Coleta de dados manual:o maior problema da fabricação

A manufatura sempre contou com dados para medir o desempenho e identificar áreas de oportunidade. Mas à medida que a tecnologia avança, muitos fabricantes continuam a operar como no passado.

A tradição de coletar dados de produção manualmente tem muitos problemas inerentes. Com poderosos recursos analíticos e de monitoramento agora disponíveis, a coleta manual de dados está rapidamente dando lugar a soluções automatizadas.

Coleta de dados manual x automatizada

1. Coleta de dados manual

A coleta manual de dados tradicionalmente consistia em pranchetas, canetas, quadros brancos, cronômetros e cronômetros. Estes foram (e continuam a ser) usados ​​para registrar números de produção, eventos de tempo de inatividade e taxas de sucata. Eles também foram usados ​​para medir o trabalho e o movimento dentro do local de trabalho.

À medida que a tecnologia dos computadores avançava, essas ferramentas foram substituídas por planilhas do Excel e, eventualmente, alguns softwares de computador autônomos para fornecer dados e análises de melhor qualidade. Mas o registro e as medições ainda eram manuais e propensos a erros e vieses humanos. Os dados em si estavam atrasados, imprecisos e menos acionáveis.

Um de nossos clientes compartilhou recentemente alguns dos documentos em papel que costumavam preencher para rastrear o tempo de inatividade eventos. Eles agora automatizam esse processo com MachineMetrics. Leia a história completa deles aqui.

2. Coleta de dados automatizada

A coleta automatizada de dados faz parte da transformação digital da manufatura. Este conceito envolve a coleta de dados em tempo real diretamente da máquina usando dispositivos e sensores. Com o tempo, muitos fornecedores OEM começaram a adicionar coleta automatizada de dados a seus equipamentos.

Embora isso tenha melhorado a coleta de dados, ainda era um processo fragmentado devido a sistemas legados que exigiam entrada manual de dados e software que não estava conectado a dispositivos de aquisição de dados em tempo real.

Hoje, os fabricantes usam plataformas de dados de máquina para coletar, padronizar e contextualizar de forma autônoma os dados de produção. Isso fornece insights para uma melhor tomada de decisão, maior eficiência e otimização dos processos de fabricação.

Automatizar a coleta de dados dá aos fabricantes uma visão imediata dos problemas e oportunidades de produção, sem todo o esforço de coletar, padronizar e analisando dados. Acima está um exemplo de um relatório de tempo de inatividade da MachineMetrics.

Os custos da coleta manual de dados de máquina

A coleta manual de dados pode parecer uma abordagem decente de curto prazo, mas pode ser bastante cara para os fabricantes.

As estratégias manuais não são apenas altamente ineficientes, propensas a erros, sujeitas a vieses, demoradas e demoradas, mas também dificultam a obtenção de insights precisos em tempo real. Normalmente, você precisa esperar até o final do dia, semana ou mês para obter um resumo dos dados. Isso significa que você não pode tomar decisões oportunas que possam melhorar seu processo de produção.

A coleta manual de dados também é trabalhosa e retira recursos do chão de fábrica e os desvia para tarefas sem valor agregado de classificação, organização e entrega de dados manuais ao usuário final. Isso não apenas afeta sua produtividade atual, mas também impede que as pessoas identifiquem oportunidades e melhorem processos.

Na verdade, ele funciona completamente contra a ideia de melhoria contínua, porque não apenas tira o tempo de seus funcionários, mas também dificulta a inovação.

À medida que sua empresa cresce e você adiciona mais produtos, linhas e funcionários, a coleta manual de dados se torna cada vez mais cara. Revisamos esta lista de consequências cada vez maiores abaixo.

A implantação do MachineMetrics ajudou a Avalign Technologies a automatizar a coleta de dados, reduzir o tempo de inatividade e aumentar o OEE, resultando em milhões de dólares em capacidade adicional. Leia a história de Avalign.

A coleta manual de dados leva a problemas ainda maiores

A coleta manual de dados é uma maneira ruim de coletar dados operacionais. Processos que dependem de papel e planilhas criam muitos problemas para as medidas de desempenho, tornando-as “gappy”, imprecisas e muitas vezes desatualizadas demais para serem utilizadas de forma eficaz. Ele tende a ser um problema que se acumula.

Produtividade Reduzida

Cada traço de um lápis ou marca no papel reduz a produtividade. As variáveis ​​e fatores que os operadores devem anotar continuam a corroer significativamente a produtividade. Pior ainda, quanto mais complexos os dados, maiores as chances de erro humano.

