スループットを向上させるための7つの実証済みの製造戦略

結局のところ、製造は数字がすべてです。一部の企業はまだ手動でデータを報告していますが、他の企業は生産スループットを向上させるために新しい自律型テクノロジーを採用しています。ただし、多くの企業が新しいテクノロジーで目的のROIに到達できないため、数値を確認し、製造スループットに影響を与えるものを理解するときが来ました。以下に、生産スループットを向上させ、主要な製造指標を推進するための問題点と解決策を見つける方法を示します。

製造スループットを向上させるための戦略

1。ワークフローを検査する

収集されているデータとその理由を知ることから始めます。数字がすべてであるときは、ガベージイン、ガベージアウトを覚えておいてください。悪いデータ、不十分なデータ、または古いデータを入力している場合、貴重な出力を期待することはできません。製造スループットをよりよく理解するには、労働力、設備、プロセス、およびそれらがどのように連携するかを含むワークフローのマップを作成します。このワークフローマップには、データが最大の価値をもたらす場所、またはスループットエフェクター（本番スループットに最大の影響を与える領域やプロセス）を示す場所も含める必要があります。

2。ボトルネックを特定する

明確に定義されたワークフローにより、ボトルネックを比較的簡単に見つけることができます。ボトルネック分析を介してボトルネックを見つけて合理化することは、マシンとワーカーの両方の間の通信を改善するのと同じくらい簡単かもしれません。多くの場合、労働者はボトルネックがどこに、なぜ存在するのかをすでに知っているかもしれません。そうでない場合は、マシンデータを収集して、ボトルネックの根本原因を見つけることが重要です。いくつかのボトルネックは、機器のサイクルタイムに関する知識の欠如に起因します。

ボトルネックを減らすために、切り込みの深さ、速度、送り速度を調整することで、サイクル効率を向上させることができます。ただし、安全な動作仕様を知ることは重要です。安全な動作範囲内で動作させることで、余分な摩耗を防ぎ、使用に応じて機械のメンテナンスを軽減し、ダウンタイムによるボトルネックを防ぎます。

サクセスストーリー：OEEディレクターが、ボトルネックを特定して削減するために本番データを使用して容量を数百万増加させた方法。

3。機器のダウンタイムを削減

適切なメンテナンスを維持すると、ダウンタイムが短縮されます。ダウンタイムに関連するコストと、それがROIにどのように影響するかを簡単に見つけることができます。この比較的簡単に計算できるコストが、多くの企業が予防保守に基づくデジタル変革計画を開始する理由であることがよくあります。

メンテナンスを文書化および追跡するためのより良い方法を見つけることは、小規模から始めてスループットエフェクターを見つけ、スケーリングまたは新しいテクノロジーの採用について情報に基づいた決定を下すための良い方法です。リマインダー、リアルタイム通知、アラートを備えたテクノロジーを使用することで、マシンの稼働を維持し、ダウンタイムや部品の拒否を減らすことができます。

4。拒否されたパーツを減らす

部品の廃棄または再加工は、製造スループットを妨げます。機械をより正確に監視することで予防保守を提供できますが、生産を監視することで不良部品をより早く見つけることができます。予防保守と品質管理のデータを組み合わせると、エラーを予測して、スループットの向上を開始する前に問題を修正できます。

ワークフローを使用すると、品質管理が必要な場所が決まります。検査が下流にある場合、エラーが検出される前に、より多くのスクラップ部品が作成される可能性があります。コントロールが配置されている場所によっては、ラインが停止するかエラーが修正される前に、より多くのリジェクトパーツが生成される場合があります。作業者は、ワークフローと品質管理が必要な場所を認識して、ゲージの検査またはチェックが非常に重要である理由を理解する必要があります。

5。トレーニングプログラムを改善する

適切なトレーニングと管理は、もう1つの一般的なスループットエフェクターです。制作全体と、特定の方法で行われる理由を理解している従業員は、ミスがどのように遅延や波及効果を生み出すかを理解するのに役立ちます。教育はまた、従業員がダウンストリームの時間を節約したり、プロセスとセットアップの時間を短縮したりする可能性のある変更を加えるのに役立ちます。全体像を認識している労働者は、ワークステーションを改善したり、余分な手順を排除したりする方法を観察する可能性が高くなります。

多くの場合、教育には2つの部分があります。まず、労働者を教育します。第二に、経営者に教育を受けた労働者の話を聞いてもらいます。企業は、経験豊富で知識豊富な労働者がアイデアを伝えるための効果的な方法を持っている必要があります。コネクションマシンがデータを提供する一方で、従業員はデータを収集し、パターンを毎日観察します。優れたコミュニケーションシステムや彼らとの関係がない場合、いくつかの優れたデータポイントと観察結果が失われます。この実際の情報は、新しい機器にお金をかけることなく、最大のスループットエフェクターをターゲットにする可能性があります。

