Como rastrear e analisar o tempo de inatividade da máquina

Como funcionários mais próximos da produção, os operadores têm uma visibilidade profunda do chão de fábrica. Por outro lado, outras partes interessadas, incluindo gerentes de chão de fábrica e engenheiros de manufatura, às vezes lutam com a visibilidade do status da produção, como uma equipe está se saindo em relação às metas de produção e com que eficiência seus equipamentos e recursos estão sendo usados.

Felizmente, os dispositivos conectados fornecem dados, análises, relatórios e ferramentas de comunicação para esclarecer os problemas de produção encontrados na fabricação tradicional.

Analisando o tempo de inatividade

Um dos desafios mais comuns enfrentados pelos gerentes é o tempo de inatividade da máquina; o tempo que uma máquina não está em produção. Ao analisar as maiores causas dos tempos de inatividade de uma empresa, há lacunas de conhecimento quase imediatas.

• Quanto tempo de inatividade o chão de fábrica está enfrentando?
• Por que as máquinas estão inoperantes?
• Qual ​​é o custo do tempo de inatividade?
• Onde estão as maiores áreas de melhoria?

Responder a essas perguntas faz parte de uma análise de tempo de inatividade. Gerentes de chão de fábrica, engenheiros de processo e outras partes interessadas podem reunir dados do chão de fábrica para executar análises e identificar problemas, oportunidades e outros insights em um esforço para reduzir o tempo de inatividade.

Como você rastreia o tempo de inatividade da máquina?

Embora provavelmente não seja necessário dizer, os fabricantes precisam de dados de produção antes que possam executar uma análise de tempo de inatividade.

Tradicionalmente, os fabricantes rastreiam os tempos de inatividade manualmente com caneta e papel, quadro branco ou com uma planilha do Excel. Muitas vezes, é importado posteriormente para um sistema MES ou ERP.

O problema com o rastreamento manual

O problema aqui, especialmente ao tentar realizar uma análise de tempo de inatividade, é que os dados coletados manualmente geralmente são imprecisos e atrasados. Isso não apenas impede que os operadores e gerentes atuem rapidamente nos dados, mas resulta em uma visão distorcida do desempenho real da produção da planta.

Por exemplo, os operadores podem não se incomodar em relatar tempos de inatividade comuns, como trocas de ferramentas. Mesmo quando o tempo de inatividade é relatado, detalhes críticos podem ser esquecidos ou deixados de fora de um relatório. Operadores ocupados podem simplesmente documentar que a máquina estava inoperante com um pressentimento sobre a duração.

Além disso, a coleta manual de dados é demorada e requer compilação de dados desnecessária. Sem mencionar que aqueles que conduzem a análise provavelmente se perderão em dados descontextualizados que exigem muito mais esforço para entender e usar de maneira eficaz.

Automatizando a coleta de dados de máquina

Automatizar a coleta de dados e garantir sua precisão não é apenas necessário para realizar uma auditoria bem-sucedida, mas também fornece uma base para uma tomada de decisão eficaz que vai muito além da análise de tempo de inatividade.

Aproveitar uma solução como a MachineMetrics oferece aos fabricantes a capacidade de capturar automaticamente dados precisos da máquina em tempo real. Nossa solução plug-and-play se conecta diretamente ao controle da máquina e também coleta dados contextuais dos operadores por meio de tablets colocados em cada máquina.

Dessa forma, os fabricantes não apenas têm dados precisos de tempo de inatividade diretamente da máquina, mas também dados que explicam o “porquê” por trás desses tempos de inatividade. Além disso, relatórios e painéis prontos para uso podem ser facilmente consumidos por operadores, gerentes e até mesmo pelo C-Suite, para entender melhor o desempenho da produção e agir sobre os dados em tempo real.

Uma leitura útil:O que é o software de rastreamento de tempo de inatividade e por que você precisa dele?

De quais informações você precisa?

Há uma variedade de informações que você deseja coletar de suas máquinas e operadores para executar uma análise eficaz de tempo de inatividade, incluindo:

• Categoria de tempo de inatividade
• Se o tempo de inatividade é planejado ou não planejado Duração do tempo de inatividade
• A máquina em que ocorreu o tempo de inatividade
• A hora em que o tempo de inatividade ocorreu
• O turno ou operador que executa a máquina

Informações adicionais podem ser incluídas para fornecer contexto sobre por que ocorreu o tempo de inatividade (ou seja, a categoria de tempo de inatividade é "Falha na máquina" e informações adicionais podem explicar que houve um atolamento no alimentador de barras).

Como você conduz uma análise de tempo de inatividade da máquina?

A coleta de dados, seja manual ou automatizada, não é suficiente. Os dados devem ser compilados em relatórios para serem analisados. Você precisará de uma maneira fácil de acessar e consultar esses dados, e é por isso que uma solução automatizada de monitoramento de máquina tornará isso muito mais fácil e útil do que fazê-lo manualmente, pois extrai automaticamente os dados para executar análises, preenche relatórios e permite que você para criar relatórios e painéis personalizados

Há uma variedade de relatórios e métricas que você deve analisar para entender melhor por que está enfrentando tempos de inatividade enquanto trabalha para mitigá-los.

As principais causas do tempo de inatividade da máquina

Um dos relatórios mais úteis para entender os motivos de inatividade é o Downtime Pareto, que agregará todos os motivos de inatividade registrados.

Com este relatório, você pode identificar facilmente os motivos de inatividade mais flagrantes. Além disso, você pode segmentar os dados entre diferentes turnos, células de máquinas ou até máquinas individuais para uma visão mais detalhada de onde podem estar os problemas.

