Produção e otimização de processos na fabricação

As técnicas de melhoria de processos são essenciais para otimizar as tarefas de fabricação. E quando bem feito, esses processos otimizados levam a uma maior eficiência. Mas qual é a conexão? E por que a otimização de processos é tão crucial para alcançar maior eficiência?

A resposta para isso está na eficácia de uma atividade. Não basta ter muitas coisas sendo produzidas. As tarefas, verificações, ajustes e movimentos necessários para a produção de produtos acabados devem ser orquestrados para encontrar o mínimo de entrada.

Muitas empresas descrevem isso como “um caminho para a melhoria contínua”. E no caso da maioria das operações de fabricação, esse caminho gira em torno da máquina. Pessoas, como operadores, mecânicos e técnicos, interagem com suas máquinas por hábito e treinamento. A maioria de seus esforços visa garantir o máximo de tempo de atividade. Mas se os dados são manuais ou eletrônicos, a eficácia de suas ações é o que conta. E o ato de fazer ajustes que tornam essa interação mais eficaz é chamado de otimização de processos .

O que é otimização de produção?

A otimização da produção é um conjunto de atividades destinadas a aumentar a produtividade no sistema de produção. É separado da otimização de processos, onde o esforço de otimização é focado em tornar o produto acabado mais eficiente em suas etapas.

A otimização da produção usa modelos, análises, priorização e medições para aumentar a produtividade. Essa otimização inclui equipamentos, áreas de preparação, protocolos de inventário, layout de instalações, transporte e muito mais.

A otimização da produção é uma tática usada em indústrias de grande porte, como produção de petróleo e construção de gás. Mas a otimização pode ser usada na maioria das operações de fabricação para quase todos os processos de produção para oferecer maior valor.

À medida que a tecnologia IoT amadureceu, as empresas descobriram que as informações fornecidas pela análise de dados em tempo real permitem que elas entendam as condições de mudança e o fluxo do sistema e como ele pode ser usado para aumentar a produtividade. As empresas devem usar esses insights para otimizar as taxas de produção em todo o processo de produção.

Exemplos de áreas em que os insights podem levar à otimização da produção e maior valor incluem:

1. Work in Process – Muitas empresas focadas em tecnologia de "melhoria de processos" concentram seus esforços inteiramente no próprio produto. Mas o trabalho em processo pode afetar significativamente a produtividade. Muito estoque parado por muito tempo prejudica o fluxo de caixa e pode criar possíveis problemas tributários. Devido a várias movimentações, também pode aumentar o custo de mão de obra para mover produtos de uma estação para outra desnecessariamente.
2. Auditoria da estação de trabalho – Como a tecnologia tornou os painéis interativos e os quadros de fábrica digitais, a colocação dessas IHMs pode precisar ser reconsiderada. O que fazia sentido em um ambiente de rastreamento manual pode aumentar as cargas de trabalho ou reduzir a eficácia em um ambiente digital. IHMs, telas, monitores e outros dispositivos são discretos e podem ser colocados de forma a aumentar a produtividade.
3. Espaço desnecessário – Na fabricação, o espaço morto muitas vezes acaba sendo o lar do WIP sem lugar para onde ir. Isso significa mais manuseio e custos operacionais crescentes.
4. Gargalos – Os gargalos podem desencadear a paralisação do trabalho nos processos de produção a montante. Se as plataformas de monitoramento de fábrica começaram a maximizar a produção de algumas estações de trabalho, os gerentes podem precisar resolver um gargalo resultante desse aumento de upstream.
5. Comunicação de inventário aprimorada – À medida que dados em tempo real destacam problemas e prescrevem soluções, a tecnologia permitirá que novos protocolos de armazenamento e inventário levem ao aumento da produção. A comunicação é fundamental para o fluxo de materiais no novo ambiente.

