הערכת ההשפעה של מחקר זמן על יעילות ציוד כוללת במפעלים הנדסיים

מבוא: הערך האסטרטגי של מחקר זמן בהנדסה

צמחי הנדסה מודרניים פועלים בסביבה שבה כל דקה של זמן השבת וכל אי יעילות משפיעה ישירות על השורה התחתונה. כדי לשמור על תחרותיות, מנהלי הצמח להסתמך על אינדיקטורים ביצועי מפתח כי לחשוף יעילות תפעולית אמיתית (OEE) הפך תקן הזהב עבור מדידת ציוד ייצור טוב משמש, עם זאת, השגת ציוני OEE גבוהים דורש יותר מאשר ניטור; זה דורש גישה שיטתית לזיהוי וחיסול זמן, מספק אופטימיזציה של ציוד ייצור אינטנסיבי.

הבנה של יעילות ציוד כוללת (OEE)

OEE הוא מדד מורכב המפרק ניצול מכונה לשלושה גורמים עיקריים: זמינות, ביצועים ואיכות. כל גורם הוא ביטוי כאחוז, ואת OEE הכולל הוא המוצר של כל השלושה:

(ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

ציון OEE ברמה עולמית נחשב בדרך כלל ל 85% או גבוה יותר, אם כי צמחים רבים פועלים היטב מתחת לזה.הבנת כל רכיב חיוני לזיהוי היכן ההתערבות של המחקר זמן יכול להיות ההשפעה הגדולה ביותר.

זמינות

זמינות מודדת את אחוז זמן הייצור המתוכנן שהציוד פועל בפועל.זה מהווה תחנות בלתי מתוכננות (השטיפה, התאמות סטאפ) ותחנות מתוכננות (החזקות, הפסקות).

(ב) .

לדוגמה, אם מכונה אמורה לרוץ 16 שעות ביממה, אך היא חווה שעתיים של זמן השבתה, הזמינות שלה היא 87.5%.מחקרי זמן לעזור לשבור את 2 השעות האלה לסיבות ספציפיות - תוך ציפייה לחומרים, לשינויים בכליים או לכשלים מכניים - כך שניתן לבצע שיפורים ממוקדים.

ביצועים

הביצועים מודדים את המהירות שבה הציוד פועל יחסית למחזור האידיאלי שלו.הוא מהווה תחנות קלות ומחזורים איטיים.

(ב) 1

אם למכונה יש זמן מחזור אידיאלי של דקה אחת לחלק, אבל בפועל ממוצע של 1.2 דקות לחלק בגלל תדירות מיקרו-stops, שיעור הביצועים הוא 83.3%.מחקרי זמן ללכוד את תדירות ומשך של אלה micro-stops, אשר לעתים קרובות בלתי נראים לדיווחי ייצור ברמה גבוהה.

איכות איכות איכות

מדדי איכות, שיעור החלקים הטובים המיוצרים מתוך החלקים הכוללים החל.הוא מהווה את הפגמים, העבודה מחדש ופורמולה:

(ב) 2

עבור תהליך שמייצר 10,000 חלקים לכל אצווה עם 200 פגמים, איכות היא 98%.מחקרי זמן יכולים לחשוף היכן מקורם בעיות איכות - לדוגמה, דפוס ללבוש כלי הגורם פגמים לאחר מספר מסוים של מחזורים.

תפקיד מחקר הזמן בהנדסת צמחים

מחקר זמן - הקשור לעתים קרובות עם פרדריק וינסל טיילור ותנועת הניהול המדעית - נשאר אבן הפינה של שיפור תהליכים בצמחים הנדסיים.זה כרוך בהתבוננות שיטתית, להקליט, וניתוח הזמן הנדרש לביצוע משימות ספציפיות.כאשר החל סביבות רגישות בציוד, זמן לומד גשרים הפער בין מדדי OEE ברמה גבוהה לבין פעולות ברמת הרצפה המשפיעות עליהם.

