制造业中的生产和过程优化
工艺改进技术对于优化制造任务至关重要。如果做得好，这些优化的流程会带来更高的效率。但是有什么联系呢？为什么流程优化对于提高效率如此重要？
答案在于活动的有效性。生产很多东西是不够的。必须精心安排生产成品所需的任务、检查、调整和动作，以找到投入最少的东西。
许多公司将此描述为“持续改进的途径”。在大多数制造业务的情况下，该路径以机器为中心。人们，例如操作员、机械师和技术人员，出于习惯和培训而与他们的机器进行交互。他们的大部分努力旨在确保最大程度的正常运行时间。但无论数据是手动的还是电子的，他们行动的有效性才是最重要的。进行调整以使交互更有效的行为称为流程优化 .
什么是生产优化？
生产优化是旨在提高生产系统生产力的一系列活动。它与流程优化不同，在流程优化中，优化工作的重点是使成品在其各个阶段更加高效。
生产优化使用模型、分析、优先级和测量来提高生产力。这种优化包括设备、暂存区、库存协议、设施布局、运输等。
优化生产是石油生产和天然气建设等大型行业中使用的一种策略。但优化可用于几乎任何生产过程的大多数制造操作，以提供更大的价值。
随着物联网技术的成熟，公司发现实时数据分析提供的信息使他们能够了解系统不断变化的条件和流程，以及如何使用它来提高生产力。公司必须利用这些见解来优化整个生产过程中的生产率。
洞察力可以带来生产优化和更大价值的示例包括：
- Work in Process – 许多专注于“流程改进”技术的公司将精力完全集中在产品本身上。但是在制品会显着影响生产力。过多的库存占用太久会损害现金流，并可能产生潜在的税收问题。由于多次移动，不必要地将产品从一个站点移动到另一个站点也可能会增加人工成本。
- 工作站审计——随着技术使交互式仪表板和工厂板数字化，这些 HMI 的位置可能需要重新考虑。在手动跟踪环境中有意义的事情可能会增加工作量或降低数字环境中的效率。 HMI、屏幕、监视器和其他设备是低调的，可以以提高生产力的方式放置。
- 不必要的空间 - 在制造业中，死空间通常会成为 WIP 的家，无处可去。这意味着更多的处理和增加的运营成本。
- 瓶颈——瓶颈会导致上游生产流程的停工。如果工厂监控平台已经开始最大限度地提高某些工作站的输出，管理人员可能需要解决由上游增加导致的瓶颈。
- 改进的库存通信——随着实时数据突出问题并提出解决方案，技术将启用新的仓储和库存协议，从而提高产量。沟通是新环境中材料流动的关键。
数字化和数据驱动生产的旅程包括进行更改以优化生产性能和降低成本的要求。为了利用现有技术，随着物联网驱动的生产监控平台的力量开始产生价值，一些公司可能会意识到需要移动机器或改变工厂的整体布局。
在MachineMetrics Downtime pareto图表中分析了最重要的停机原因。
流程优化与生产优化的区别
流程优化和生产优化之间最显着的区别在于流程优化消除了生产系统中特定流程步骤中的不必要步骤。这是一种产品优化，旨在通过提高该步骤或子流程的效率来最大限度地优化生产。另一方面，生产优化旨在优化系统本身。它可以使用基于实时数据的模型来查看流量、机器布局、劳动力利用率和其他因素，以改善整个生产系统的物理性能和布局。
流程优化将包括以下步骤：
- 识别特定于流程的问题
- 分析当前状态以创建所需状态
- 审核更改以查看结果
- 监控更改以使其保持正常
生产优化将包括以下步骤：
- 改变工厂布局
- 在使用点更换或重新布置机器和工具
- 实施新的 WIP 程序
- 培训操作员和技术人员如何响应自动警报和洞察监控系统以消除旧习惯
- 开发新的内部库存交付程序
- 评估监视器和 HMI 布局
生产和流程优化的目标和好处
生产和流程优化包括在几个关键领域进行改进。这些领域中的每一个都累积起来，以最少的资源消耗更有效的流程和更重要的产出。通过进行工艺优化，制造商可以实现：
提高机器正常运行时间
停机时间是每个制造经理存在的祸根。许多人花费大量时间来管理其原因以及处理其后果。通过采用基于数据的方法，公司可以减少停机时间并增加其设备的整体正常运行时间。
实现这一目标的一种方法是分析和排列生产过程中计划外停机的主要原因。然后，此信息可用于调整或调整流程，以减少或消除许多停机事件。由于该列表按从最差到最少的顺序排列，因此可以首先解决最恶劣的罪魁祸首。