Isso pode significar uma redução significativa no tempo de operação por minuto. Também distrai os operadores do monitoramento de condições vitais da máquina e de outras tarefas que afetam a qualidade e a integridade da máquina.

Esse problema se estende à análise, na qual todos esses dados devem ser compilados manualmente, contextualizados e formatados em relatórios e visualizações digeríveis.

Um operador interage com um tablet MachineMetrics, permitindo que ele permaneça no caminho certo para as metas de produção esperadas.

Métricas mal agrupadas

A maioria dos operadores e técnicos percebem os problemas inerentes à coleta manual de dados. Por causa disso, os funcionários criam soluções alternativas para melhorar o processo, o que só pode piorar. Em vez de registrar cada ocorrência conforme necessário, muitos operadores optarão por registrá-la em lotes durante um intervalo ou no final de um turno. Isso pode se estender para incluir a gravação em lote a cada vários dias, em vez de regularmente. Como resultado, a precisão e a confiabilidade dos dados são reduzidas.

Ressentimento do funcionário

Processos manuais para coleta de dados podem desencadear ressentimentos dos funcionários. Como as medições de movimento e trabalho também são manuais, não é incomum que o tempo de registro fique fora dos estudos de tempo. Os funcionários então enfrentam pressão para cumprir cotas, atingir taxas de produção específicas e atingir outras metas estabelecidas pela empresa de manufatura. Por sua vez, eles se ressentem do tempo que levam para parar e marcar seus dados manuais porque isso os afasta das funções essenciais da máquina.

Informações expiradas

Dados manuais requerem compilação, classificação, entrada de dados, análise humana e muito mais para fornecer insights para os gerentes usarem na tomada de decisões. Mas, às vezes, é relevante apenas para um determinado dia, turno ou hora. Comumente, os dados manuais estão desatualizados demais para serem úteis no momento em que terminam de ser processados.

Além disso, é provável que os dados sejam mal gerenciados, dificultando a execução de relatórios e análises históricos.

MachineMetrics pode ser usado para gerar relatórios históricos, bem como para se aprofundar em qualquer camada da qual você precise de insights, incluindo no nível da planta, processo, máquina ou operador.

Má tomada de decisão

Produtividade reduzida, dados de lote incorretos, ressentimento de funcionários e informações vencidas levam a uma tomada de decisão ruim. Se um gerente observar as taxas de produção impactadas por um operador que perdeu muito do seu tempo gravando dados, ele pode decidir que isso aumenta os custos de mão de obra. Ou eles podem determinar um curso de ação com base em dados expirados que não têm impacto real na operação.

Dados não estruturados e falta de tendências

Os dados coletados manualmente geralmente não são estruturados. Esse tipo de dados torna difícil fazer qualquer coisa além de análises de alto nível. Isso pode ser bom para alguns propósitos, mas não é suficiente para realmente entender o que está acontecendo no chão de fábrica. Você não pode consertar o que não entende.

Sem tendências, não há como identificar as causas-raiz dos problemas. Isso é particularmente importante em ambientes de manufatura enxuta, onde pequenos problemas podem se tornar grandes rapidamente se não forem resolvidos imediatamente. Isso dificultará bastante a identificação das causas-raiz.



Um dos pilares do MachineMetrics é a capacidade de conectar e coletar dados de qualquer equipamento de fabricação. Essa coleta e padronização autônoma de dados garante que os dados sejam imediatamente acionáveis. Não há necessidade de compilar e traduzir dados em um modelo comum. Já está disponível para consumo em relatórios e dashboards pré-construídos.

Escopo limitado

A coleta manual de dados geralmente não pode aumentar e diminuir o zoom no nível do fuso para o nível da máquina até o chão de fábrica ou nível de chão de fábrica. Também pode não ter a capacidade de classificar as máquinas por produto ou tipo. Como resultado, os membros da equipe passam mais tempo tentando encontrar os dados de que precisam, descobrir o que realmente está acontecendo no chão de fábrica e tomar decisões precisas. Isso também dificulta encontrar e corrigir problemas com máquinas específicas.

Erro Humano

O problema mais evidente com a coleta manual de dados é o erro humano. Isso pode ser lapsos simples, como números transpostos, problemas de caligrafia ou esquecimento de registrar dados. Também pode significar erros mais complexos, como diferenças de interpretação entre operadores em turnos diferentes ou gravar as mesmas informações em vários formatos.

