Это знакомая картина: завод инвестирует в новую роботизированную ячейку или автоматизированную линию, ожидая явного скачка производительности и эффективности. Оборудование работает точно так, как указано. И тем не менее, показатели эффективности в масштабах всего предприятия практически не меняются, поскольку уровень отчетности под новой автоматизацией по-прежнему представляет собой лист Excel, заполняемый вручную.
Почему новая автоматизация не всегда проявляется в цифрах?
Роботизированная ячейка может работать точно и стабильно, но если окружающая система измерения по-прежнему полагается на то, что операторы вручную записывают производительность, время простоя и качество в конце смены, общая картина эффективности завода остается такой же ненадежной, как и до инвестиций. Автоматизация улучшила процесс. Это не улучшило наглядности этого процесса.
Что является настоящим узким местом: машина или измерение?
- Новая автоматизированная линия может работать с полной производительностью, в то время как сообщаемый показатель OEE по-прежнему отражает старые «слепые зоны» ручного отслеживания на других участках завода.
- Короткие остановки и микроотклонения на новом оборудовании могут остаться незамеченными, как и на линии с ручным управлением, которую оно заменило, если одновременно с ним не был модернизирован сбор данных.
- Планирование капитальных затрат на следующем этапе автоматизации часто основывается на показателях эффективности, которые изначально никогда не были точными.
Почему это важно для следующего решения о капиталовложениях?
Когда решения об инвестициях в автоматизацию основаны на показателях эффективности с разницей в точности в 10–15 пунктов, экономическое обоснование для следующей роботизированной ячейки или автоматизированной линии опирается на тот же шаткий фундамент, что и обзорное собрание, которое должно улучшиться. Заводы, сочетающие новую автоматизацию со сбором данных на уровне оборудования, обычно видят, что рентабельность инвестиций подтверждается реальными цифрами, а не оценками.
Что должно быть первым: автоматизация или инфраструктура данных?
Они не обязательно должны быть последовательными, но они должны быть парными. Автоматизация процесса без автоматизации его измерения лишь сдвигает «слепую зону», а не закрывает ее. Заводы, которые видят наибольшую рентабельность инвестиций, — это те, которые рассматривают сбор данных на уровне оборудования как часть инвестиций в автоматизацию, а не как второстепенную мысль, придуманную позже.
Что следует задать инженерам перед следующим проектом автоматизации?
- Будет ли производительность нового оборудования измеряться автоматически или оно по-прежнему будет вестись вручную?
- Отражает ли текущий базовый уровень OEE реальную производительность или удобную оценку?
- Основано ли экономическое обоснование этих инвестиций на цифрах, выдерживающих проверку на машинном уровне?
Примечание к этому фрагменту
Прежде чем будут одобрены следующие инвестиции в автоматизацию или робототехнику, стоит убедиться, что базовый показатель эффективности, по которому они измеряются, реален.
Часто задаваемые вопросы
Почему новая автоматизация не всегда улучшает показатели эффективности всего предприятия?
Потому что, если сбор окружающих данных по-прежнему осуществляется вручную, общая видимость завода остается такой же ненадежной, как и до того, как оборудование улучшилось, а измерения — нет.
Каков риск построения экономического обоснования автоматизации на основе ручных данных?
Базовые показатели эффективности могут иметь разницу в точности в 10–15 пунктов. Это означает, что прогноз рентабельности инвестиций для следующих инвестиций строится на цифрах, которые изначально никогда не были точными.
Следует ли модернизировать инфраструктуру данных до или одновременно с инвестициями в автоматизацию?
Сочетание нового оборудования со сбором данных на уровне машины гарантирует, что фактическое воздействие инвестиций будет точно измерено, а не оценено.
Автор: Ketsol Pvt. Ltd. — базирующаяся в Пуне компания, занимающаяся промышленным Интернетом вещей и производственной аналитикой, работающая с индийскими производителями над цифровыми решениями, автоматизацией и искусственным интеллектом Vision для производственных цехов.
Узнайте больше на ketsol.ai.
Автоперевод статьи:
Источник
