Pengumpulan Data Manual:Masalah Terbesar Manufaktur
Manufaktur selalu mengandalkan data untuk mengukur kinerja dan mengidentifikasi area peluang. Namun seiring kemajuan teknologi, banyak produsen terus beroperasi seperti dulu.
Tradisi pengumpulan data produksi secara manual memiliki banyak masalah yang melekat. Dengan pemantauan yang kuat dan kemampuan analitis yang sekarang tersedia, pengumpulan data manual dengan cepat memberikan solusi otomatis.
Pengumpulan Data Manual vs. Otomatis
1. Pengumpulan Data Manual
Pengumpulan data manual secara tradisional terdiri dari clipboard, pulpen, whiteboard, stopwatch, dan timer. Ini (dan terus) digunakan untuk mencatat angka produksi, kejadian waktu henti, dan tingkat memo. Mereka juga digunakan untuk mengukur tenaga kerja dan gerakan di tempat kerja.
Seiring kemajuan teknologi komputer, alat-alat ini digantikan oleh spreadsheet Excel dan akhirnya beberapa perangkat lunak komputer yang berdiri sendiri untuk menyediakan data dan analisis dengan kualitas yang lebih baik. Namun pencatatan dan pengukurannya masih manual dan rawan human error dan bias. Data itu sendiri tertunda, tidak akurat, dan kurang dapat ditindaklanjuti.
Salah satu pelanggan kami baru-baru ini membagikan beberapa dokumen berbasis kertas yang mereka gunakan untuk mengisi untuk melacak waktu henti acara. Mereka sekarang mengotomatiskan proses ini dengan MachineMetrics. Baca cerita lengkap mereka di sini.
2. Pengumpulan Data Otomatis
Pengumpulan data otomatis adalah bagian dari transformasi digital manufaktur. Konsep ini melibatkan pengumpulan data real-time langsung dari mesin menggunakan perangkat dan sensor. Seiring waktu, banyak penyedia OEM mulai menambahkan pengumpulan data otomatis ke peralatan mereka.
Sementara pengumpulan data yang ditingkatkan, itu masih merupakan proses yang terfragmentasi karena sistem lama yang memerlukan entri data manual dan perangkat lunak yang tidak terhubung ke perangkat akuisisi data waktu nyata.
Saat ini, produsen menggunakan platform data alat berat untuk mengumpulkan, menstandarisasi, dan mengontekstualisasikan data produksi secara mandiri. Ini memberikan wawasan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik, efisiensi yang lebih besar, dan optimalisasi proses manufaktur.
Pengumpulan data otomatis memberi produsen wawasan langsung tentang masalah dan peluang produksi, tanpa semua upaya pengumpulan, standarisasi, dan menganalisis data. Di atas adalah contoh laporan waktu henti dari MachineMetrics.
Biaya Pengumpulan Data Mesin Manual
Pengumpulan data manual mungkin tampak seperti pendekatan jangka pendek yang layak, tetapi bisa sangat mahal bagi produsen.
Tidak hanya strategi manual yang sangat tidak efisien, rawan kesalahan, bias, memakan waktu, dan tertinggal waktu, tetapi juga mempersulit untuk mendapatkan wawasan real-time yang akurat. Anda biasanya harus menunggu hingga akhir hari, minggu, atau bulan untuk mendapatkan ringkasan data. Ini berarti Anda tidak dapat membuat keputusan tepat waktu yang dapat meningkatkan proses produksi Anda.
Pengumpulan data manual juga padat karya dan mengambil sumber daya dari lantai pabrik dan mengalihkannya ke tugas yang tidak bernilai tambah seperti menyortir, mengatur, dan mengirimkan data manual ke pengguna akhir. Ini tidak hanya memengaruhi produktivitas Anda saat ini, tetapi juga mencegah orang mengidentifikasi peluang dan meningkatkan proses.
Faktanya, hal ini bertentangan dengan gagasan peningkatan berkelanjutan karena tidak hanya menyita waktu karyawan Anda, tetapi juga menghambat inovasi sama sekali.