שיטות מחקר של Time Study

צמחי הנדסה מודרניים יכולים לבחור מכמה גישות לימוד, כל אחד מתאים למטרות שונות:

(FLT:0) תזמון מתמשך: 1FLT 103 צופה מתעד את הזמן הפגום עבור כל אלמנט של משימה ללא תיקון שעון עצירה. שיטה זו לוכדת את כל העיכובים, והוא שימושי לניתוח תהליכים מפורט.
(ב) תזמון:0) תזמון העצירה: 1 (FLT:1) שעון העצור אינו אלאפוס בתחילת כל אלמנט.זה מהיר יותר, אך עשוי להחמיץ הפרעות קצרות.
(FLT:0)Work Sampling: 1 במקום התבוננות רציפה, תמונות אקראיות של פעילות מפעיל או מכונה נלקחות לאורך תקופה. שיטה סטטיסטית זו מספקת הערכה אמינה של הקצאת זמן עם פחות עייפות של משקיף.
(FLT:0) מערכות זמן מוגדרות (PMTS): מערכות כמו שיטות-זמן מדידה (MTM) ו- Maynard Operation Sequence Technique (MOST) להקצות זמנים סטנדרטיים לתנועות אנושיות בסיסיות.הם מאפשרים לאמודי זמן ללא התבוננות ישירה, שימושית בתהליכים חדשים או הערכות ארגונומיות.

צעדים לביצוע מחקר זמן

ללא קשר לשיטת, מחקר זמן קפדני עוקב אחר תהליך מובנה:

(FLT:0)Define המטרה: FLT:1 Determine אשר רכיב OEE - זמינות, ביצועים או איכות - יש שיפור.
(ב) בחר את המשימה או המכונה: FLT:1) בחר מחזור או הפעלה נציג. להימנע ימים הססגוניים כגון לאחר התמוטטות ממושכת.
(ב) עיין ב"המשימה" לאלמנטים: FLT:1hil מחולק את הפעולה לצעדים בלתי ניתנים לערעור, כל אחד עם התחלה ברורה ונקודת קצה.
(FLT:0) Record ו-Time כל אלמנט:FreaLT:1) השתמש בשעון עצירה, מצלמת וידאו או בגרב נתונים אוטומטי. להקליט מחזורים מרובים (בדרך כלל 10–30) כדי להסביר את הווריאציות הטבעיות.
דירוג ביצועים:0 (FLT:1) מכוונן פעמים בקצב רגיל. אנליסט מיומן מקצה דירוג (למשל, 100% עבור נורמלי, 120% עבור מהיר יותר) כדי לנתב את הזמנים.
(FLT:0) חישוב הזמן הסטנדרטי: FLT:1, הוסף קצבאות לצרכים אישיים, עייפות ועיכובים.הזמן הסטנדרטי הופך לאמת המידה עבור מטרות זמן מחזור.
(FLT:0) ,Analyze והטמעת שיפורים:FreaLT:1) לזהות אלמנטים עם וריאציות מופרזות או משך זמן ארוך. השתמש בניתוח שורש כדי לחסל פסולת.
(ב) ויקרא י"א: ויקרא י"ד: ויקרא י"א) , ויקרא י"א, ויקרא י"א, כ"כ, כ"כ, כ"כ," (בראשית כ"ד).

כיצד הזמן לומד באופן ישיר משפיע על כל אחד מהם

נתוני מחקר בזמן, כאשר נאספים וניתחו כראוי, מציעים מסלול ישיר לשיפור כל שלושת גורמי OEE. להלן אנו בודקים כל רכיב בפירוט.

שיפור זמינות באמצעות ניתוח Downtime

אחד השימושים הנפוצים ביותר של מחקר זמן הוא לקטגוריזציה ולמידת אירועים בזמן למטה במקום להסתמך על יומני המפעילים שעשויים לבודד, זמן לימוד מתעד כל דקה שהמכונה אינה מייצרת.עיקרון הפארטו לעתים קרובות חל: 80% מהזמן יורד מ-20% מהגורמים המובילים - כגון המתנה לשעות עבודה, שינויים מתים, או התמוטטות לא מתוכננת - ניתן להפחית את הזמינות ל- 127% מ- Sover-iOS) באמצעות זיהוי של שיטות עבודה גדולות יותר מ-iOS (בטווח זמן כדי להפחתה של גיל המעבר) באמצעות זיהוי של זמן (למשל, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, כדי להפחתה של מספר גדול יותר מ-S) על ידי זיהוי גורמים מתקדמים (למשל, כדי להפחתה של 77%) על ידי זיהוי הגורמים המובילים - כגון המתנה להפחתה של 77%) על ידי זיהוי גורמים עיקריים של זמן, למשל, למשל, לדוגמה, לדוגמה, כדי להפחתה של זמן, כדי להפחתה של זמן, כדי להפחתה של זמן, כדי להפחתה של זמן, כדי להפחתה של זמן, כדי להפחתה של זמן, כדי להפחתה של זמן, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, כדי להפחתה של זמן, כדי להפחתה של זמן, כדי להפחתה של זמן-ידי זיהוי גורמים מתקדמים (

