Use Análise de Dados para Identificar e Resolver Problemas de Produção Rapidamente

Saber como resolver problemas de produção de forma rápida e eficiente é uma habilidade que todos os gerentes de manufatura devem possuir. Embora existam muitas estratégias para identificar e corrigir problemas, o ponto de partida para eliminar os problemas mais graves do chão de fábrica é ter uma infraestrutura em vigor para suportar a coleta automatizada e padronização de dados de produção.

Com dados precisos e em tempo real, gerentes podem identificar quais problemas estão ocorrendo, a causa raiz do problema e desenvolver soluções para preveni-los no futuro.

Os Problemas de Produção Mais Comuns

Embora existam centenas de coisas que podem afetar um chão de fábrica, a maioria se enquadra em uma das categorias abaixo. Encorajamos você a explorar os recursos vinculados para cada uma dessas categorias amplas, pois eles se aprofundam na resolução desses problemas aproveitando dados.

Tempo de Inatividade

Tempo de inatividade é a praga de toda manufatura. Quando equipamentos não estão rodando, pedidos não estão sendo preenchidos e lucro não está sendo capturado. O tempo de inatividade pode ser ainda dividido em categorias como erro do operador, falha de equipamento, problemas de agendamento, preocupações de capacidade, setups e trocas, e outros. E a maioria das empresas não percebe o impacto do tempo de inatividade em sua eficiência global do equipamento, perdendo as oportunidades mais óbvias de melhorar.

Recursos úteis:

Problemas de Qualidade

Problemas de qualidade também podem ser definidos em várias categorias. Qualidade do fornecedor é uma preocupação significativa para qualquer empresa, assim como erro humano e condição do equipamento. Dores de cabeça de qualidade podem ser geradas interna ou externamente, e aumentam custos e ameaçam cronogramas de entrega.

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Problemas de Manutenção

A maioria das empresas adere à filosofia antiga de manutenção preventiva. Mas equipamentos de alta velocidade de hoje exigem uma abordagem mais dinâmica e orientada a dados. Quando equipamentos não são mantidos em uma determinada frequência, eventos de inatividade eventualmente ocorrerão. Mas, se equipamentos são "super-mantidos", fabricantes terão orçamento desperdiçado em peças de máquina, suprimentos, mão de obra e tempo de inatividade que não era necessário. Usando dados de desempenho e saúde da máquina, fabricantes podem entender melhor quando máquinas provavelmente falharão para garantir que a quantidade certa de manutenção seja fornecida, no momento certo.

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Problemas de Processo e Fluxo de Trabalho

Processos quebrados e desatualizados são um desafio contínuo para fabricantes, e seus impactos são amplificados à medida que se transformam em gargalos. Como muitos procedimentos de trabalho padronizados são mantidos manualmente e inadequadamente auditados, pode levar anos antes que uma equipe de melhoria de processo identifique o problema e ajuste o processo.

Como problemas de processo, equipes podem achar difícil superar problemas de fluxo de trabalho. Estes podem tomar a forma de agendamento inadequado de centro de trabalho, gestão de WIP, layout do piso, ou simplesmente a ergonomia de acesso a peças e material por operadores no ponto de uso.

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Resolvendo Problemas de Produção

Resolver problemas de produção pode ser um empreendimento complexo. Exige que gerentes investiguem o que aconteceu e procurem uma correção permanente. Mas à medida que a revolução digital continua através da adoção de tecnologia Industrial Internet of Things (IIoT), esses problemas complexos podem ser abordados aproveitando o poder dos dados. E ao capturar e analisar dados para visualizar o que está acontecendo no chão de fábrica, gerentes podem desenvolver remédios táticos e estratégicos para resolver problemas atuais e prevenir outros antes que aconteçam novamente.

Considere estes passos para ajudar a resolver problemas comuns de produção:

Passo 1: Identificar Problemas

Antes que uma empresa possa corrigir seus problemas de manufatura, ela deve identificá-los. O primeiro passo é ter a infraestrutura certa em vigor para suportar a coleta e padronização de dados de produção. Esta informação deve ser democratizada pela organização em visualizações e relatórios facilmente consumíveis.

Somente com dados precisos e em tempo real, tanto operadores quanto gerentes terão um entendimento de onde os problemas estão ocorrendo e os motivos mais graves para desperdício. Coleta de dados de manufatura é a base da Indústria 4.0, alimentando um número ilimitado de casos de uso e dando aos principais stakeholders os recursos de que precisam para tomar decisões melhores e mais rápidas.

Passo 2: Investigar os Detalhes

Com dados em mãos, é hora de realizar uma análise de causa raiz. Análise de causa raiz é uma abordagem eficaz e poderosa que rastreia problemas de produção até uma causa específica. Uma vez identificada essa causa, mudanças podem ser implementadas que reverberarão pela linha de produção.

