시각 및 청각 신호를 사용하여 숙련 된 제조 관리자는 종종 공장이 잘 작동 할 때 감지 할 수 있습니다. 침묵은 생산을 의미하지 않는다. 현재 노동자가 없으며 생산이 없습니다. 그것은 비공식적이고 매우 주관적인 형태의”데이터”를 통해 얻은”데이터”를 통한 기계 모니터링입니다.)

연습은 그것을 추천 할 것이 많지만 출력을 극대화하고 비용을 최소화하기에 충분하지 않습니다:실제 측정이 필요합니다. 대부분의 공장은이를 위해 효율성,활용 및 생산성의 조합을 사용합니다. 최근 몇 년 동안 많은 사람들이 그 믹스에 오이를 추가했습니다. 그러나 이러한 메트릭은 무엇을 측정합니까? 그들은 정확한 피드백을 제공 할 것인가? 이러한 메트릭이 가장 적절한 측정입니까?

제조 성능 측정

생산,효율성 및 로그 출력을 계획합니다. 제조 실행 시스템은 공장을 통해 이동함에 따라 작업을 구성하고 추적합니다. 둘 다 생산 된 것과 언제 생산되었는지에 대한 데이터를 산출하지만 비용을 제어하고 고정 된 자원 집합에서 출력을 극대화하는 데 제한된 도움이됩니다.

이것은 효율성,활용 및 생산성 측정이 들어오는 곳입니다.

효율성은 입력 대 출력의 비율입니다. 효율적인 프로세스는 대부분의 입력을 출력으로 변환하며 비효율적 인 프로세스는 더 높은 비율을 낭비합니다. 일부 프로세스는 본질적으로 비효율적입니다. 항공 우주 부류를 기계로 가공하는 것은 그것을 낭비하는 금속의 대부분을,사실상 멀리 자르는 관련시킵니다. 그게 효율적입니까? 더 오래 걸리고 더 많은 처리 단계가 필요할 수도 있지만 3 차원 인쇄가 더 효율적일 수 있습니다.

요컨대,게이지로서의 효율성은 모호하고 심지어 오해의 소지가있을 수 있습니다.

어떻게 활용에 대한? 이는 리소스 활성화의 척도입니다. 금속 부품을 펀칭하는 프레스가 사용되고 있습니다. 수리를 기다리는 사람은 그렇지 않습니다. 그러나 낮은 사용률은 반드시 부정적입니까? 제조 셀의 일부인 프레스는 1 분에 한 번만 작동 할 수 있습니다. 셀이 효율적으로 실행 되더라도 프레스 사용률이 낮습니다.

생산성은 입력 단위당 생산량에 따라 결정됩니다. 가장 자주 그것은 노동 생산성의 관점에서 표현됩니다:예를 들어 자동차를 조립하는 데 얼마나 많은 시간이 필요한지. 이론적 근거는 차량 당 적은 시간 비용 절감을 의미한다는 것입니다.

광범위한 자동화 이전에는 사실이었을 수도 있지만 오늘날 측정 값은 적습니다. 고도로 자동화 된 공장에서는 물건을 만드는 데 직접 관여하는 사람이 거의 없으며 총 비용에 대한 직접 노동의 기여도는 적습니다.

제조 성능의 더 나은 계산?

지난 25 년 동안 또는 많은 제조 업체,공장 성능을 측정 하는 더 나은 방법을 찾기 위해 전반적인 장비 효과 채택 했다. 유엔의 가치를 이해하기 위해서는 이러한 용어로 드릴 다운 할 필요가있다.

• 가용성-컴퓨터가 실행될 수 있는 총 시간의 백분율입니다. (일주일에 168 시간이 있으므로 분모로 사용하십시오. 이 고장으로 인해 사용할 수없는 경우)그것은 설정 시간과 시간을 포함한다. 참고:이것이 사용률과 어떻게 다른지,이는 머신이 실행 중인지 여부만 측정합니다.
• 성능 속도-이것은 기계 또는 프로세스가 할 수있는 것의 백분율로 달성되는 실제 출력입니다. 그것은 공구 생활을 증가하거나 작은 조각을 감소시키기 위하여 달리는 감소된 속도 뿐 아니라 몇몇 가동을 괴롭히는 마이크로 정지를 고려합니다.
• 품질 비율-이 총 출력에 비해 공정에서 나오는 판매 가능한 제품의 비율입니다. 프로세스 및 재료 변형뿐만 아니라 시동 및 셧다운 손실로 인한 스크랩을 설명합니다.

가치 및 한계

개선의 기회를 강조한다. 그것은 관리자에 초점을 무엇을 간과하는 것을 식별하는 데 도움이됩니다. 기계 또는 라인을 설정하는 데 시간이 오래 걸리는 경우 그 세 가지 기여 요인에 반영 될 수있다. 프로세스가 필요한 공차를 보유 할 수없는 경우,그 품질 속도에 표시됩니다. 마찬가지로,마이크로 파업은 성능 속도를 감소시키고 가난한 신뢰성은 가용성에 나타납니다.

두 가지 중요한 결함이 있습니다. 그것은 생산성을 측정하지 않으며,다른 모든 측정과 공통으로 정확한 데이터가 필요합니다.

생산성 해결 첫째,가용성 구성 요소는 노동력을 추가하여 높일 수 있습니다. 경주 용 자동차 피트 스탑과 마찬가지로 더 많은 사람들이 설정 시간을 줄일 수 있습니다. 같은 맥락에서,이 문제 지점에서 근로자를 배치하여 마이크로 파업의 영향을 줄일 수 있습니다. 질 비율은 과정에 들어가기 전에 들어오는 성분 또는 물자를 검열해서 아마 제시될 수 있었습니다. 이러한 조치는 생산성을 희생시키면서 개선 될 수 있습니다. 결론은 다음과 같습니다.

부정확 한 데이터는 모든 성능 측정에 문제가 있습니다. 자동화 된 기계 모니터링 데이터가없는 공장에서는 수동 입력에서 비롯되며,작업이 시작 및 완료 될 때의 일부 추적 추적과 결합 될 수 있습니다.

바쁜 공장에서 감독자는 모든 정지 및 사건,특히 사소한 영향을 미치는 사건을 기록하는 것을 쉽게 잊을 수 있습니다. (비록 그들이 자주 재발하면 만성적 인 손실을 구성합니다.)수동 데이터 입력 또한 주관적이며 의식적 또는 무의식적 편견의 위험이 있습니다. 그리고 잘 알려진 바와 같이,신뢰할 수없는 데이터는 신뢰할 수없는 성능 측정으로 변환됩니다.

데이터 문제 해결

공장의 각 기계가 교대 근무 및 근무 시간을 통해 수행하는 작업에 대한 정확한 제조 데이터에는 기계 모니터링 솔루션이 필요합니다. 역사적으로 이것은 비싸고 어려웠습니다. 오늘날,저렴한 센서와 통신 기술의 배열,(.

기계 모니터링과 관련된 두 가지 용어는 산업 사물 인터넷과 인더스트리 4.0 입니다. 동일하지는 않지만 중첩되며 둘 다 어느 순간 공장 및 기계 활동에 대한 매우 세분화 된 데이터를 수집하는 것과 관련이 있습니다. 공장 성능 방법에 대한 논의가 보여 주듯이,정확한 데이터를 수집함으로써 기계 모니터링 기술을 구현하는 제조업체는 공장 운영을 측정하고 개선 할 수있는 능력을 향상시킬 것입니다.