ביצוע של פיזור מיקרו-עצורים

הפסדים של ביצועים מוסתרים לעתים קרובות בצורה של הפרעות קטנות כי שניות או דקות - התאמות, חיישנים, או מחסור בחומרים קצרים. אלה micro-stops כמעט בלתי אפשרי ללכוד ללא זמן לימוד. על ידי תזמון כל מחזור על פני שינוי הייצור, אנליסטים יכולים למדוד את מהירות ההפעלה בפועל מול אידיאלי. 1 aerospace רכיב המשמש ניתוח וידאו כדי לזהות כי רובוט ספציפי היה שימוש עבור מחזור 82% לאחר ביצוע של 8 שניות לאחר ביצוע.

איכות תוך כדי תהליך תזמון

פגמים איכותיים לעתים קרובות תואמים עם תזמון תהליך.לדוגמה, אם צעד טיפול חום מותר לרוץ ארוך מדי, חלקים עשויים להיות מתפתל.זמן מחקר יכול לאמת כי זמני מחזור נשארים בתוך גבולות ספציפיים.בנוסף, על ידי פעולות בדיקות תזמון, צמחים יכולים להפחית את העיכוב בין התרחשות וגילוי.בשורה מודפסת של לוח עגול, מחקר הראה כי בדיקות חזותי לקח זמן רב מדי לדירקטוריון, מה שגורם למפעילים למהר ולחטיל ולפספס על ידי הסתגלות במהירות אופטית, ולהתאים את המהירות והקצבה.

מחקר: זמן מחקר ושיפור במנועי רכב

(FLT:0) תחנת הרכב בגודל בינוני מול ציוני OEE ב -70 חודשים נמוכים, הרבה מתחת ליעד התעשייה של 85%.מחקר זמן מקיף הושק בשלוש תחנות מפתח של מאצ'ינג.יותר מ -40 מחזורים נרשמו לכל תחנה באמצעות תזמון מתמשך ווידאו.המחקר חשף כמה בעיות: משאבה קרירה הייתה רכיבה על אופניים כל 3 דקות במשך 30 דקות, תוך הקטנת ביצועי המכונה; 18 דקות על ידי טכנאים מהירים עד 124% לאחור, עד חצי שעה לאחור, עד חצי שעה, ירידה של מחזור האחסון היה צורך בנפח האחסון האיכותי האחסון היה על ידי מחזור האחסון היה על ידי מחזור האחסון היה על ידי מחזור האחסון היה על ידי מחזור האחסון היה על ידי 3 דקות של 3 דקות נסיעה מהירה של 3 דקות, וגרם על ידי 34% במהירות של מחזור האחסון היה על ידי מחזור האחסון היה על ידי מחזור האחסון היה על ידי מחזור האחסון היה על ידי מחזור אחסון באיכות של 3 דקות של 3 דקות, 000 גרם ירידה של המכונית הקלה של המכונית, 000 גרם לכל אורך מחזור האחסון היה על ידי מחזור האחסון היה על ידי מחזור אחסון תקין של 3 דקות נסיעה מהירה של 3 דקות נסיעה מהירה של מחזור אחסון באיכות של 30 דקות עד 30 דקות עד 30 דקות נסיעה מהירה של 3 דקות עד 30 דקות נסיעה מהירה, 000 גרם ירידה של 3 דקות נסיעה מהירה

אתגרים בביצוע לימודי זמן וכיצד להתגבר על אותם

למרות ערכו, המחקר של זמן אינו ללא אתגרים.הכרה והתמודדות עם נושאים אלה היא קריטית לנתונים אמינים ושיפורים מתמשכת.

