Table of Contents

Введение: Стратегическая ценность исследования времени на инженерных заводах

Современные инженерные заводы работают в среде, где каждая минута простоя и каждая неэффективность напрямую влияет на конечную прибыль. Для поддержания конкурентоспособности руководители предприятий полагаются на ключевые показатели эффективности, которые показывают истинную операционную эффективность. Общая эффективность оборудования (OEE) стала золотым стандартом для измерения того, насколько хорошо используется производственное оборудование. Однако достижение высоких показателей OEE требует больше, чем просто мониторинга; это требует систематического подхода к идентификации и ликвидации отходов. Исследование времени, классическая технология промышленного машиностроения, предоставляет подробные данные, необходимые для улучшения OEE. Измеряя время, необходимое для каждой задачи, инженерные заводы могут определить узкие места, уменьшить изменчивость и оптимизировать производительность оборудования. Этот расширенный анализ исследует глубокие отношения между исследованием времени и OEE, предлагая практические идеи для инженерных менеджеров, стремящихся максимизировать производительность.

Понимание общей эффективности оборудования (OEE)

OEE - это составная метрика, которая разбивает использование машины на три основных фактора: доступность, производительность и качество. Каждый фактор выражается в процентах, а общий OEE является продуктом всех трех:

OEE = Доступность × Производительность × Качество

Оценка OEE мирового класса обычно считается 85% или выше, хотя многие растения работают значительно ниже этого. Понимание каждого компонента имеет важное значение для определения того, где вмешательство во время исследования может оказать наибольшее влияние.

наличие

Наличие измеряет процент запланированного времени производства, которое оборудование фактически работает. Это учитывает незапланированные остановки (взломы, корректировки настройки) и запланированные остановки (обслуживание, перерывы). Формула:

Например, если машина будет работать 16 часов в день, но испытывать 2 часа простоя, ее доступность составляет 87,5%. Исследования времени помогают разбить эти 2 часа на конкретные причины - ожидание материалов, изменений инструмента или механических сбоев - так что можно сделать целенаправленные улучшения.

Выступление

Производительность измеряет скорость, с которой работает оборудование относительно его идеального времени цикла. Это объясняет незначительные остановки и медленные циклы. Формула:

Если машина имеет идеальное время цикла 1 минута на деталь, но на практике в среднем 1,2 минуты на деталь из-за частых микро-остановок, производительность составляет 83,3%. Исследования времени фиксируют частоту и продолжительность этих микро-остановок, которые часто невидимы для высокоуровневых производственных отчетов.

Качество

Качество измеряет долю хороших деталей, произведенных из общего количества начатых деталей. Это объясняет дефекты, переработку и отходы. Формула:

Для процесса, который производит 10 000 деталей на партию с 200 дефектами, качество составляет 98%. Исследования времени могут выявить, где возникают проблемы с качеством - например, шаблон износа инструмента, который вызывает дефекты после определенного количества циклов.

Роль исследования времени в инженерных заводах

Исследование времени, часто связанное с Фредериком Уинслоу Тейлором и движением научного менеджмента, остается краеугольным камнем совершенствования процессов на инженерных заводах. Оно включает в себя систематическое наблюдение, запись и анализ времени, необходимого для выполнения конкретных задач. При применении к оборудованию-интенсивные среды, исследование времени устраняет разрыв между высокоуровневыми показателями OEE и действиями на уровне пола, которые влияют на них.

Типы методов исследования времени

Современные инженерные заводы могут выбирать из нескольких подходов к изучению, каждый из которых подходит для различных целей:

  • Постоянное время: Наблюдатель записывает прошедшее время для каждого элемента задачи без сброса секундомера. Этот метод фиксирует все задержки и полезен для детального анализа процесса.
  • Snapback Timing: Стоп-часы сбрасываются до нуля в начале каждого элемента. Он быстрее, но может пропустить короткие перерывы. Идеально подходит для повторяющихся задач с четкими границами.
  • Образец работы: Вместо непрерывного наблюдения в течение периода делаются случайные снимки активности оператора или машины. Этот статистический метод обеспечивает надежную оценку распределения времени с меньшей усталостью наблюдателя.
  • Предопределенные системы времени движения (PMTS): Такие системы, как Методы измерения времени (MTM) и Методика последовательности операций Мейнарда (MOST), присваивают стандартное время основным движениям человека. Они позволяют проводить оценки времени без прямого наблюдения, полезные для новых процессов или эргономических оценок.