Seiring pertumbuhan bisnis Anda dan Anda menambahkan lebih banyak produk, lini, dan karyawan, pengumpulan data secara manual menjadi semakin mahal. Kami meninjau daftar konsekuensi yang terus berkembang di bawah ini.
Menerapkan MachineMetrics membantu Avalign Technologies mengotomatiskan pengumpulan data, mengurangi waktu henti, dan meningkatkan OEE, yang menghasilkan kapasitas tambahan jutaan dolar. Baca kisah Avalign.
Pengumpulan Data Manual Menyebabkan Masalah Lebih Besar
Pengumpulan data manual adalah cara yang buruk untuk mengumpulkan data operasional. Proses yang mengandalkan kertas dan spreadsheet menciptakan banyak masalah untuk ukuran kinerja, menjadikannya “gappy”, tidak akurat, dan seringkali terlalu ketinggalan zaman untuk digunakan secara efektif. Ini cenderung menjadi masalah yang menumpuk dengan sendirinya.
Produktivitas Berkurang
Setiap goresan pensil atau tanda di atas kertas mengurangi produktivitas. Variabel dan faktor yang harus ditulis operator terus mengikis produktivitas secara signifikan. Lebih buruk lagi, semakin kompleks datanya, semakin besar kemungkinan kesalahan manusia.
Ini bisa berarti pengurangan yang signifikan dalam waktu operasi per menit. Ini juga mengalihkan operator dari pemantauan kondisi alat berat yang vital dan tugas lain yang memengaruhi kualitas dan kesehatan alat berat.
Masalah ini meluas ke analisis, di mana semua data ini harus dikompilasi secara manual, dikontekstualisasikan, dan diformat ke dalam laporan dan visualisasi yang mudah dicerna.
Seorang operator berinteraksi dengan tablet MachineMetrics, memungkinkannya untuk tetap berada di jalur yang tepat untuk sasaran produksi yang diharapkan.
Metrik Berjumlah Buruk
Sebagian besar operator dan teknisi menyadari masalah yang melekat pada pengumpulan data manual. Karena itu, karyawan membuat solusi untuk meningkatkan proses, yang mungkin hanya memperburuknya. Alih-alih merekam setiap kejadian sesuai kebutuhan, banyak operator akan memilih untuk merekamnya dalam kelompok selama istirahat atau akhir shift. Ini mungkin mencakup perekaman batch setiap beberapa hari daripada secara teratur. Akibatnya, akurasi dan keandalan data berkurang.
Kebencian Karyawan
Proses manual untuk pengumpulan data dapat memicu kebencian karyawan. Karena pengukuran gerak dan kerja juga manual, maka tidak jarang pencatatan waktu ditinggalkan dari studi waktu. Karyawan kemudian menghadapi tekanan untuk memenuhi kuota, mencapai tingkat produksi tertentu, dan mencapai tujuan lain yang ditetapkan oleh bisnis manufaktur. Pada gilirannya, mereka membenci waktu yang diperlukan untuk berhenti dan menandai data manual mereka karena hal itu menjauhkan mereka dari fungsi mesin yang penting.
Informasi Kedaluwarsa
Data manual memerlukan kompilasi, penyortiran, entri data, analisis manusia, dan lainnya untuk memberikan wawasan bagi manajer untuk digunakan dalam pengambilan keputusan. Tapi, terkadang hanya relevan untuk hari, shift, atau jam tertentu. Biasanya, data manual sudah terlalu usang untuk digunakan pada saat selesai diproses.
Lebih lanjut, data tersebut kemungkinan tidak dikelola dengan baik, sehingga sulit untuk menjalankan pelaporan dan analisis historis.
MachineMetrics dapat digunakan untuk menjalankan laporan historis, serta menyelam jauh ke dalam lapisan mana pun Anda memerlukan wawasan, termasuk di tingkat pabrik, proses, mesin, atau operator.
