Inom industrin kan operativ ineffektivitet orsaka katastrofala problem, vilket resulterar i oväntade driftstopp, missade deadlines och i slutändan 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 som branscher står inför är bristen på snabb kommunikation om operativa problem. I traditionella system blir produktionschefer bara medvetna om maskinfel eller driftstopp när de är precis bredvid maskinen eller i slutet av skiftet, när det är för sent att åtgärda och undvika leveransförseningar. Till exempel kan en maskin stanna oväntat, och chefen upptäcker det först i slutet av dagen, vilket gör det omöjligt att ta igen förlorad tid.
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 resulterar i försenad identifiering av produktionsförseningar och problem, med mycket liten chans till åtgärd förrän efter att problemet har uppstått.
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-minskningar, vilket gör det svårt att implementera effektiva lösningar. Till exempel kan en maskin arbeta med låg effektivitet på grund av ihållande överhettning, men eftersom OEE-systemet inte övervakar temperaturen, förblir denna grundorsak oupptäckt.
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 reser 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 maskinens lokala panel, kan prestandaavvikelser som indikeras av det traditionella OEE-systemet gå obemärkt förbi, vilket riskerar förseningar i korrigerande åtgärder. Det är motsvarigheten till att "köra med backspegeln i åtanke", att reagera på problem först efter att de redan har uppstått.
Hur löser man problemet?
Många företag utvecklar dashboards och lösningar med hjälp av tredjepartsleverantörer eller sina egna IT-avdelningar. Dessa lösningar är dock försök att integrera en process som kräver mer än bara ett fåtal integrerade tekniker. Dessutom är dessa aktiviteter oftast avledningar från företagets kärnverksamhet och överbelastar yrkesverksamma med en lösning som fortsätter att misslyckas med att uppfylla produktionsledningens förväntningar.
Den ideala lösningen bör inkludera en applikation som kan övervaka variablerna för varje maskin i produktionslinjen i realtid, korsreferera information och varna de ansvariga på ett skalbart, autonomt och proaktivt sätt. 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 förluster i produktionslinjen.
Dessutom är de flesta problem med utrustningens effektivitet ett resultat av maskindriftsproblem (ett uppvärmningsexempel i samma artikel). Ett system som samtidigt övervakar maskinens driftsparametrar kan ge processintelligens och varna underhållsteamet innan problemet påverkar produktionen. Detta innebär att man åtgärdar orsaken snarare än effekten.
Det stora 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.
Above-Net Bridgemeter utvecklades en integrerad övervakningslösning som går utöver enkel produktivitetsmätning. Med Bridgemeter har chefer tillgång till en omfattande och kontextualiserad bild av produktionsprestanda, inklusive alla maskinens driftsparametrar.
En av Bridgemeters viktigaste funktioner är dess proaktivitet. Systemet skickar realtidsmeddelanden direkt till produktionschefens mobiltelefon, vilket gör att de kan övervaka linjeeffektiviteten utan att behöva gå till informationspaneler eller utrustning. Detta innebär att korrigerande åtgärder kan vidtas omedelbart, vilket minimerar driftstopp och undviker betydande produktivitetsförluster.
Dessutom övervakar Bridgemeter inte bara maskinens totala effektivitet utan även kritiska parametrar, inklusive temperatur, tryck och elektrisk ström. Denna integrerade metod möjliggör tidig identifiering av potentiella problem 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 en mängd olika branscher och produktionsmiljöer, 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 larm 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 ger en rad konkreta fördelar för industriell verksamhet. För det första minskar systemets proaktivitet avsevärt oplanerade driftstopp, vilket resulterar i ökad maskintillgänglighet och därmed 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 i produktionsprestanda och kvalitet, 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, datadrivna beslut.
Kort sagt, Bridgemeter förändrar 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 produktionsprestanda och kvalitet samt betydande minskningar av driftskostnader. Genom att använda Bridgemeter kan industrier uppnå en ny nivå av operativ effektivitet och marknadskonkurrenskraft.
