センサイがトッププラントフロアのリスクを明らかに

Sensaiは最近、効率を低下させ、生産性を低下させ、放置すると業績に悪影響を与えるプラントフロアのリスクトップ5のリストを発表しました。このリストは、同社の専門知識と、自動車、建設資材、消費財業界の組織でのパイロットプログラムからの洞察に基づいています。

「インダストリー4.0により、プラントフロアはかつてないほどスマートになりましたが、自動化、データ交換、IIoT、クラウドコンピューティングがそれ自体を管理できるというわけではありません」とSensaiのCEOであるPorfirioLimaは述べています。 「企業は、これらの革新的なテクノロジーソリューションの可能性を最大限に引き出すために何をしなければならないかについての理解を深めるために、問題点を特定して対処し、変更プロセスに従業員を関与させることに注力する必要があります。」

センサイによると、今日の製造業務に影響を与える上位5つの問題は次のとおりです。

1。壊滅的な機器の故障

機械の老朽化や故障により組織が業務を遅延または停止しなければならない場合、これは従業員の安全と事業の収益に深刻な影響を与える可能性があります。さらに、市場が要求するペースで生産を継続するために、企業は修理と生産量を外部委託しなければならない場合があり、これは非常にコストがかかる可能性があります。

2。データ収集とマイニング

工場を有効にするには、在庫、供給、配送、品質、生産、顧客サポート、処理、および日常の管理に関する情報をすべて毎日分析、監視、および更新する必要があります。多くの場合、重要なビジネス上の意思決定は、生産現場からスプレッドシートやクリップボードまでの包括的なデータを使用して行う必要があります。効率的なシステムがなければ、運用管理者とそのチームは、これらの重要な意思決定を行うために不可欠な情報を探すのに時間を浪費します。

3。情報の信頼性

データを一元化することは重要ですが、データが正確であることがさらに重要です。データが信頼できない場合、企業は最も抵抗の多いパスを選択することになり、リソースの浪費または誤用、および複雑な運用プロセスにつながる可能性があります。手動でデータを入力すると人為的エラーが発生しやすく、誤解を招く情報に起因するビジネス上の意思決定が不十分になる可能性があります。ロボットと手動の両方の機能を備えているため、操作では、受信時に実用的なデータに細心の注意を払う必要があります。つまり、複雑さがさらに増します。不正確な主要業績評価指標（KPI）データの計算は、今日も多くの生産管理者を悩ませ続けています。適切なテクノロジーと正確なデータがあれば、意思決定をより効果的かつ効率的に行うことができます。

4。オンボーディングと知識の喪失が遅い

新しい従業員が採用されると、多くの場合、急な学習曲線があり、ベテラン従業員のコーチング、トレーニング、およびシャドウイングに何時間もかかる必要があります。ただし、多くの企業には、個人を適切にトレーニングしてオンボーディングするための内部リソースがないため、運用エラーや未承認の回避策などが発生する可能性が高くなります。あるいは、組織が競合他社や退職者に最高の才能を失った場合、それらの長年の経験は彼らと一緒に戸外に出て行きます。既存の管理プロトコルによっては、これらの要因の両方が会社全体の効率と生産性レベルに影響を与える可能性があります。

5。プロセス制御

機械の状態、プロセスのパラメータ、および材料の状態の間の複雑な関係はすべて、製造業者の最終製品に多大な影響を及ぼします。これらの要素のいずれかが正しく機能していない場合、生産性に悪影響を与える可能性があります。堅牢なモデルを分析および作成するための正しいプロセスを持つことで、パフォーマンス、品質、および稼働時間を最適化するためのガイダンスがオペレーターに提供されます。機械学習により、スマートなプロセス制御も可能になるため、重要で関連性のあるすべての変数を考慮して、自動的に、さらには自律的に修正を行うことができます。

詳細については、www.sensai.netをご覧ください。