Pengambilan Keputusan yang Buruk
Produktivitas yang berkurang, data batch yang buruk, kebencian karyawan, dan informasi yang kedaluwarsa menyebabkan pengambilan keputusan yang buruk. Jika seorang manajer melihat tingkat produksi yang dipengaruhi oleh operator yang kehilangan banyak waktu mereka untuk merekam data, mereka mungkin memutuskan bahwa hal itu menaikkan biaya tenaga kerja. Atau mereka dapat menentukan tindakan berdasarkan data kedaluwarsa yang tidak memiliki dampak nyata pada operasi.
Data Tidak Terstruktur dan Kurang Tren
Data yang dikumpulkan secara manual seringkali tidak terstruktur. Jenis data ini membuat sulit untuk melakukan apa pun kecuali analisis tingkat tinggi. Itu mungkin baik untuk beberapa tujuan, tetapi itu tidak cukup untuk benar-benar memahami apa yang terjadi di lantai toko. Anda tidak dapat memperbaiki apa yang tidak Anda pahami.
Tanpa tren, tidak ada cara untuk mengidentifikasi akar penyebab masalah. Ini sangat penting dalam lingkungan lean manufacturing di mana masalah kecil dapat dengan cepat menjadi besar jika tidak segera ditangani. Ini akan membuat mengidentifikasi akar penyebab cukup sulit.
Salah satu pilar MachineMetrics adalah kemampuan untuk terhubung dan mengumpulkan data dari peralatan manufaktur apa pun. Pengumpulan dan standarisasi data otonom ini memastikan bahwa data dapat segera ditindaklanjuti. Tidak perlu mengkompilasi dan menerjemahkan data ke dalam model umum. Ini sudah tersedia untuk digunakan dalam laporan dan dasbor yang dibuat sebelumnya.
Cakupan Terbatas
Pengumpulan data manual biasanya tidak dapat “memperbesar” masuk dan keluar pada tingkat spindel ke tingkat mesin ke tingkat pabrik atau lantai toko. Mungkin juga tidak memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan mesin berdasarkan produk atau jenisnya. Akibatnya, anggota tim menghabiskan lebih banyak waktu untuk mencari data yang mereka butuhkan, mencari tahu apa yang sebenarnya terjadi di lantai produksi, dan membuat keputusan yang akurat. Hal ini juga mempersulit untuk menemukan dan memperbaiki masalah pada mesin tertentu.
Kesalahan Manusia
Masalah yang paling mencolok dengan pengumpulan data manual adalah kesalahan manusia. Ini mungkin penyimpangan sederhana seperti nomor yang dialihkan, masalah tulisan tangan, atau lupa untuk merekam data. Ini juga dapat berarti kesalahan yang lebih kompleks seperti perbedaan interpretasi antara operator pada shift yang berbeda atau merekam informasi yang sama dalam berbagai format.
Akar Penyebab Salah
Analisis akar penyebab sangat penting dalam setiap bisnis manufaktur. Ini sangat penting untuk lean manufacturing dan yang mengandalkan perbaikan terus-menerus. Dengan kombinasi kesalahan manusia, tugas non-nilai tambah yang memakan waktu, dan masalah lain yang terkait dengan pengumpulan data manual, mungkin sulit untuk menentukan akar masalahnya.
Misalkan akar penyebab diidentifikasi berdasarkan studi waktu yang tidak termasuk waktu perekaman operator atau yang bergantung pada informasi manufaktur yang sudah ketinggalan zaman. Dalam hal ini, keputusan akar masalah yang salah dapat memperburuk keadaan.
Operator Kurang Perhatian
Jika operator merekam perhentian atau kejadian, perhatian mereka dialihkan dari menjalankan mesin. Ini dapat menyebabkan waktu henti tambahan jika penghentian lain terjadi saat merekam yang pertama. Lebih buruk lagi, kurangnya perhatian ini dapat menyebabkan kondisi keselamatan yang berbahaya karena operator tidak fokus pada alat berat.
