Gunakan Analitik Data untuk Cepat Mengidentifikasi dan Mengatasi Masalah Produksi

Mengetahui cara menyelesaikan masalah produksi dengan cepat dan efisien adalah keterampilan yang harus dimiliki semua manajer manufaktur. Meski ada banyak strategi yang ada untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah, titik awal untuk menghilangkan masalah lantai produksi yang paling parah adalah memiliki infrastruktur yang mendukung pengumpulan dan standarisasi data produksi yang diotomatisasi.

Dengan data yang akurat dan real-time, manajer dapat mengidentifikasi masalah apa yang terjadi, akar masalahnya, dan mengembangkan solusi untuk mencegahnya di masa depan.

Masalah Produksi yang Paling Umum

Meskipun ada ratusan hal yang dapat mempengaruhi lantai produksi, sebagian besar termasuk dalam salah satu kategori di bawah ini. Kami mendorong Anda untuk mengeksplorasi sumber daya yang ditautkan untuk setiap kategori luas ini, karena mereka membahas dalam solusi untuk masalah ini dengan memanfaatkan data.

Downtime

Downtime adalah wabah semua manufaktur. Ketika peralatan tidak berjalan, pesanan tidak terpenuhi, dan keuntungan tidak tertangkap. Downtime dapat lebih lanjut dibagi menjadi kategori seperti kesalahan operator, kegagalan peralatan, masalah penjadwalan, kekhawatiran kapasitas, setup dan pergantian, dan lainnya. Dan sebagian besar perusahaan tidak menyadari dampak waktu henti pada efektivitas peralatan secara keseluruhan, melewatkan peluang yang paling jelas untuk meningkatkan.

Helpful resources:

Quality Problems

Masalah kualitas juga dapat didefinisikan dalam beberapa kategori. Kualitas vendor adalah kekhawatiran signifikan bagi setiap perusahaan, seperti halnya kesalahan manusia dan kondisi peralatan. Sakit kepala kualitas dapat dihasilkan secara internal atau eksternal, dan mereka meningkatkan biaya serta mengancam jadwal pengiriman.

Helpful resources:

Maintenance Issues

Sebagian besar perusahaan memegang filosofi kuno pemeliharaan pencegahan. Namun peralatan berkecepatan tinggi saat ini memerlukan pendekatan yang lebih dinamis dan berbasis data. Ketika peralatan tidak dipelihara pada frekensi yang ditentukan, peristiwa waktu henti pada akhirnya akan terjadi. Namun, jika peralatan “diperlakukan terlalu banyak”, produsen akan membuang anggaran pada suku cadang mesin, persediaan, tenaga kerja, dan waktu henti yang tidak perlu. Dengan menggunakan data kinerja dan kesehatan mesin, produsen dapat lebih baik memahami kapan mesin kemungkinan gagal untuk memastikan bahwa jumlah pemeliharaan yang tepat diberikan, pada waktu yang tepat.

Helpful resources:

Process and Workflow Problems

Proses yang rusak dan ketinggalan zaman adalah tantangan yang berkelanjutan bagi produsen, dan dampaknya diperkuat saat mereka berubah menjadi hambatan. Karena banyak prosedur kerja standar dipertahankan secara manual dan tidak di audit dengan cukup, mungkin berjalan tahun sebelum tim perbaikan proses mengidentifikasi masalah dan menyesuaikan proses.

Seperti masalah proses, tim mungkin merasa sulit untuk mengatasi masalah workflow. Ini dapat mengambil bentuk penjadwalan pusat pekerjaan yang tidak memadai, manajemen WIP, tata letak lantai, atau sekedar ergonomi akses ke bagian dan bahan oleh operator di titik penggunaan.