A jornada para a digitalização e a produção orientada por dados inclui os requisitos para fazer alterações para otimizar o desempenho da produção e reduzir custos. Para aproveitar a tecnologia disponível, algumas empresas podem perceber a necessidade de mover as máquinas ou alterar todo o layout da fábrica à medida que o poder de uma plataforma de monitoramento de produção orientada por IoT começa a agregar valor.

Os principais motivos de tempo de inatividade são analisados ​​no gráfico de Pareto de tempo de inatividade do MachineMetrics.

A diferença entre otimização de processo e produção

A diferença mais significativa entre a otimização do processo e da produção é que a otimização do processo elimina etapas desnecessárias em uma etapa específica do processo dentro do sistema de produção. É uma otimização de produto projetada para maximizar a otimização da produção por meio de maior eficiência para essa etapa ou subprocesso. Por outro lado, a otimização da produção busca otimizar o próprio sistema. Ele pode usar modelos baseados em dados em tempo real para observar taxas de fluxo, layout de máquina, utilização de mão de obra e outros fatores para melhorar o desempenho físico e o layout de todo o sistema de produção.

A otimização do processo incluirá etapas como:

• Identificando problemas específicos do processo
• Analisando o estado atual para criar o estado desejado
• Auditando a alteração para ver os resultados
• Monitorando a mudança para mantê-la no caminho certo

A otimização da produção incluirá etapas como:

• Alterando o layout de fábrica
• Alterar ou reorganizar máquinas e ferramentas no ponto de uso
• Implementando novos procedimentos de WIP
• Treinando operadores e técnicos sobre como responder a alarmes automatizados e insights sobre o sistema de monitoramento para eliminar velhos hábitos
• Desenvolvimento de novos procedimentos internos de entrega de inventário
• Avaliando o layout do monitor e da IHM

Metas e Benefícios da Produção e Otimização de Processos

A otimização da produção e do processo consiste em fazer melhorias em várias áreas críticas. Cada uma dessas áreas resulta cumulativamente em processos mais eficientes e resultados mais significativos com o menor gasto de recursos. Ao se engajar na otimização de processos, os fabricantes podem alcançar:

Melhor tempo de atividade da máquina

O tempo de inatividade é a ruína da existência de todo gerente de fabricação. E muitos passam muito tempo gerenciando suas causas, bem como lidando com suas consequências Ao adotar uma abordagem baseada em dados, uma empresa pode reduzir o tempo de inatividade e aumentar o tempo de atividade geral de seus equipamentos.

Uma maneira de fazer isso é analisando e classificando os principais motivos de paradas não planejadas no processo de produção. Essas informações podem ser usadas para adaptar ou ajustar processos para reduzir ou eliminar muitos eventos de tempo de inatividade. Como a lista está em ordem de classificação do pior para o menor, os culpados mais flagrantes podem ser atacados primeiro.

Uma vez que o tempo de atividade tenha aumentado e estabilizado, os gerentes podem prosseguir metodicamente na lista, alterando os parâmetros do processo conforme necessário para alinhar cada item aos requisitos. No entanto, a chave para essa lista e classificação são dados claros e claros que ajudam a priorizar o que precisa de atenção primeiro.

Resposta mais rápida a problemas no nível da máquina

Às vezes, o problema não é a máquina; é o processo a montante que alimenta a máquina. Ao capturar dados para visualizar isso, mudanças no fluxo WIP ou outras matérias-primas podem ser implementadas para melhorar o tempo de atividade. Outro exemplo é o treinamento, ou a falta dele, com operadores potencialmente na posição errada na hora errada para limpar os alarmes e reiniciar a máquina conforme necessário.

Mais uma vez, os dados se tornam críticos para ajudar os líderes a desenvolver um treinamento melhor para garantir que os operadores nunca fiquem fora de posição. O ponto é que a otimização de processos melhora o tempo de resposta no nível da máquina quando ocorrem problemas. Usando dados para identificar essas áreas, várias áreas podem ser otimizadas de uma só vez para um efeito multiplicador no tempo de atividade. Treinamento, fluxo de trabalho, layout do equipamento, qualidade do material e muitos outros problemas podem ser otimizados com dados claramente visualizados.