Operator dan Manajer dapat menggunakan MachineMetrics sebagai "kotak peralatan" untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat setiap hari. Selanjutnya, mereka dapat membuat laporan historis khusus dan menggunakan data mesin waktu nyata untuk mengaktifkan otomatisasi.
Data Salah
Kesalahan manusia dapat menurunkan kualitas data yang dikumpulkan di tingkat mesin. Namun, data yang salah yang dikirimkan dari departemen ke departemen atau dimasukkan ke dalam sistem ERP dapat mengakibatkan keputusan yang salah dibuat di dalam perusahaan. Data yang salah memengaruhi pembelian, akurasi inventaris, penjadwalan, dan akhirnya, pengiriman. Jika data tidak dapat diandalkan dan akurat, hal itu dapat memengaruhi daya saing dan meningkatkan biaya.
Strategi Manual Memberi Jalan Menuju Solusi Otomatis
Masalah yang terkait dengan pengumpulan data manual bertentangan dengan apa yang telah dipelajari industri manufaktur dalam beberapa dekade sejak revolusi industri pertama. Perusahaan OEM sudah menyertakan kemampuan pengumpulan data otomatis yang disematkan dalam peralatan baru.
Fungsi ini bekerja dengan MachineMetrics Machine Data Platform untuk mengumpulkan performa dan kondisi mesin langsung dari mesin.
Sistem lama seperti peralatan analog juga dapat ditambahkan ke ekosistem yang terhubung untuk memungkinkan pemantauan produksi lengkap di semua mesin dalam perusahaan.
Tulisan di dinding untuk pengumpulan data manual. Saat bisnis berusaha meningkatkan pangsa pasar dan keunggulan kompetitif mereka, pengumpulan data manual tidak akan bertahan.
Pesaing Anda Meluncurkan Solusi Digital. Apakah Anda?
Data harus relevan, akurat, tepat waktu, dapat diakses, dapat dioperasikan, dan transparan. Pengumpulan data manual tidak mampu memenuhi salah satu persyaratan ini, apalagi semuanya.
Teknologi manufaktur otomatis akan membuat pengumpulan data manual menjadi usang. Solusi digital dapat menghilangkan pengumpulan manual dan memungkinkan operator, teknisi, dan manajer mengoptimalkan proses dan meningkatkan efisiensi.
Hal ini dilakukan dengan memanfaatkan platform terbaik di kelasnya yang dapat memungkinkan konektivitas di semua peralatan. Solusi ini mengumpulkan, mengatur, menyusun, dan menganalisis data berdasarkan kebutuhan bisnis dan mengembalikannya kepada pengguna dengan wawasan waktu nyata.
Teknologi manufaktur otomatis menghilangkan semua masalah yang melekat pada pengumpulan data manual. Staf tidak lagi diperlukan untuk mengumpulkan, menyortir, memasukkan, dan menganalisis data, sehingga tenaga kerja tidak lagi diperlukan untuk pemrosesan yang tidak bernilai tambah.
Dasbor lantai toko real-time menyediakan aksesibilitas ke semua pemangku kepentingan di lantai toko, memungkinkan orang untuk membuat lebih baik, lebih cepat keputusan setiap hari.
Membuka Kekuatan Data Real-Time dengan MachineMetrics
MachineMetrics memahami bahwa data yang akurat dan tepat waktu adalah kunci untuk proses produksi yang hebat. Pengumpulan data manual dapat dihilangkan dengan platform MachineMetrics Machine Data, menyediakan data yang bersih, akurat, dan wawasan analitis real-time.
Hasilnya akan membantu Anda mengoptimalkan proses, meningkatkan produktivitas, dan meningkatkan operasi. Faktanya, rata-rata pengguna kami melihat peningkatan efisiensi sebesar 20%. Tertarik untuk melihat cara kerjanya sendiri? Pesan demo hari ini untuk mempelajari bagaimana kami dapat membantu Anda mempercepat transformasi digital dan menghilangkan kebutuhan akan papan klip, pena, dan spreadsheet.
Otomatiskan Pengumpulan Data dengan MachineMetrics
Pesan Demo
