实时生产数据,制造商可利用准确的数据驱动洞察解决问题、改进流程,并在无需昂贵加班或外包的情况下释放隐性产能。MachineMetrics 系统已成功帮助客户在降低维护成本、提升质量的同时增加产能,并确保资本支出仅在现有产能完全优化后才使用。

想了解 MachineMetrics 如何为客户释放隐性产能?在本视频案例研究中,Avalign Technologies(一家医疗器械制造商)的 OEE 总监 Matt Townsend 分享了:通过即时洞察车间绩效,实现 OEE 提升 25-30%、更有效地利用劳动力、在不增加设备的情况下增加数百万美元产能、并通过减少瓶颈提高吞吐量。立即观看案例研究。

 

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