Wstęp
Rezultaty jakie osiągamy są nierozerwalnie związane z tym, co i w jaki sposób mierzymy. Stwierdzenie “What get measured, get’s done” jest często używane do podkreślenia znaczenia mierzenia właściwych rzeczy w celu osiągnięcia pożądanych rezultatów. Zasadniczo oznacza to, że rzeczy, na których mierzeniu się skupiamy, to wyniki, które prawdopodobnie osiągniemy lub poprawimy.
Poziom OEE jako kryterium decyzyjne
Pytanie w jakim momencie jest nasza organizacja i jaki ma poziom OEE jest jednym z kryteriów, które ułatwi podjęcie decyzji o dalszych działaniach strategicznych dotyczących analizy danych. Wartość OEE na poziomie powyżej 85% to w dalszym ciągu benchmark dla organizacji, aby go osiągnąć niezbędne są trzy składniki : odpowiednia struktura, podstawowe umiejętności ciągłego doskonalenia i MES.
Pozyskiwanie i analiza danych
To w jaki sposób pozyskujemy dane, z jaką częstotliwością i co mierzymy, a także jak bardzo możemy na tych danych polegać to jedno z zagadnień, które zadają sobie organizacje wkraczające na kolejny poziom swojego rozwoju.
Inne, które posiadają już zaawansowane systemy pomiarowe typu MES stoją przed wyzwaniami analizy ogromnych ilości danych spływających każdego dnia, odpowiedzialności za poszczególne wskaźniki, włączenie ich w cele pracowników, odpowiednie opisywanie zdarzeń, a także muszą mierzyć się z ich specyfiką. Mam tu na myśli spore koszty licencji lub ich utrzymania, ograniczonej możliwości zmian parametrów, czy sporządzania dodatkowych raportów lub wizualizacji. Każda z tych zmian pociąga za sobą dodatkowe koszty wymagające uzasadnienia, które w krótkiej perspektywie jest trudne do wykazania a proces długotrwały.
Ponadto systemy, które posiadają duże międzynarodowe firmy są skomplikowane, a proces ich wdrożenia charakteryzuje się dopasowaniem procesów do narzędzia, a nie odwrotnie , pozostawiając niewiele miejsca organizacji na implementację własnych potrzeb oraz włączenie poszczególnych grup interesów w budowanie zwinnej organizacji.
Wyzwania związane z analizą danych
Niezależnie od etapu rozwoju organizacji, warto rozważyć wdrożenie informatycznych rozwiązań do zarządzania i analizy produkcji. To nie tylko kwestia trendów “Industry 4.0” czy przewagi konkurencyjnej, ale konieczność umożliwiająca podejmowanie decyzji w oparciu o obiektywne dane w czasie rzeczywistym. Bez systemów MES można osiągnąć wyniki OEE na poziomie 75-80%, ale osiągnięcie wyższych wartości wymaga głębszej analizy danych, wykorzystania informacji online oraz zastosowania metody Pareto.
Warto wiedzieć, że choć analiza danych jest potężnym narzędziem do ulepszania produkcji, to jest kilka wyzwań, przed którymi mogą stanąć firmy.
- Jakość danych: dane produkcyjne mogą być złożone i chaotyczne, z brakującymi, niespójnymi lub niedokładnymi punktami danych. Może to utrudnić uzyskanie znaczących spostrzeżeń z analizy danych.
- Integracja danych: Dane produkcyjne mogą pochodzić z wielu źródeł, w tym z maszyn, czujników i systemów oprogramowania. Integracja danych z różnych źródeł może być trudna i wymagać znacznego zaangażowania zasobów.
- Bezpieczeństwo danych: Dane produkcyjne mogą być wrażliwe i wymagają ścisłych protokołów bezpieczeństwa w celu zapewnienia poufności, integralności i dostępności.
- Brak wiedzy specjalistycznej w zakresie danych: Analiza danych produkcyjnych może wymagać specjalistycznych umiejętności w zakresie nauki o danych, statystyki i uczenia maszynowego. Firmy mogą być zmuszone zainwestować w szkolenie lub zatrudnienie ekspertów ds. Analizy danych, aby w pełni wykorzystać możliwości analizy danych.