As categorias comuns de tempo de inatividade incluem troca excessiva de ferramentas, troca excessiva de trabalho, falta de operador e manutenção não planejada da máquina.

Tempo de inatividade planejado versus não planejado

Até que as fábricas sejam completamente autônomas, sempre haverá tempo de inatividade. Felizmente, isso é incorporado às expectativas como tempo de inatividade “planejado”.

Com o monitoramento da máquina, você pode entender melhor qual porcentagem de tempo de inatividade não foi planejada e ver onde os dados revelam diferenças em relação às expectativas.

Turnos, máquinas e trabalhos de alto e baixo desempenho

Ao detalhar um elemento mais específico, como um determinado trabalho, máquina ou turno, os fabricantes podem identificar ineficiências.

O turno da noite experimenta muito mais tempo de inatividade do que os turnos do dia? Por quê?

Existe uma máquina em particular passando mais tempo de inatividade do que outras? Isso está criando um gargalo?

Aprofundando sua análise

Aqui estão algumas perguntas adicionais a serem feitas:

• Quanto tempo você leva para resolver as falhas da máquina? Você pode analisar o tempo médio entre falhas (MTBF) e o tempo médio para reparo (MTTR).
• Com que frequência você está realizando uma análise de tempo de inatividade? Semanalmente, mensalmente?
• Quais métricas são mais importantes para sua fábrica e como o tempo de inatividade é um fator importante?
• Quais ações resultarão de sua análise? Mudanças de processo, novas tecnologias etc.
• À medida que você faz alterações, seus KPIs estão indo na direção certa?

Com o parceiro certo de monitoramento de máquina, os fabricantes podem buscar iniciativas de melhoria contínua sabendo que têm acesso imediato a dados de produção precisos, permitindo que tomem medidas acionáveis ​​para reduzir o tempo de inatividade.

Histórias de sucesso

Estudo de caso de fixação

Fastenal é um fornecedor industrial americano que fornece às empresas fixadores, ferramentas e suprimentos. A empresa precisava de uma solução capaz de lidar com quantidades menores e monitorar qualquer mudança de produção entre os turnos. Três meses após a implementação do MachineMetrics, a Fastenal alcançou o seguinte sem aumentar a mão de obra.

• Correu 305 horas mais rápido do que nos três meses anteriores
• Produziu mais 150.000 peças
• Aumentou a utilização da máquina em 11%
• Alcançou um ROI em menos de 30 dias
• Assumiu mais 50 empregos

Leia o estudo de caso completo.

Estudo de caso de precisão de Carolina

A Carolina Precision é um fabricante especializado em peças torneadas CNC Swiss de pequeno diâmetro e tolerância próxima. Usando o MachineMetrics, a empresa conseguiu identificar o que estava causando o tempo de inatividade e aproveitou os gráficos de Pareto para economizar US$ 1,5 milhão no primeiro ano. “Esta foi uma das primeiras grandes lições que aprendemos sobre monitoramento de máquinas”, diz Gary Bruner, presidente da Carolina Precision Manufacturing, “É uma ferramenta para encontrar problemas que não sabíamos que tínhamos; para encontrar e resolver os problemas à medida que surgiram e não depois de terem acontecido.” Geral da Carolina Precision ganhou:

• Um aumento de 20% na produtividade da loja
• Uma média de 688 horas de operação adicionais por máquina
• Um ROI em apenas 11 dias
• Economia de 2 horas por dia em trabalho administrativo

Leia o estudo de caso completo.

Estudo de caso da Wisconsin

Wiscon Produz peças de precisão de qualidade para as indústrias aeroespacial, médica, energética, automotiva, construção, energia e outras. Uma das principais prioridades das empresas foi identificar as principais causas de tempo de inatividade. A empresa precisava de dados precisos apresentados de forma que funcionários e gerentes pudessem interagir de forma mais dinâmica em tempo real.

Um dos maiores benefícios desde a implementação da solução da MachineMetrics foi simplesmente saber quando o equipamento estava funcionando e ver quando a produção de uma peça específica não estava de acordo com o padrão. Por exemplo, se uma meta de peça não está sendo alcançada e a utilização é de 99%, a engenharia sabe que é por causa do tempo de contagem do ciclo.

Usando MachineMetrics, a Wiscon aumentou a capacidade geral da empresa em 30% e a eficiência do operador em 48%. Além disso, a empresa conseguiu aumentar a média:

• Pagamento do operador em 7%
• Utilização da máquina em 30%
• Produtividade do operador em 250%
• Vendas anuais por funcionário em US$ 84.000

Leia o estudo de caso completo.

Um inimigo subestimado

A maioria das empresas subestima significativamente seu verdadeiro tempo de inatividade e mais de 80% das empresas não conseguem calcular seus custos reais de inatividade corretamente. As categorias comuns de tempo de inatividade não planejado incluem troca excessiva de ferramenta, troca excessiva de trabalho, falta de operador e manutenção não planejada da máquina.

O tempo de inatividade é a maior fonte de tempo de produção perdido. Se você deseja informações básicas ou aprofundamentos, a MachineMetrics desenvolve rastreamento, análise, relatórios fáceis de usar e ferramentas interativas para rastrear o tempo de inatividade e garantir que todos saibam o que está acontecendo no chão de fábrica.

Agende uma demonstração com nossa equipe hoje para saber como MachineMetrics pode ajudá-lo a obter visibilidade completa do chão de fábrica ou saber mais sobre como MachineMetrics pode ajudá-lo a começar a reduzir o tempo de inatividade.

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