Шаги в проведении исследования времени

Независимо от метода, строгое исследование времени следует структурированному процессу:

  1. Определить цель: Определить, какой компонент ОЭЭ — доступность, производительность или качество — нуждается в улучшении. Например, если доступность низкая, сосредоточьтесь на событиях простоя.
  2. Выберите задачу или машину: Выберите репрезентативный цикл или операцию. Избегайте нетипичных дней, таких как после длительного отключения.
  3. Разбейте задачу на элементы: Разделите операцию на наблюдаемые этапы, каждый с четкой начальной и конечной точкой. Элементы должны быть короткими (5–30 секунд) для точности.
  4. Запись и время каждого элемента: Используйте секундомер, видеокамеру или автоматизированный регистратор данных. Записывайте несколько циклов (обычно 10-30) для учета естественной изменчивости.
  5. Рейтинг производительности приложения: Настройка наблюдаемого времени на нормальный темп. Квалифицированный аналитик присваивает рейтинг (например, 100% для нормального, 120% для более быстрого) для стандартизации времени.
  6. Вычислите стандартное время: Добавьте надбавки к личным потребностям, усталости и задержкам. Стандартное время становится эталоном для целей по времени цикла.
  7. Анализировать и внедрять улучшения: Идентифицировать элементы с чрезмерными вариациями или длительностью. Используйте анализ первопричин для устранения отходов.
  8. Мониторинг и поддержание: Перемеры после изменений для подтверждения выигрышей ОЭЭ. Установить каденцию для периодических временных исследований.

Как исследование времени напрямую влияет на каждый компонент ОЭЭ

Данные исследования времени, при правильном сборе и анализе, предлагают прямой путь к улучшению всех трех факторов ОЭЭ. Ниже мы подробно рассмотрим каждый компонент.

Улучшение доступности с помощью анализа времени простоя

Одним из наиболее распространенных способов использования времени является категоризация и измерение событий простоя. Вместо того, чтобы полагаться на журналы операторов, которые могут занижать, исследование времени записывает каждую минуту, когда машина не производит. Часто применяется принцип Парето: 80% простоя происходит от 20% причин. Выявляя эти главные причины, такие как ожидание времени крана, изменения гибели или незапланированные поломки, инженеры-плантаторы могут расставлять приоритеты проектов, которые обеспечивают наибольший прирост доступности. Например, исследование времени на штамповочном заводе показало, что изменения времени в среднем 45 минут могут быть сокращены до 12 минут с помощью методов SMED (одноминутный обмен смертью), повышая доступность на 7%.

Повышение производительности за счет устранения микро-стопов

Потери производительности часто скрыты в виде небольших перерывов, которые длятся секунды или минуты — регулировки оператора, заторы датчиков или нехватка материала. Эти микро-стопы почти невозможно захватить без исследования времени. По времени каждого цикла в течение производственного сдвига аналитики могут измерить фактическую рабочую скорость по сравнению с идеальной. Один производитель аэрокосмических компонентов использовал анализ видео во время исследования, чтобы определить, что конкретный робот приостанавливался в течение 3 секунд в одной точке в каждом цикле из-за сбоя в программировании. После коррекции скорость производительности выросла с 88% до 96%, увеличив OEE с 74% до 82%.

Повышение качества за счет времени процесса

Недостатки качества часто коррелируют с временем процесса. Например, если этап термообработки допускается слишком долго, детали могут стать хрупкими. Исследование времени может проверить, что время цикла остается в пределах спецификации. Кроме того, благодаря операциям проверки времени заводы могут уменьшить задержку между возникновением дефекта и обнаружением. В сборочной линии печатной платы исследование времени показало, что визуальный осмотр занимал слишком много времени на плате, в результате чего операторы спешат и пропускают дефекты. Путем регулировки скорости конвейера и добавления автоматического оптического контроля улучшилась пропускная способность и выход первого прохода.

Тематическое исследование: исследование времени и улучшение OEE на заводе автомобильных двигателей

Среднеразмерный завод по сборке автомобильных двигателей столкнулся с показателями OEE в низких 70-х годах, что значительно ниже отраслевой цели в 85%. Комплексное исследование времени было запущено на трех критических обрабатывающих станциях. Более 40 циклов были записаны для каждой станции с использованием непрерывного времени и видео. Исследование выявило несколько проблем: насос охлаждающей жидкости ездит каждые 3 минуты в течение 30 секунд, замедляя производительность машины; изменения инструмента занимали в среднем 18 минут, потому что техникам приходилось идти в центральную зону хранения; и проверка качества в конце линии вызывала 12-минутное отставание каждый час. Перемещение хранилища инструмента, перепрограммирование цикла охлаждающей жидкости и перемещение проверки качества на офлайновую станцию, завод сократил время простоя на 34%, улучшил производительность на 8% и сократил частоту дефектов в два раза. В результате OEE подскочил до 84% в течение трех месяцев.