一旦正常运行时间增加并稳定下来，管理人员就可以有条不紊地按照清单进行，根据需要更改流程参数以使每个项目符合要求。但是，此列表和排名的关键是干净、清晰的数据，有助于优先考虑需要注意的事项。
更快地响应机器级别的问题
有时，问题不在于机器；这是给机器进料的上游过程。通过捕获数据以可视化这一点，可以实施 WIP 流或其他原料的变化以提高正常运行时间。另一个例子是培训或缺乏培训，操作员可能在错误的时间处于错误的位置以清除警报并根据需要重置机器。
同样，数据对于帮助领导者进行更好的培训以确保操作员永远不会错位变得至关重要。关键是优化流程可以在问题发生时提高机器级别的响应时间。使用数据来识别这些区域，可以同时优化多个区域，从而对正常运行时间产生乘数效应。培训、工作流程、设备布局、材料质量等问题都可以通过清晰的可视化数据进行优化。
延伸阅读： 如何使用 MachineMetrics 更快地响应停机时间
改进维护
传统的维护计划依赖于被动措施。要么允许设备运行到故障，要么使用预防性维护来保持机器 运行良好。
但是预防性维护是建立在基于时间的假设之上的。它假设皮带和皮带轮将根据原始设备制造商 (OEM) 指定的广泛平均值在特定时间断裂。但这并没有考虑到生产的产品是轻型的工业设备，从而可以延长零件的使用寿命。而且它不考虑重型生产，例如建筑、石油生产或一般的石油和天然气以及其他地面设施，其中零件的磨损可能比计划的更快。在前者的情况下，钱是在可以推迟的时候花的。在后一种情况下如石油和天然气 , 停机时间可能会在最意想不到的时候发生。
自动数据收集等先进技术可以改善维护功能并增加 设备的正常运行时间。通过启用基于状态的监控，可以根据实际情况进行规定性或预测性维护。通过部署先进的传感系统，数据可以帮助公司 了解设备当前的实时状态。随着时间的推移，深度分析可以帮助开发新的机会， 准确预测故障，并在最有意义的时间安排更换，例如转换或停机时间。
延伸阅读： 制造业中不同类型的维护
流程优化的目标应该包括几个方面：
- 首先是改进初始流程。使用数据、趋势和模式可以识别，以帮助调整或更好地调整现有流程。它可能涉及布局、材料流或沟通问题。
- 其次，应处理参数和操作条件。同样，数据使这更容易发现，也更容易按严重程度排序。这可能意味着机器设置、最佳速度等。
- 第三个考虑是应该对设备进行审核以确定最佳的维护方法，以改善设备的流程和正常运行时间。零件可以预先分段和准备，以进一步增加运行时间。
- 最后，机器状况的准确数据和可视化可以帮助管理人员制定实用、符合人体工程学的工作说明，并为操作员、技术人员和机械师提供更好的培训。
制造业生产工艺优化方法与技术
对于希望提高流程效率的制造商，有许多可用的解决方案：
MachineMetrics 仪表板显示从整个车间的制造设备自动收集的实时生产数据。
收集实时机器数据
传统的流程优化跟踪通常意味着手动纸张驱动的工作表和数据输入 Excel。这是耗时、容易出错且难以维护的。此外，分析通常基于人类洞察力，这可能是有偏见或错误的。这就是公司开始无纸化的原因。
收集实时数据并将其情境化以供管理者和操作员查看，从而获得优化生产的见解 过去不可能；洞察力，可以正确了解车间的生产进度和设备性能。借助仪表板和相关的生产分析和报告，可以更快地更改 SOP 并带来更高的质量 效率和增加的产量。
延伸阅读： 制造数据收集：优化车间的关键
瓶颈分析
每个经理都知道瓶颈是什么以及它对生产过程的危险。大多数人都可以在他们的操作中识别出发生这些阻塞的几个关键区域。但正如实时数据提供洞察力和解决方案以优化机器级别的流程一样，它也可以洞察可能或可能不明显的瓶颈。当数据可能已经确定时，人工操作员可能会为一个原因分配一个备份 这是另一个。
通过实时数据和分析，机器和流程数据可以识别整个生态系统中的瓶颈和限制。这些数据使操作员能够跟踪流程，以关注那些导致最多停机时间的瓶颈。无论阻塞是物理限制还是运营限制，例如调度或错过改善设置时间和减少转换的机会，借助分析和 OEE 软件授权的基于云的数据都可以消除中断。
停机时间分析
机器停机时间分析是一种有用的方法，可以突出需要立即解决的区域。通过合理利用捕获的停机时间数据，管理人员和操作员可以从最严重的违规者开始。但这个分析的关键是能够访问和查询数据，从而了解原因。