Causa raiz incorreta

A análise de causa raiz é vital em qualquer negócio de manufatura. É especialmente importante para a manufatura enxuta e para aqueles que dependem da melhoria contínua. Com a combinação de erro humano, tarefas demoradas sem valor agregado e outros problemas associados à coleta manual de dados, pode ser um desafio determinar uma causa raiz.

Suponha que uma causa raiz seja identificada com base em um estudo de tempo que não inclua o tempo de registro do operador ou um que dependa de informações de fabricação desatualizadas. Nesse caso, a decisão errada da causa raiz pode piorar ainda mais as coisas.

Desatenção do operador

Se um operador estiver registrando uma parada ou um evento, sua atenção é desviada da operação da máquina. Isso pode causar tempo de inatividade adicional se ocorrer outra parada durante a gravação da primeira. Pior ainda, essa falta de atenção pode levar a condições de segurança perigosas porque o operador não está focado na máquina.

Operadores e gerentes podem usar o MachineMetrics como uma "caixa de ferramentas" para tomar decisões melhores e mais rápidas diariamente. Além disso, eles podem criar relatórios históricos personalizados e usar dados de máquina em tempo real para permitir a automação.

Dados incorretos

O erro humano pode diminuir a qualidade dos dados coletados no nível da máquina. Mas, esses dados incorretos passados ​​de departamento para departamento ou inseridos em um sistema ERP podem resultar em decisões erradas sendo tomadas dentro da empresa. Dados incorretos afetam a compra, a precisão do estoque, a programação e, por fim, a entrega. Quando os dados não são confiáveis ​​e precisos, podem afetar a competitividade e aumentar os custos.

Estratégias manuais dão lugar a soluções automatizadas

Os problemas associados à coleta manual de dados vão contra o que a indústria manufatureira aprendeu nas décadas desde a primeira revolução industrial. As empresas OEM já estão incluindo recursos de coleta de dados automatizados incorporados em novos equipamentos.

Essa funcionalidade funciona com a MachineMetrics Machine Data Platform para coletar o desempenho e as condições da máquina diretamente da máquina.

Sistemas legados, como equipamentos analógicos, também podem ser adicionados ao ecossistema conectado para permitir o monitoramento completo da produção em todas as máquinas de uma empresa.

A escrita está na parede para coleta manual de dados. À medida que as empresas buscam melhorar sua participação de mercado e vantagem competitiva, a coleta manual de dados não sobreviverá.

Seus concorrentes estão lançando soluções digitais. Você é?

Os dados devem ser relevantes, precisos, oportunos, acessíveis, interoperáveis ​​e transparentes. A coleta manual de dados não é capaz de atender a nenhum desses requisitos, muito menos a todos eles.

A tecnologia de fabricação automatizada tornará a coleta manual de dados obsoleta. As soluções digitais podem eliminar a coleta manual e permitir que operadores, técnicos e gerentes otimizem processos e aumentem a eficiência.

Isso é feito utilizando as melhores plataformas da categoria que podem habilitar a conectividade em todos os equipamentos. Essas soluções coletam, organizam, estruturam e analisam dados com base nas necessidades de negócios e os devolvem aos usuários com insights em tempo real.

A tecnologia de fabricação automatizada elimina todos os problemas inerentes à coleta manual de dados. A equipe não é mais necessária para coletar, classificar, inserir e analisar dados, portanto, o trabalho não é mais necessário para o processamento sem valor agregado.

Os painéis de chão de fábrica em tempo real fornecem acessibilidade a todas as partes interessadas no chão de fábrica, permitindo que as pessoas façam melhor e mais rápido decisões no dia a dia.

Desbloqueando o poder dos dados em tempo real com MachineMetrics

A MachineMetrics entende que dados precisos e oportunos são a chave para grandes processos de produção. A coleta manual de dados pode ser eliminada com a plataforma MachineMetrics Machine Data, fornecendo dados limpos e precisos e insights analíticos em tempo real.

Os resultados ajudarão você a otimizar processos, aumentar a produtividade e melhorar as operações. Na verdade, nosso usuário médio vê um aumento de 20% na eficiência. Interessado em ver como funciona para si mesmo? Agende uma demonstração hoje para saber como podemos ajudá-lo a acelerar sua transformação digital e eliminar a necessidade de pranchetas, canetas e planilhas.

Automatizar a coleta de dados com MachineMetrics

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