Helpful resources:

Solving Production Issues

Menyelesaikan masalah produksi dapat menjadi upaya yang kompleks. Ini memerlukan manajer untuk menyelidiki apa yang terjadi dan mencari perbaikan permanen. Namun seiring revolusi digital berlanjut melalui adopsi teknologi Industrial Internet of Things (IIoT), masalah kompleks ini dapat diatasi dengan memanfaatkan kekuatan data. Dan dengan menangkap dan menganalisis data untuk memvisualisasikan apa yang terjadi di lantai produksi, manajer dapat mengembangkan remedial taktis dan strategis untuk menyelesaikan masalah saat ini dan mencegah masalah lain sebelum terjadi lagi.

Pertimbangkan langkah-langkah ini untuk membantu menyelesaikan masalah produksi umum:

Step 1: Identify Problems

Sebelum perusahaan dapat memperbaiki masalah manufaktur mereka, mereka harus mengidentifikasinya. Langkah pertama adalah memiliki infrastruktur yang tepat untuk mendukung pengumpulan dan standarisasi data produksi. Informasi ini harus disederhanakan di seluruh organisasi dalam visualisasi dan laporan yang mudah dikonsumsi.

Hanya dengan data yang akurat dan real-time baik operator maupun manajer akan memiliki pemahaman di mana masalah terjadi dan alasan boros yang paling parah. Pengumpulan data manufaktur adalah dasar dari industry 4.0, memberdayakan sejumlah kasus penggunaan yang tidak terbatas dan memberi pemangku kepentingan kunci sumber daya yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.

Step 2: Dig into the Details

Dengan data di tangan, saatnya untuk melakukan analisis akar masalah. Analisis akar masalah adalah pendekatan yang efektif dan kuat yang menelusuri masalah produksi kembali ke penyebab tertentu. Setelah penyebab ini diidentifikasi, perubahan dapat dienkapkan yang akan bergema di sepanjang garis produksi.

Analisis akar masalah sering menggunakan alat lean dan Six Sigma seperti "The Five Whys," fishbone diagrams, failure mode analysis, dan Pareto charts untuk membantu memvisualisasikan dan memahami mengapa masalah terjadi. Ini memungkinkan peserta untuk memisahkan penyebab dari gejala untuk sampai pada alasan yang valid bagi gangguan.

MachineMetrics Downtime Pareto reports membantu mengidentifikasi penyebab utama waktu henti, membantu Anda memprioritaskan inisiatif perbaikan berkelanjutan dengan lebih memahami di mana kesalahan terjadi.

Step 3: Develop a Plan to Solve the Issue

Dengan penyebab aktual diidentifikasi, rencana perbaikan dapat dikembangkan. Ini mungkin pelatihan, perubahan fisik seperti tata letak, perubahan standar kerja, penggantian bahan, atau sejumlah langkah sendirian atau dalam kombinasi untuk memperbaiki masalah.

Kritis untuk keberhasilan rencana perbaikan apa pun adalah proses audit untuk menjaga perubahan tetap berlaku. Ini termasuk menentukan bagaimana keberhasilan akan diukur, seberapa sering audit untuk perubahan akan dilakukan, langkah apa yang akan diambil untuk lebih meningkatkan proses, dan banyak lagi.

Sekali lagi, pentingnya data tidak dapat ditiadakan. Data harus dapat diandalkan, akurat, dan detail mungkin untuk solusi yang efektif. Analisis dan perubahan manual hanya akan membawa Anda sejauh itu dan selalu rentan untuk dilupakan, hilang, atau berubah saat kelompok beralih ke masalah lain. Inilah mengapa solusi otomatis seperti MachineMetrics integral untuk keberhasilan manufaktur berbasis data.

3 Tips on How to Prevent Production Issues

Mesin hanya set baik proses yang digunakan untuk menjalankannya. Dan dalam semua kasus, semakin baik kualitas dan visibilitas data, semakin berguna data akan menjadi. Dengan perangkat lunak pemantauan produksi, perusahaan dapat beralih dari pemecahan masalah yang sama berulang kali untuk benar-benar mengenkapkan solusi yang tidak hanya bertahan tetapi juga dapat divalidasi secara real-time dan ditingkatkan seiring waktu.