Leitura adicional: Como responder a paralisações mais rapidamente com MachineMetrics

Manutenção aprimorada

Os programas de manutenção tradicionais dependem de medidas reativas. Ou o equipamento foi autorizado a funcionar até a falha, ou a manutenção preventiva foi usada para manter a máquina correndo bem.

Mas a manutenção preventiva é baseada em suposições baseadas em tempo. Ele assume que as correias e polias quebrarão em um momento específico com base em médias amplas atribuídas pelo fabricante do equipamento original (OEM). Mas isso não conta para equipamentos industriais onde o produto produzido é leve, permitindo uma vida útil mais longa para as peças. E não leva em conta a produção pesada, como construção, produção de petróleo ou petróleo e gás em geral e outras instalações de superfície onde as peças podem se desgastar mais rapidamente do que o planejado. No caso do primeiro, o dinheiro é gasto quando poderia ser adiado. No último caso como petróleo e gás , o tempo de inatividade pode ocorrer quando menos se espera.

Tecnologia avançada, como coleta automatizada de dados, pode melhorar a função de manutenção e aumentar o tempo de atividade dos equipamentos. Ao habilitar o monitoramento baseado em condições, a manutenção pode ser prescritiva ou preditiva com base nas condições reais. Ao implantar sistemas avançados de detecção, os dados podem ajudar uma empresa compreender o estado atual do equipamento em tempo real. Com o tempo, análises profundas podem ajudar a desenvolver novas oportunidades, prever falhas com precisão e programar substituições no momento em que fizer mais sentido, como trocas ou períodos de desligamento.

Leitura adicional: Os diferentes tipos de manutenção na fabricação

As metas de otimização de processos devem incluir várias áreas:

• A primeira é melhorar o processo inicial. Usando dados, tendências e padrões podem ser identificados para ajudar a ajustar ou ajustar melhor o processo existente. Pode envolver uma questão de layout, fluxo de material ou comunicação.
• Em segundo lugar, os parâmetros e as condições de operação devem ser abordados. Novamente, os dados tornam isso mais fácil de detectar e mais fácil de resolver em ordem de gravidade. Isso pode significar configurações da máquina, velocidade ideal, etc.
• A terceira consideração é que o equipamento deve ser auditado para determinar a melhor abordagem de manutenção para melhorar o processo e o tempo de atividade do equipamento. As peças podem ser preparadas e preparadas com antecedência para aumentar ainda mais o tempo de execução.
• Finalmente, dados precisos e visualização das condições da máquina podem ajudar os gerentes a desenvolver instruções de trabalho práticas e ergonômicas e um melhor treinamento para operadores, técnicos e mecânicos.

Métodos e Técnicas de Produção e Otimização de Processos

Para fabricantes que desejam melhorar a eficiência de seus processos, há muitas soluções disponíveis:

Os painéis do MachineMetrics exibem dados de produção em tempo real que foram coletados automaticamente de equipamentos de fabricação em todo o chão de fábrica.

Coleta de dados de máquina em tempo real

O rastreamento tradicional para otimização de processos geralmente significava folhas manuais em papel e entrada de dados no Excel. Isso era demorado, propenso a erros e difícil de manter. Além disso, a análise era tipicamente baseada na percepção humana, que poderia ser tendenciosa ou errada. É por isso que as empresas estão começando a ficar sem papel.

Coletar dados em tempo real e contextualizá-los para visibilidade por gerentes e operadores permite insights para otimizar a produção não era possível no passado; insights que podem permitir uma compreensão adequada do progresso da produção e do desempenho do equipamento no chão de fábrica. Com painéis e análises e relatórios de produção relevantes, os SOPs podem ser alterados mais rapidamente e resultar em maior qualidade eficiência e aumento da produção.