Análise de causa raiz frequentemente usa ferramentas lean e Six Sigma, como "Os Cinco Porquês", diagramas de espinha de peixe, análise de modo de falha e gráficos de Pareto para ajudar a visualizar e entender por que problemas ocorrem. Isso permite que participantes separem a causa dos sintomas para chegar a um motivo válido para a interrupção.

Relatórios de Pareto de inatividade da MachineMetrics ajudam a identificar as principais causas de inatividade, ajudando você a priorizar iniciativas de melhoria contínua entendendo melhor onde as coisas estão dando errado.

Passo 3: Desenvolver um Plano para Resolver o Problema

Com a causa real identificada, um plano de melhoria pode ser desenvolvido. Isso pode ser treinamento, mudanças físicas como layout, mudanças de trabalho padrão, substituições de material, ou qualquer número de passos sozinhos ou em combinação para corrigir o problema.

Crítico para o sucesso de qualquer plano de melhoria é o processo de auditoria para manter as mudanças no lugar. Isso inclui determinar como o sucesso será medido, com que frequência as auditorias para a mudança ocorrerão, quais passos serão tomados para melhorar ainda mais o processo, e mais.

Mais uma vez, a importância dos dados não pode ser exagerada. Os dados devem ser confiáveis, precisos e o mais detalhados possível para a solução ser eficaz. Análise e mudanças manuais só o levarão até certo ponto e estão sempre sujeitas a serem esquecidas, perdidas ou alteradas à medida que o grupo passa para outro problema. É por isso que soluções automatizadas como a MachineMetrics são integrais para o sucesso da manufatura orientada a dados.

3 Dicas sobre Como Prevenir Problemas de Produção

Uma máquina é tão boa quanto os processos usados para rodá-la. E em todos os casos, melhor a qualidade e visibilidade dos dados, mais útil será. Com software de monitoramento de produção, empresas podem passar de solucionar o mesmo problema repetidamente a genuinamente implementar uma solução que não apenas dura, mas também pode ser validada em tempo real e aperfeiçoada ao longo do tempo.

Aqui estão três dicas para prevenir problemas de produção:

Analisar Dados

Talvez nada seja tão crucial quanto analisar dados de produção. Sem bons, limpos, dados precisos, a mudança é ineficaz. Dados são a chave para visualizar a imagem precisa em qualquer piso de produção. Mas dados não são apenas peças, número de trabalho ou contagens de horas. Dados necessários para tal visualização incluem dados de máquina, dados de pessoas, dados de sistemas e dados de outras entradas em toda a empresa.

Melhorar Visibilidade Operacional

Com dados precisos, empresas podem alcançar melhor visibilidade operacional. Novamente, captura e análise de dados com relatórios intuitivos fornecidos por software é sempre preferível a coleta e análise manual. Com visibilidade em tempo real, problemas podem ser abordados proativamente em vez de reativamente, à medida que operadores, técnicos e gerentes ganham insights sobre o estado real de equipamentos e produção à medida que ocorre, em vez de depois que acontece.

MachineMetrics exibe dados de produção em tempo real para visibilidade completa do chão de fábrica. Operadores e gerentes sabem exatamente quando máquinas estão ficando atrás das metas de produção ou experimentando um evento de inatividade, permitindo que resolvam problemas rapidamente.

Planejar Manutenção de Equipamentos

Uma das contribuições mais valiosas da coleta e análise automatizada de dados na manufatura emergiu em seu impacto na manutenção. Ao aproveitar dados em tempo real para visualizar o verdadeiro estado da produção, a manutenção pode passar de um estado preventivo para um preditivo. Isso significa que os mesmos dados guiando mudanças de processo e fluxo de trabalho para melhoria podem ser usados para prever falha de peça, pedir e estagiar peças de reparo antecipadamente, e agendar o momento ideal para o reparo ocorrer no melhor momento para reduzir o tempo de inatividade geral (como durante uma troca).

Aproveite IIoT e Análise Industrial

A MachineMetrics é uma poderosa plataforma de dados industriais que permite a coleta de dados de produção precisos em tempo real, automaticamente contextualizando e padronizando os dados para acessibilidade imediata em toda a empresa.

Via dispositivos de borda, a MachineMetrics pode se conectar a qualquer equipamento, desde equipamentos OEM mais novos até máquinas analógicas legadas.

Uma vez ativado, o sistema está imediatamente disponível para ajudar a identificar a verdadeira causa de inatividade e gargalos e ajudar você a chegar a uma causa raiz mais rápido e com mais confiança. Isso permite que você otimize seus processos mais rápido e com mais precisão com insights acionáveis e personalizáveis.

A plataforma MachineMetrics permitirá maior eficiência, custos reduzidos, capacidade desbloqueada e uma visão melhor do que está realmente acontecendo no seu chão de fábrica. Entre em contato conosco hoje para ver como a MachineMetrics pode ajudar você a eliminar seus problemas com dados em tempo real e aplicações.

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