Berikut adalah tiga tips untuk mencegah masalah produksi:

Analyze Data

Mungkin tidak ada yang lebih penting dari menganalisis data produksi. Tanpa data yang baik, bersih, dan akurat, perubahan tidak efektif. Data adalah kunci untuk memvisualisasikan gambar yang akurat di lantai produksi apa pun. Namun data bukan hanya bagian, nomor pekerjaan, atau hitungan jam. Data yang diperlukan untuk visualisasi tersebut termasuk data mesin, data orang, data sistem, dan data dari input lainnya di seluruh perusahaan.

Improve Operational Visibility

Dengan data yang akurat, perusahaan dapat mencapai visibilitas operasional yang lebih baik. Lagi, pengambilan dan analisis data dengan pelaporan yang intuitif yang disediakan oleh perangkat lunak selalu lebih disukai daripada pengumpulan dan analisis manual. Dengan visibilitas real-time, masalah dapat ditangani secara proaktif daripada reaktif saat operator, teknisi, dan manajer mendapatkan wawasan terhadap kondisi peralatan dan produksi aktual saat terjadi daripada setelah terjadi.

MachineMetrics menampilkan data produksi secara real-time untuk visibilitas lengkap lantai produksi. Operator dan manajer mengetahui tepat kapan mesin tertinggal dari target produksi atau mengalami peristiwa waktu henti, memungkinkan mereka untuk menyelesaikan masalah dengan cepat.

Plan Equipment Maintenance

Salah satu kontribusi paling berharga dari pengumpulan dan analisis data otomatis dalam manufaktur telah muncul dalam dampaknya pada pemeliharaan. Dengan memanfaatkan data real-time untuk memvisualisasikan keadaan aktual produksi, pemeliharaan dapat beralih dari pencegahan ke prediktif. Ini berarti data yang sama yang mengarahkan perubahan proses dan workflow untuk perbaikan dapat digunakan untuk memprediksi kegagalan bagian, memesan dan menyiapkan suku cadang perbaikan sebelumnya, dan menjadwalkan waktu optimal untuk perbaikan terjadi pada waktu terbaik untuk mengurangi waktu henti secara keseluruhan (seperti selama pergantian).

Take Advantage of IIoT and Industrial Analytics

MachineMetrics adalah platform data industri yang kuat yang memungkinkan pengumpulan data produksi yang akurat secara real-time, secara otomatis mengkontekstualkan dan menspesifikasikan data untuk aksesibilitas segera di seluruh perusahaan.

Melalui perangkat edge, MachineMetrics dapat terhubung ke peralatan apa pun, dari peralatan OEM yang lebih baru hingga mesin analog lama.

Setelah diaktifkan, sistem segera tersedia untuk membantu mengidentifikasi penyebab sebenarnya waktu henti dan hambatan dan membantu Anda sampai pada akar masalah dengan lebih cepat dan lebih percaya diri. Ini memungkinkan Anda untuk mengoptimalkan proses Anda dengan lebih cepat dan akurat dengan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan dapat disesuaikan.

Platform MachineMetrics akan mengaktifkan efisiensi yang lebih tinggi, biaya yang lebih rendah, kapasitas yang terbuka, dan pandangan yang lebih baik tentang apa yang sebenarnya terjadi di lantai produksi Anda. Hubungi kami hari ini untuk melihat bagaimana MachineMetrics dapat membantu Anda menghilangkan masalah Anda dengan data dan aplikasi real-time.

Hubungi tim kami untuk demo, atau pelajari bagaimana Avalign Technologies mengalami peningkatan OEE sebesar 25-30%, tenaga kerja yang lebih efektif digunakan, jutaan dolar kapasitas tambahan (tanpa peralatan tambahan), dan throughput yang meningkat melalui pengurangan hambatan dalam studi kasus video dengan AWS.