ביקורת: Observer Bias and the Holhorne Effect

כאשר מפעילי יודעים שהם מעודכנים, הם עשויים להאיץ באופן לא מודע או להאט, תוצאות של חישה (אפקט ההותורן) כדי להפחית את זה, להשתמש בשיטות לא אובססיביות כגון הקלטת וידאו או לכידת נתונים אוטומטיים מהבקר הלוגי הניתן לתוכנה (PLC) גם, לבצע תצפיות מרובות במשך כמה ימים כדי לנרמל התנהגות.

המונחים:

אם מרכיבי המשימה מוגדרים בצורה גרועה - גם קודר או בסדר - הנתונים יהיו פחות שימושיים.לדוגמה, שילוב "חלק עומס" ו"מכונה כוכבים" לתוך אלמנט אחד מאבד מידע על עיכובים בין השלבים האלה. השתמש בהתמוטטות אלמנטרית מפורטת ובדוק אותה עם כמה מחזורים לפני איסוף נתונים מלא.

התנגדות לכוח העבודה

עובדים עשויים לראות מחקרים בזמן ככלי מעקב המוביל למהירויות או לעיכובים.תקשורת טראנסבוי חיוני: להסביר כי המטרה היא להסיר פסולת, לא לדחוף עובדים קשה יותר. מעורבים מפעילי איסוף נתונים ושיפור החלטות.בצמחים מוצלחים רבים, מפעילי להפוך לאלוף של מחקר זמן, באמצעות הנתונים כדי להציע שיפורים בעצמם.

שגיאות ויציבות

מחקר של זמן המבוסס על מספר מחזורים לא יכול לתפוס וריאציות נורמליות.עבור משימות בעלות יכולת גבוהה, טכניקות סטטיסטיות כגון שיטת "מבחנים עבודה" או השימוש במרווחי ביטחון יכול להבטיח שהמידע מייצג: עבור משימות חוזרות ונשנות, לאסוף לפחות 20 מחזורים; עבור משימות מורכבות, יותר מ -30 הוא רצוי.

שילוב טכנולוגיה

צמחי הנדסה מודרניים יכולים למנף טכנולוגיה כדי להתאים את הזמן ללמוד. PLCs וחיישנים יכולים להיכנס כל התחלה, לעצור, ומהירות שינוי עם דיוק מילימטרי השני. תוכנת ניתוח וידאו יכול לזהות באופן אוטומטי את זמני מחזור ומיקרו-stops. פלטפורמות Enterprise IoT יכול להאכיל את נתוני הזמן ישירות לתוך לוחות נתונים OEE.ההשקעה הראשונית בטכנולוגיה זו משלמת על ידי ביטול שגיאות תצפית ידניות ומאפשר מעקב רציף לדוגמה על הנחיות מפורטות על פני זמן מחקר אוטומטי של מהנדסים: FLT 1F: 1.

שיטות עבודה טובות ביותר עבור Integrating Time Study with OEE Initiatives

כדי למקסם את ההשפעה של מחקר זמן על OEE, צמחים הנדסיים צריך לעקוב אחרי קבוצה של שיטות הטובות ביותר מושרשים בייצור רזה ותחזוקה מוצרנית לחלוטין (TPM).

מטרות מחקר של Align Time Study

לפני תחילת המחקר, שאל: איזה גורם OEE הוא החלש ביותר? אם זמינות היא ההפסד הגדול ביותר, עיצוב הזמן ללמוד ללכוד את כל האירועים בזמני ירידה עם שורש שלהם סיבות.אם הביצועים נמוכים, להתמקד על פרק זמן ו micro-stops.אם איכות סובלת, כולל חותמות זמן לבדיקה ועבודת מחדש. גישה ממוקדת זו מבטיחה משאבים לא מבזבזים על נתונים לא רלוונטיים.

סטנדרטיזציה של איסוף נתונים וניתוח

צור טופס סטנדרטי או תבנית דיגיטלית עבור מחקרים זמן. Include שדות עבור תאריך, מפעיל, מכונה, תיאור אלמנט, זמן צפייה, דירוג גורם והערות. השתמש במינוי עקביים על פני שינויים ומחלקות. מסד נתונים מרכזי מאפשר ניתוק חלקי ניתוח מגמה. הרבה מתרגלים רזים ממליצים על FLT:0 ân Enterprise Institute הדרכה על זמן לימוד FLT:1 כ הפניה לסטנדרט.