6。労働を効率的に管理する

労働者は十分に訓練され、生産を理解し、下流にどのような影響があり、生産スループットに影響を与えるかを知っている必要がありますが、労働者の行動を制限することで効率を上げることができます。組立ラインが何年も前に証明したように、特定の部品またはタスクに専念する労働者は、生産スループットを向上させることができます。

生産責任が限られている専任の作業員は、部品のセットアップとプロセスの実行を高速化すると同時に、切り替え、指示の確認、印刷物の読み取り、または検査の実行にかかる時間を短縮できます。熱心な労働者も、立ち上がって実行するために必要なトレーニングが少なくて済みます。ただし、企業は、前のセクションで述べたタイプの価値を生み出すことができる柔軟な労働者を促進するために、継続教育を奨励する必要があります。トレーニング。

7。ファクトリーオートメーションを活用する

自動化は、製造スループットを向上させるために多くの企業の焦点となっています。ただし、マシンを接続したり、新しいテクノロジーを統合したり、全体的なプラットフォームを拡張したりする多くの試みは、期待される製造スループットとROIを達成できていません。前述の重要なポイントを理解せずに問題に自動化とテクノロジーを投入すると、失敗する可能性があります。特定の本番スループットエフェクタに関する情報は、知るために重要です…

• どのようなデータが必要ですか？
• どこからのデータが必要ですか？
• どこに行く必要がありますか？
• どのくらいの頻度でデータを受信する必要がありますか？

これらの質問への回答は、必要な自動化ソリューションのタイプを理解するのに役立ちます。成功する自動化ソリューションを見つけるには、データを伝達または提示するためのさまざまな方法を提供する製品を探してください。エンドユーザーがテクノロジーが提供するデータの背後にあるものを理解していない場合、それは失敗につながります。テクノロジーはまた、生産目標に合わせて柔軟かつカスタマイズ可能でなければなりません。そうでないと、投資に対して最高の価値を提供できません。万能、またはより水平的なアプローチであると主張するソリューションは、多くの場合、期待されるROIを得ることができません。

最大の価値を得るには、テクノロジーは水平方向に動作できる必要がありますが、特定の垂直方向に焦点を合わせることができる必要があります。さらに、自動化ソリューションは、エッジとクラウドでカスタマイズ可能なハイブリッドソリューションを提供すると同時に、特定の目的とスループットエフェクターに焦点を合わせるために柔軟でカスタマイズ可能である必要があります。

サービスとしてのソフトウェア（SaaS）と柔軟なハードウェアは、多くの場合、カスタマイズ可能なダッシュボードとマイクロサービスを提供し、企業に迅速で効率的な監視を提供します生産および製造スループットの制御。機械と仕事のパフォーマンスだけをリアルタイムで可視化することで、効率が20％向上することが示されています。一例として、MachineMetricsは、小径で公差の​​小さいCNCスイス製部品メーカーであるCarolina Precision Manufacturingが、機械監視により初年度に150万ドル以上を節約するのに役立ちました。

カスタマイズ可能で柔軟なソリューションには欠点があります。新しいテクノロジーが知覚価値や望ましいROIを追加できない理由の1つは、開発と統合の時間です。カスタムソリューションは、統合時間が長くなり、生産が中断される可能性があり、作業者に追加のトレーニング時間が必要になる場合があります。価値と製造スループットを向上させるには、迅速な統合が必要です。時間のかかるデータタグのマッピングとデータの標準化を排除できるプラグアンドプレイテクノロジーを備えたソリューションを探してください。

今後の製造スループットの向上

結局のところ、製造は単純な数字のゲームであり、限られたリソースを自由に使ってどれだけ生産できるかを計算します。これは、製造の背後にある「数字」を理解できることを非常に重要視しています。

生産データは、意思決定者が簡単に解釈できるように正確な方法で収集する必要があります。製造スループットは、製造現場内外の多くの変数の結果ですが、生産がどのように実行されているかを明確に理解していなければ、それを改善する方法はありません。

私たちの提案？部品点数やダウンタイムなどを追跡して、コスト、無駄、および生産スループットを明確に把握できるように、できるだけ早く製造データの収集を開始してください。また、データ収集の自動化、膨大な量の一意のデータを1つのモデルに標準化して、事前に作成されたレポートで表示および実行できるようにすることに関心がある場合は、今すぐチームにご連絡ください。