可以从数据中收集帕累托图的使用、计划外停机时间百分比、高绩效班次和低绩效班次以及操作员、平均故障间隔时间、平均修复时间和其他 KPI。通过这些仪表板，开发出更成熟的工具和解决方案，以构建一种通用方法来减少或消除原因并从长远来看优化流程。
预测分析
预测分析可能是使用数据驱动软件时最有价值的工具之一，它可以增强您的流程。该软件使用机器数据来诊断和预测故障。而且由于它可以连接车间内的所有设备，因此可以对整个生态系统进行预测，并更快地部署解决方案，即使不是立即针对公司感兴趣的问题领域。它也可以为石油生产和天然气生产等大型行业做同样的事情。
机器算法检测人类根本无法检测到的模式。这允许在问题发生之前进行主动干预，或者在问题发生时进行精心策划的维护和转换解决方案。这些预测分析甚至可以通过监控工具磨损和预测工具何时失效来延长工具寿命。定制应用程序甚至可以允许在机器级别制定自动化和半自主解决方案，从而让操作员腾出时间来完成其他任务，从而进一步提高质量并最大限度地提高产量。
在机器级别分析停机原因可提供对特定设备可能导致问题的原因的细粒度洞察。图为 MachineMetrics 的“停机时间”报告。
使用 MachineMetrics 优化您的车间流程
使用 MachineMetrics 工业数据平台，制造商可以以前所未有的方式优化他们的流程。这种优化是通过多种方式实现的：
准确、实时地跟踪机器停机时间
手动跟踪数据本身就存在缺陷。虽然出于善意，但纸张跟踪可能容易出错并且可能会增加 风险。跟上进度也很困难，而且数据缺失和缺失也很常见。此外，数据很可能会被四舍五入，因此准确度会大大降低。
手动跟踪通常需要将数据输入 Excel 或其他电子表格才能理解数据，这意味着数据在到达需要的人手中时已经过时。但这种分析的深度是有限的。而且人类的解释可能会有偏差。
借助 MachineMetrics，操作员、经理和其他主要利益相关者可以立即了解实时、准确的机器数据。由于数据是实时的，他们可以通过远程平板电脑或机器和车间上方的仪表板进行指尖访问，以了解故障的实际原因。
仪表板和报告非常直观，可让您快速了解停机原因，并为采取行动和降低运营成本提供快速解决方案。
启用基于机器事件的工作流和通知
借助 MachineMetrics 软件，机器数据可用于触发工作流程。这些强大的工具可确保将正确的信息发送给正确的人员或自动化系统以供实施 行动。这些操作采取事件、通知、有用链接或 webhook 的形式，每个都可以通过在出现问题时快速采取行动来优化流程。
延伸阅读： 制造商的 10 大工作流程
事件可能会向正确的人触发电子邮件或文本通知。过去，操作员需要依靠视觉提示、电话、PA 系统或其他通信方法来通知其他人出现问题。通常，风险是 通知的人是执行任务的错误人选。在许多情况下 ，操作员可能不知道问题出在哪里。对于事件，报告正确的问题可以节省重新启动或修复的时间。
通知允许立即进行通信，从而节省时间并减少识别和解决问题的步骤。如果主管知道该消息表明原料不足，他们可以跳过机器行程，直接进入上游的瓶颈流程。
Webhook 进一步提升了操作级别。这些微小的数据包可用于触发机器本身的补救措施。或者它们可以与计算机化维护管理系统 (CMMS) 结合使用，以自动通知维护团队、检查备件库存并将其发给技术人员，从而提高系统的完整性并加快维修和重启时间。
根据机器状况改善维护
MachineMetrics 可以使制造商利用准确的机器状况来开发基于状况的、预测性的或规定性的维护计划。可以随时评估设备的健康状况，操作人员和管理人员可以通过保留被动维护计划来节省时间和维护成本。
结果是大大提高了整体设备效率 (OEE)，通过将战略性设计的维护策略添加到价值流中来减少停机时间并帮助改进流程。然后将这些数据添加到分析中，以便更精确地优化所有制造领域，并建立对系统完整性的信心。
MachineMetrics 允许制造商在机器和工厂级别利用数据的力量。凭借一系列强大的边缘设备与支持 AI 的数据平台，MachineMetrics 可以提供应用程序或帮助您构建自己的应用程序和模型，以基于实时数据和条件驱动高效且可操作的洞察力，从而优化任何环境中的流程。联系我们 今天所以我们 可以向您展示如何充分利用您的数据。
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