צוותים של הצלב

מחקר זמן לא צריך להיות התחום היחיד של מהנדסים תעשייתיים.כולל טכנאים, מפעילי, מפקחי משמר, ומהנדסים איכותיים בשני איסוף נתונים ושיפור סיעור המוח.שיתוף פעולה זה בונה קניות-in ומביא נקודות מבט מגוונות לניתוח שורש. לדוגמה, טכנאי תחזוקה עשוי לזהות כי אירוע חוזר בירידה בפועל נגרם על ידי חותם שניתן להחליף אותו באופן יזום.

קישור ל-Times שיפור מתמיד

לטפל בזמן מחקר כפעילות חוזרת, לא פרויקט חד פעמי.צמחים רבים ברמה עולמית עורכים מחקרים מיני-זמן או חודשי על מכונות שונות.הנתונים מזינים לאירועים Kaizen, A3 פתרון בעיות, ופגישות סקירה OEE. לאורך זמן, הנתונים המצטברים חושפים מגמות ארוכות טווח כגון האטה עונתית או ההשפעה של ציוד חדש.

השתמש ב-Visualization and Dashboards

ממצאי המחקר של זמן נוכחי ב ⁇ פשוטים וקווי טרנד OEE.A Pareto תרשים של סיבות downtime, תרשים שליטה של זמני מחזור, או דיאגרמה ספגטי של נתיבי עבודה הם כלים חזקים עבור תוצאות תקשורת.מודרני OEE תוכנה לעתים קרובות כולל מודולים עבור אינטגרציה של זמן; דוגמאות כוללות פתרונות מ FLT:0OEE.comFLT:1 או פלטפורמות נתונים בזמן אמת כגון:2PT:

מגמות עתידיות: מחקר בזמן אמת ואופטימיזציה

בעוד שצמחים הנדסיים נעים לכיוון תעשייה 4.0, המחקר של זמן מתפתח מתצפיות ידניות לבדיקות לבדיקות דיגיטליות, בזמן אמתיות, מחקר זמן דיגיטלי משתמש בזרימי נתונים ממכונות מחוברות, מערכות ראייה, וניתן ללבוש כדי למדוד כל אלמנט של תהליך ברציפות.זה מבטל את המגבלות המדגימות של מחקרים ידניים ומאפשר התאמה מתאימה - לדוגמה, להאט באופן אוטומטי משדר אם בקבוק מזוהה בעתיד, למנוע פעולות למידה, ועדכונים חדשים של זמן, ימליץ על מנת לנתח את האלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים מתקדמים, ועדכונים, כדי לבדוק את האלגוריתמים של אלגוריתמים, כדי לחיזוי, כדי לבדוק את האלגוריתמים חדשים של אלגוריתמים חדשים של אלגוריתמים חדשים של אלגוריתמים של אלגוריתמים חדשים של אלגוריתמים של אלגוריתמים חדשים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים, כדי לחיזוי, כדי לחיזוי, כדי לבדוק את האלגוריתמים של בדיקות למידה, כדי לחיזוי, כדי לבדוק את האלגוריתמים של אלגוריתמים חדשים של אלגוריתמים, לדוגמה, כדי לבדוק כיצד ניתן לנתח את האלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים חדשים של אלגוריתמים של אלגוריתמים, לדוגמה

מסקנה

מחקר זמן אינו מהווה הפוגה של ניהול המאה העשרים; זהו כלי דינמי, מונע נתונים, שעדיין רלוונטי מאוד לשיפור יעילות ציוד הכולל במפעלים הנדסיים מודרניים. על ידי מתן חשיפה מפורטת לזמינות, ביצועים והפסדים איכותיים, מחקר זמן מאפשר שיפורים ממוקדים כי מעלה ישירות את OEE ציוני יישום מוצלח דורש תכנון קפדני, התחשבות של גורמים אנושיים, ושילוב עם יוזמות הנדסתות ו- TPM.