- Interpretacja wyników: Nawet jeśli analiza danych zakończy się pomyślnie, interpretacja wyników może być trudna.
Ogólnie rzecz biorąc, wyzwania te mogą utrudniać firmom pełne wykorzystanie potencjału analizy danych. Sprostanie tym wyzwaniom wymaga starannego planowania, inwestycji w technologię i talenty oraz zaangażowania w ciągłe doskonalenie.
Korzyści z wdrożenia systemu MES
System MES: klucz do optymalizacji i zwiększenia wydajności produkcji
System MES (Manufacturing Execution System) to narzędzie niezbędne do poprawy wydajności produkcji. Dzięki dostarczaniu danych o procesach produkcyjnych w czasie rzeczywistym, identyfikacji wąskich gardeł oraz usprawnianiu przepływów pracy, producenci są w stanie skrócić czas produkcji, zmniejszyć przestoje i zwiększyć przepustowość.
Jednym z kluczowych aspektów optymalizacji produkcji jest kontrola jakości. System MES wspiera ten proces poprzez monitorowanie procesów produkcyjnych, wykrywanie defektów oraz dostarczanie operatorom informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym. W efekcie przyczynia się to do mniejszej liczby wadliwych produktów, redukcji odpadów oraz szybkiego rozpoznawania problemów związanych z jakością.
Wsparcie w spełnieniu wymagań regulacyjnych to kolejne zadanie systemu MES. Zapewnia on monitorowanie i raportowanie procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym, co prowadzi do zgodności ze standardami branżowymi oraz umożliwia identyfikowalność materiałów i produktów.
System MES pozwala również na wizualizację i kontrolę procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym, co przekłada się na lepsze podejmowanie decyzji i szybsze reagowanie na problemy produkcyjne. Dzięki temu, producenci mogą dokładniej prognozować oraz analizować swoje biznesowe działania.
Skuteczne wdrożenie systemu MES może przynieść wzrost wskaźnika OEE (Overall Equipment Effectiveness) o około 5 punktów procentowych. W konsekwencji, stanowi on klucz do optymalizacji i zwiększenia wydajności produkcji, co przekłada się na ogólny rozwój i sukces przedsiębiorstwa.
Przykłady wykorzystania analizy danych w produkcji
Analiza danych odgrywa kluczową rolę w produkcji, dostarczając wgląd w procesy produkcyjne, identyfikując obszary wymagające ulepszeń i optymalizując wydajność. Na koniec kilka przykładów sposobów wykorzystania analizy danych w produkcji:
Kontrola jakości: analiza danych może służyć do identyfikowania wzorców i anomalii w danych produkcyjnych, pomagając zidentyfikować problemy z jakością i poprawić jakość produktu.
Konserwacja predykcyjna: Analizując dane maszyny można przewidzieć, kiedy maszyny mogą ulec awarii i przeprowadzić konserwację przed wystąpieniem awarii, skracając przestoje i zwiększając produktywność.
Efektywność energetyczna: Analizując dane dotyczące zużycia energii, firmy mogą zidentyfikować możliwości zmniejszenia zużycia energii i kosztów, poprawy zrównoważonego rozwoju i zmniejszenia wpływu na środowisko.
Optymalizacja produkcji: Analiza danych może być wykorzystana do optymalizacji procesów produkcyjnych, przezbrojeniach, naprawach, czasach wykonywania czynności serwisowych w ramach TPM, doskonaleniu się operatorów poprzez dzielenie się wiedzą, identyfikacji nieefektywności i wąskich gardeł oraz poprawy ogólnej wydajności
Podsumowanie
Ogólnie rzecz biorąc, analiza danych jest kluczowym narzędziem do ulepszania procesów produkcyjnych w momencie, kiedy poziom OEE naszej organizacji zaczyna zbliżać się do 80%, mamy zdefiniowane projekty oszczędnościowe, a ciągłe doskonalenie jest częścią DNA firmy. Gromadząc, analizując i interpretując dane przy wsparciu MES, firmy mogą uzyskać wgląd w procesy produkcyjne, zidentyfikować obszary wymagające poprawy i zoptymalizować wydajność, co prowadzi do wyższej jakości produktów, niższych kosztów i większego zadowolenia klientów.
+48 883 366 717