Leitura adicional: Coleta de dados de fabricação:a chave para otimizar o chão de fábrica

Análise de gargalos

Todo gerente sabe o que é um gargalo e seu perigo para os processos de produção. E a maioria consegue identificar algumas áreas críticas em sua operação onde esses bloqueios ocorrem. Mas, assim como os dados em tempo real fornecem insights e soluções para otimizar o processo no nível da máquina, também podem fornecer insights sobre gargalos que podem ou não ser óbvios. Operadores humanos podem atribuir um backup a uma causa quando os dados ter determinado que é outro.

Com dados e análises em tempo real, os dados de máquina e processo podem identificar gargalos e restrições em todo o ecossistema. Esses dados permitem que os operadores rastreiem os processos para se concentrar nos gargalos que causam mais tempo de inatividade. Seja o bloqueio uma restrição física ou uma restrição operacional, como agendamento ou oportunidades perdidas para melhorar o tempo de configuração e reduzir as trocas, os dados baseados em nuvem habilitados com análise e software OEE podem liberar a interrupção.

Análise de tempo de inatividade

Uma análise do tempo de inatividade da máquina é uma abordagem útil para destacar as áreas que precisam ser tratadas imediatamente. Ao utilizar dados de tempo de inatividade capturados por motivo, gerentes e operadores podem começar com o pior infrator. Mas a chave para essa análise é a capacidade de acessar e consultar os dados, entendendo assim a causa.

O uso de gráficos de Pareto, porcentagem de tempo de inatividade não planejado, turnos de alto e baixo desempenho e operadores, tempo médio entre falhas, tempo médio para reparo e outros KPIs podem ser obtidos a partir dos dados. Por meio desses painéis, ferramentas e soluções mais desenvolvidas são desenvolvidas para construir uma abordagem comum para reduzir ou eliminar a causa e otimizar o processo a longo prazo.

Análise preditiva

Talvez uma das ferramentas mais valiosas ao usar software orientado a dados, a análise preditiva pode sobrecarregar seus processos. Este software usa dados da máquina para diagnosticar e prever falhas. E como ele pode conectar todos os equipamentos em um chão de fábrica, previsões sobre todo o ecossistema podem ser feitas e soluções implantadas mais rapidamente, se não imediatamente, para áreas problemáticas que interessam à empresa. Também pode fazer o mesmo para indústrias de grande porte, como produção de petróleo e produção de gás.

Os algoritmos de máquina detectam padrões que os humanos simplesmente não conseguem. Isso permite uma intervenção proativa antes que ocorram problemas ou soluções de manutenção e troca bem planejadas quando ocorrerem. Essas análises preditivas podem até ser usadas para prolongar a vida útil da ferramenta, monitorando o desgaste da ferramenta e prevendo quando uma ferramenta falhará. Aplicativos personalizados podem até permitir que soluções automatizadas e semi-autônomas sejam feitas no nível da máquina para liberar os operadores para outras tarefas para melhorar ainda mais a qualidade e maximizar a produção.

Analisar os motivos de tempo de inatividade no nível da máquina fornece uma visão granular do motivo pelo qual um equipamento específico pode estar causando problemas. A foto é um relatório de "Tempo de inatividade por máquina" da MachineMetrics.

Otimização dos processos da sua loja com MachineMetrics

Usando a plataforma de dados industriais MachineMetrics, os fabricantes podem otimizar seus processos como nunca antes. Essa otimização é alcançada de várias maneiras:

Rastreando o tempo de inatividade da máquina com precisão e em tempo real

O rastreamento manual de dados é inerentemente falho. Embora bem-intencionado, o rastreamento de papel pode ser propenso a erros e pode aumentar risco. Também é um desafio acompanhar, e lacunas e dados ausentes são comuns. Além disso, é provável que os dados sejam arredondados e, portanto, muito menos precisos.

