Birçok fabrika akıllı üretimi "bir dizi yazılım satın almak" olarak anlıyor. Planlamacı çevrimiçi olduktan sonra, sistem tarafından verilen başlangıç zamanının sahada asla yapılamayacağını, verilen tamamlanma zamanının gece vardiyasında uygun olmadığını buldu. Algoritmanın kasıtlı olarak bozması değil, yediği çalışma saatleri, değişiklik ve bekleme süresi aslında kafayı vuruyor. Çöp verileri girildi, Gantt mükemmel bir şekilde ortaya çıktı ve atölye hala ekip liderinin tecrübesine göre işçi gönderdi.
Akıllı üretim için ön koşul, kilit sürecin istikrarlı ve geri yazılabilir verilere sahip olduğudur. Önce toplayın, sonra optimize edin. Sıra tersine döndü ve üretim gösteri olacak.
En az hangi tür veri toplanmalı?
Her cihazı lüks bir sayı ile donatmaya gerek yok. İlk olarak, dört veri türünün her gün eşleşebilmesini sağlamak için teslimat süresini belirleyen darboğaz sürecini daire içine alın: asıl başlangıç/tamamlama süresi, kapanma nedeni, nitelikli ve kötü miktar ve malzeme partisi. Bu dört tür iş emri için geri yazılabilir ve günlük plan düzeltilebilir.
Yaygın bir başarısızlık, iş emri değil, yalnızca OEE ekipmanıdır. Ekipman çok meşgul, ancak sistem ekleme, yeniden işleme veya normal çıktı için ayırt edilemez. Diğer bir başarısızlık türü ise, işçilerin bir gün geciken manuel takviyelere dayanması ve planlama modelinin her zaman dünün fantezisini kullanmasıdır.
Kağıt raporlamadan süreç koleksiyonuna geçiş
Üç adıma ayrılabilir: ilk adımda, iş görevlisi görevde tamamlanmalı ve ertesi gün doldurulmasına izin verilmemelidir. İkinci adım, darboğaz ekipmanının doldurmayı azaltmak için bir tarama kodu veya istasyon terminali kullanmasıdır. Üçüncü adım, kararlı çalışan cihaza bir sinyal bağlamak ve zamanı otomatik olarak ortaya çıkarmak, insanlar sadece anormalliğin nedenini onaylar. Her adım "tahminleri" azaltabilir.
- Değişim süresi ayrı olarak kaydedilir, işlem sırasında karıştırmayın.
- Bekleme, inceleme ve bakım için bir sebep kodu olmalı, aksi takdirde darboğaz her zaman "yetersiz kapasite" olarak gösterilir.
- Çizim ve kontrol: Sistem çalışma saatleri yerinde gözlemle eşleşmiyor, önce verileri düzeltin ve ardından algoritmayı ayarlayın.
Kararlı verilerle üretim inceltilebilir
Veri sabitlendikten sonra, birçok tesis karmaşık APS'ye ihtiyaç duymaz. Sınırlı üretim kapasitesine sahip günlük plan, açık kapsamlı kontroller ve şeffaf ekleme kuralları, Excel'deki çatışmaları ortaya çıkarmıştır. Üretim sahnesinde, XYN dijital zeka sistemi, iş siparişlerini, toplama ve kaliteyi aynı zincire koyar, böylece üretim "çalıştırılabilir" ve daha sonra "daha akıllı" olur. Akıllı üretim daha hızlı değil, karar vermek için daha az sahte veri kullanıyor.