Inom industrin kan operativ ineffektivitet orsaka katastrofala problem, vilket resulterar i oväntade driftstopp, missade deadlines och så småningom betydande ekonomiska förluster. Dessa utmaningar förvärras av bristen på insyn och proaktivitet hos traditionella OEE-system (Overall Equipment Effectiveness), vilka fortfarande dominerar i många industriella miljöer.
En av de största utmaningarna för industrier är bristen på snabb kommunikation om driftsproblem. I traditionella system blir produktionschefer bara medvetna om maskinfel eller driftstopp om de befinner sig bredvid maskinen eller i slutet av skiftet, när det redan är för sent att åtgärda problemet och undvika leveransförseningar. Till exempel kan en maskin stanna oväntat, och chefen får reda på det först i slutet av dagen, vilket gör det omöjligt att återhämta den förlorade tiden.
Dessutom är bearbetning av maskineffektivitetsinformation (OEE) med traditionella system ofta manuell och innebär att man arbetar med Excel-kalkylblad för att generera historiska rapporter. Denna process är inte bara tidskrävande utan ökar också risken för mänskliga fel, för att inte tala om förseningar i problemdetektering. Bristen på automatisering och proaktivitet i denna process innebär sen identifiering av produktionsförseningar och problem, med mycket låga chanser att de åtgärdas tills problemet uppstår.
Ett annat betydande problem är bristen på kontextualisering av OEE-data. Traditionella OEE-system mäter endast maskinproduktivitet, utan att beakta underliggande faktorer som kan påverka effektiviteten, såsom mekaniska fel eller underhållsproblem. Detta förhindrar en fullständig förståelse av orsakerna till OEE-fall, vilket hindrar implementeringen av effektiva lösningar. Till exempel kan en maskin arbeta med låg effektivitet på grund av konstant överhettning, men eftersom OEE-systemet inte övervakar temperaturen går denna grundorsak obemärkt förbi.
En särskilt problematisk aspekt är att OEE-indikatorer visas på själva maskinerna eller på paneler placerade på specifika punkter i fabriken. Detta kräver att produktionschefen fysiskt går till dessa paneler för att kontrollera indikatorernas status, en tidskrävande process som kan leda till förseningar i hanteringen av kritiska problem. Med andra ord, om en chef eller operatör inte är uppmärksam på den lokala maskinpanelen, kan prestandaavvikelser som indikeras av det traditionella OEE-systemet gå obemärkt förbi, vilket riskerar förseningar i korrigerande åtgärder. Det motsvarar att "köra medan man tittar i backspegeln", att reagera på problem först efter att de redan har uppstått.
Hur löser vi problemet?
Många företag utvecklar dashboards och lösningar med hjälp av tredjepartsleverantörer eller sin egen IT-avdelning. Dessa lösningar är dock försök att integrera en process som kräver mer än bara ett fåtal integrerade tekniker. Dessutom är dessa aktiviteter oftast avvikelser från företagets kärnverksamhet, vilket påverkar arbetsbelastningen för yrkesverksamma med en lösning som fortfarande inte uppfyller produktionsledningens förväntningar.
Den ideala lösningen bör inkludera en applikation som kan övervaka variablerna för varje maskin på produktionslinjen i realtid, korsreferera information och tillhandahålla skalbara, autonoma och proaktiva varningar till de ansvariga. Med andra ord bör den eliminera behovet av fysisk närvaro eller fokus på någon övervakningspanel. På ett enkelt och riktat sätt bör systemet skicka en granskningsbar avisering till användare som har befogenhet att fatta beslut som förhindrar störningar i produktionslinjen.
Dessutom är de flesta problem som uppstår gällande utrustningseffektivitet effekter av problem med maskiner i drift (överhettning är ett exempel som diskuteras i den här artikeln). Ett system som samtidigt övervakar maskinernas driftsparametrar kan ge processintelligens och varna underhållsteamet innan problemet påverkar produktionen. Detta innebär att behandla orsaken istället för effekten.
Det största problemet hittills har varit att hitta en lösning som kan åtgärda alla dessa problem utan de oöverkomliga utvecklingskostnaderna.
Bridgemeter-lösning: Proaktiv och prediktiv övervakning av maskinens hälsa och drift.
Bridgemeter från Above-Net Bridgemeter har chefer tillgång till en komplett och kontextualiserad bild av produktionsprestanda, inklusive alla maskinernas driftsparametrar.
En av Bridgemeters viktigaste funktioner är dess proaktiva natur. Systemet skickar realtidsmeddelanden direkt till produktionschefens mobiltelefon, vilket gör att de kan övervaka linjeeffektiviteten utan att behöva gå till informationspaneler eller utrustning. Det innebär att korrigerande åtgärder kan vidtas omedelbart, vilket minimerar driftstopp och förhindrar betydande produktivitetsförluster.
Dessutom övervakar Bridgemeter inte bara maskinens totala effektivitet, utan även kritiska parametrar som temperatur, tryck och elektrisk ström. Med denna integrerade metod är det möjligt att identifiera potentiella problem i förväg innan oväntade driftstopp påverkar produktionen.
Bridgemeters flexibilitet och interoperabilitet är en annan viktig differentieringsfaktor. Systemet kan konfigureras för att anpassas till varje kunds specifika OEE-behov, integreras sömlöst med befintliga PLC:er (programmerbara logiska styrenheter) eller utföra beräkningar efter parameterinsamling. Denna flexibilitet gör att Bridgemeter kan implementeras i olika typer av industrier och produktionskonfigurationer, vilket ger en skräddarsydd lösning för varje scenario.
Dessutom erbjuder Bridgemeter ett intuitivt och lättanvänt gränssnitt som ger tydliga och handlingsbara visualiseringar av OEE-data. Chefer kan få tillgång till realtidsinstrumentpaneler som visar varningar om maskiners tillgänglighet, prestanda och kvalitet, samt övergripande OEE-indikatorer. Detta underlättar välgrundade beslut och prioritering av korrigerande åtgärder, vilket kontinuerligt förbättrar den operativa effektiviteten.
Resultat
Implementeringen av Bridgemeter medför ett antal konkreta fördelar för industriell verksamhet. För det första minskar systemets proaktiva natur avsevärt oplanerade driftstopp, vilket resulterar i ökad maskintillgänglighet och därmed ökad produktionskapacitet.
Dessutom möjliggör kontextualiseringen av operativa data som tillhandahålls av Bridgemeter en djupare och mer exakt analys av orsakerna till produktivitetsminskningar. Detta leder till förbättringar av prestanda och produktionskvalitet, vilket ökar den totala OEE:n.
Bridgemeters flexibilitet och interoperabilitet med befintliga system underlättar också dess implementering, vilket gör det möjligt för chefer att fatta mer välgrundade och datadrivna beslut.
Sammanfattningsvis förändrar Bridgemeter hur industrier övervakar och hanterar effektiviteten hos sin utrustning och erbjuder en proaktiv, flexibel och integrerad lösning. Förväntade resultat inkluderar ökad maskintillgänglighet, kontinuerlig förbättring av prestanda och produktionskvalitet samt betydande minskningar av driftskostnader. Genom att använda Bridgemeter kan industrier uppnå en ny nivå av operativ effektivitet och marknadskonkurrenskraft.