O rastreamento manual geralmente requer a entrada de dados no Excel ou em alguma outra planilha para dar sentido aos dados, o que significa que os dados já estão desatualizados quando chegam às mãos de quem precisa. Mas a profundidade dessa análise é limitada. E a interpretação humana pode ser tendenciosa.

Com o MachineMetrics, operadores, gerentes e outros principais interessados ​​têm visibilidade imediata com dados precisos e em tempo real da máquina. Como os dados estão em tempo real, eles têm acesso na ponta dos dedos por meio de tablets remotamente ou painéis na máquina e acima do chão de fábrica para entender a causa real da falha.

Os dashboards e relatórios são intuitivos, fornecendo uma visão rápida sobre a causa do tempo de inatividade e fornecendo soluções rápidas para ação e redução de custos operacionais.

Ativação de fluxos de trabalho e notificações com base em eventos de máquina

Com o software MachineMetrics, os dados da máquina podem ser usados ​​para acionar fluxos de trabalho. Essas ferramentas poderosas garantem que as informações corretas sejam enviadas à pessoa certa ou ao sistema automatizado para implementação ações. Essas ações assumem a forma de incidentes, notificações, links úteis ou webhooks, e cada uma pode otimizar processos, permitindo uma ação rápida quando surgem problemas.

Leitura adicional: 10 principais fluxos de trabalho para fabricantes

Um incidente pode acionar uma notificação por e-mail ou texto para a pessoa certa. No passado, os operadores precisavam contar com dicas visuais, telefones, sistemas de PA ou outros métodos de comunicação para notificar outras pessoas sobre um problema. Muitas vezes, o risco era que a pessoa informada era a pessoa errada para a tarefa. Em muitos casos , o operador pode não saber qual é o problema. Com incidentes, o problema correto é relatado, economizando tempo para reiniciar ou reparar.

As notificações permitem a comunicação imediata, economizando tempo e reduzindo o número de etapas para identificar e solucionar o problema. Se um supervisor souber que a mensagem indica falta de matéria-prima, ele pode pular a viagem até a máquina e prosseguir diretamente para o processo de gargalo a montante.

Os webhooks levam o nível de ação ainda mais longe. Esses pequenos pacotes de dados podem ser usados ​​para acionar uma ação corretiva pela própria máquina. Ou podem ser usados ​​em conjunto com um sistema informatizado de gerenciamento de manutenção (CMMS) para notificar as equipes de manutenção automaticamente, verificar o estoque da peça de reposição e solicitar sua emissão ao técnico, aumentando a integridade do sistema e agilizando os tempos de reparo e reinicialização.

Melhorando a manutenção com as condições da máquina

A MachineMetrics pode capacitar um fabricante a utilizar condições precisas da máquina para desenvolver programas de manutenção baseados em condições, preditivos ou prescritivos. A saúde do equipamento pode ser avaliada a qualquer momento, e os operadores e gerentes podem economizar tempo e custos de manutenção deixando para trás os programas de manutenção reativos.

O resultado é uma Eficácia Geral do Equipamento (OEE) amplamente aprimorada que reduz o tempo de inatividade e ajuda a melhorar os processos adicionando estratégias de manutenção projetadas estrategicamente ao fluxo de valor. Esses dados são então adicionados à análise para permitir uma otimização ainda mais precisa de todas as áreas de fabricação e criar confiança na integridade do sistema.

A MachineMetrics permite que os fabricantes aproveitem o poder dos dados nos níveis de máquina e fábrica. Com uma poderosa variedade de dispositivos Edge combinados com uma plataforma de dados habilitada para IA, a MachineMetrics pode fornecer aplicativos ou ajudá-lo a criar seus próprios aplicativos e modelos para gerar insights eficientes e acionáveis ​​com base em dados e condições em tempo real para otimizar processos em qualquer ambiente. Entre em contato nós hoje, então nós pode mostrar como obter o máximo de seus dados.

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