Изборът на начин за събиране на производствени данни е най-важното техническо решение, което ще вземете по време на процеса на дигитална трансформация.
Ако методът ви за събиране на данни е погрешен, вашият OEE софтуер се превръща в система от типа „боклук вътре, боклук излязъл“, която подвежда екипите ви по поддръжка и производство.
За да си върнете Скритата фабрика, трябва да изберете метод, който осигурява 100% видимост, без да създава вторична тежест от административна работа.
Вижте как Fabrico обединява OEE и поддръжката в една платформа.
Поискайте демоРъчното събиране на данни е финансов пасив. То води до „неконтролируемо преследване“ и маскира до 30% от действителното време на престой.
PLC интеграцията предоставя „Кога“, но не и „Защо“. Автоматизираните машинни сигнали са основата, но им липсва човешки контекст.
Компютърното зрение е най-добрият начин за запълване на пропуските. Заснемането на визуални доказателства за микроспирания е единственият начин да се постигне истинска сигурност при определяне на първопричината.
Най-добрият начин за събиране на данни за OEE е чрез подход „Visibility Trifecta“, който комбинира автоматизирани машинни сигнали (PLC/IoT) с контекста на оператора и компютърно зрение, задвижвано от изкуствен интелект, за да се гарантира 100% точност и нулеви слепи зони в данните.
Самостоятелните методи, като например чисто ръчните регистрационни файлове, се провалят, защото не могат да уловят високочестотните микроспирания, които определят високоскоростното производство.
Чрез преминаване към унифицирана система за действие, вие гарантирате, че събирането на данни директно задейства изпълнението на поддръжката.
Ръчното събиране на OEE разчита на операторите да записват събитията по време на престой на хартия или в основни електронни таблици.
За Майк (Тактическия мениджър) това е кошмар на „биене с молив“, където данните се въвеждат в края на смяната въз основа на паметта.
Ръчните записи са известни с това, че са неточни за „Шестте големи загуби“, като малки спирания или намалена скорост, които често са твърде бързи, за да бъдат проследени от човек.
Този метод превръща вашия OEE софтуер в пасивна „Система за запис“, която отчита какво хората мислят, че се е случило, а не какво всъщност се е случило.
Директната свързаност на машината извлича сигнали (старт на цикъл, стоп, броене) директно от PLC на машината или IoT шлюз.
Този метод осигурява абсолютна точност по отношение на „Кога“ и „Продължителността“ на всяко събитие, свързано с прекъсване.
PLC сигналът обаче е ограничен; той може да ви каже, че машината е спряла, но не може да ви каже, че операторът е чакал доставка на материал.
За Паула (стратегическият лидер), данните от PLC са основната отправна точка за изчисляване на опорната точка на стойността, гарантирайки, че усилията за поддръжка са съобразени с действителното време на работа.
Компютърното зрение е най-модерният метод за събиране на данни, използващ камери, задвижвани от изкуствен интелект, за да „види“ производствени събития, които сензорите пропускат.
Модулът за мащабиране на неефективности на Fabrico улавя визуални доказателства за микроспиране, засядания и ръчни намеси.
Когато системата открие спад в производителността, тя маркира видеоклип, което позволява на Майк да „увеличи“ изображението и да види точната причина.
Това елиминира „играта на обвинения“ между смените и осигурява визуалната истина, необходима за високоефективни инициативи за непрекъснато подобрение .
| Функция | Ръчни дневници (хартиен/Excel) | Автоматизирано (PLC/IoT) | Фабрико (Видимост Trifecta) |
| Точност | Ниско (субективно) | Високо (само данни) | Абсолютно (данни + визия) |
| Изискване за труд | Високо (с много административни изисквания) | Ниско | Много ниско (с изкуствен интелект) |
| Детекция на микростоп | Нула | Високо | Разширено (визуално RCA) |
| Контекстуален анализ | Умерено (ако сте влезли в профила си) | Ниско | Високо (Оператор + Видео) |
| Връзка за поддръжка | Няма | Ръчен спусък | Native (Автоматични работни поръчки) |
| Скорост на внедряване | Дни | 1-2 месеца | 3-4 месеца |
Fabrico не ви принуждава да изберете един метод; ние обединяваме и трите в един слой за унифицирано разузнаване на данни .
Чрез комбиниране на машинни сигнали, операторски входове и компютърно зрение, ние гарантираме, че във вашата фабрика няма да останат скрити загуби.
Този унифициран набор от данни позволява на Том (техникът) да получава работна поръчка на мобилното си устройство, която включва тенденцията на OEE, бележката на оператора и видеоклипа на повредата.
Затварянето на този цикъл е най-бързият начин да намалите разходите си за поддръжка на единица и да увеличите общата производителност на инсталацията си.
Докато изграждате този чист слой от данни, вие подготвяте съоръжението си за Fabrico Agent (AI Roadmap), който в крайна сметка ще автоматизира тези диагностични цикли.
Спрете да гадаете за вашата OEE. Започнете да виждате истината със система от действия.
Вижте OEE & CMMS на живо за 15 минути.
Заявете демо
Вход
Блог