Проблемы в проведении исследований времени и как их преодолеть

Несмотря на свою ценность, изучение времени не лишено проблем. Признание и решение этих проблем имеет решающее значение для получения надежных данных и устойчивого улучшения.

Обозреватель Биас и эффект Хоторна

Когда операторы знают, что они находятся в режиме времени, они могут бессознательно ускорять или замедлять, искажая результаты (эффект Хоторна). Чтобы смягчить это, используйте ненавязчивые методы, такие как видеозапись или автоматизированный захват данных из программируемого логического контроллера машины (PLC). Кроме того, проводите несколько наблюдений в течение нескольких дней, чтобы нормализовать поведение. Обучение наблюдателей быть последовательными и объективными уменьшает предвзятость.

Неточные определения элементов

Если элементы задачи плохо определены — слишком грубые или слишком тонкие — данные будут менее полезными. Например, объединение «загрузочной части» и «стартовой машины» в один элемент теряет информацию о задержках между этими шагами. Используйте подробный элементный разбивка и протестируйте его с помощью нескольких пилотных циклов до полного сбора данных.

Сопротивление со стороны рабочей силы

Сотрудники могут рассматривать исследования времени как инструмент наблюдения, приводящий к ускорению или увольнению. Прозрачная коммуникация необходима: объяснить, что цель состоит в том, чтобы устранять отходы, а не заставлять работников усерднее. Вовлекать операторов в решения по сбору данных и улучшению. Во многих успешных заводах операторы становятся чемпионами по изучению времени, используя данные, чтобы предлагать улучшения самим.

Ошибка и изменчивость выборки

Исследование времени, основанное на слишком малом количестве циклов, может не фиксировать нормальную изменчивость. Для задач с высокой изменчивостью статистические методы, такие как метод «пробоотбора работы» или использование доверительных интервалов, могут обеспечить репрезентативность данных. Правило большого пальца: для повторяющихся задач собирайте не менее 20 циклов; для сложных задач целесообразно более 30.

Технологическая интеграция

Современные инженерные установки могут использовать технологии для автоматизации исследования времени. ПЛК и датчики могут регистрировать каждое начало, остановку и изменение скорости с точностью до миллисекунд. Программное обеспечение для видеоаналитики может автоматически определять время цикла и микро-остановки. Корпоративные IoT-платформы могут подавать данные исследования времени непосредственно на панели приборов OEE. Первоначальные инвестиции в такую технологию окупаются путем устранения ошибок ручного наблюдения и обеспечения непрерывного мониторинга. См., например, подробные руководящие принципы по автоматизированному изучению времени от Института инженеров промышленности и систем .

Лучшие практики для интеграции исследования времени с инициативами OEE

Чтобы максимизировать влияние исследования времени на ОЭЭ, инженерные заводы должны следовать набору лучших практик, основанных на бережливом производстве и общем обслуживании продукции (TPM).

Выравнивание целей исследования времени с целями OEE

Перед началом спросите: какой фактор ОЭЭ самый слабый? Если доступность является самой большой потерей, спроектируйте исследование времени, чтобы охватить все события простоя с их первопричинами. Если производительность низкая, сосредоточьтесь на изменении времени цикла и микро-остановках. Если качество страдает, включите временные метки для проверки и переработки. Этот целевой подход гарантирует, что ресурсы не будут потрачены впустую на нерелевантные данные.

Стандартизация сбора и анализа данных

Создать стандартную форму или цифровой шаблон для исследований времени. Включить поля для даты, оператора, машины, описания элементов, наблюдаемого времени, фактора рейтинга и комментариев. Используйте последовательную терминологию в разных сменах и отделах. Централизованная база данных позволяет проводить перекрестный анализ растений и тенденций. Многие специалисты по бережливому предпринимательству рекомендуют руководство Института по изучению времени в качестве ссылки для стандартизации.

Вовлекайте кросс-функциональные команды

Включение техников по техническому обслуживанию, операторов, руководителей смены и инженеров по качеству в сбор данных и мозговой штурм по улучшению. Это сотрудничество создает бай-ин и приносит различные перспективы для анализа первопричин. Например, техник по техническому обслуживанию может признать, что повторяющееся событие простоя на самом деле вызвано изношенной печатью, которую можно активно заменить.

Исследование времени ссылок для непрерывных циклов улучшения

Рассматривайте исследование времени как повторяющуюся деятельность, а не как одноразовый проект. Многие заводы мирового класса проводят мини-исследования времени еженедельно или ежемесячно на разных машинах. Данные поступают в мероприятия Kaizen, решение проблем A3 и обзорные совещания OEE. Со временем накопленные данные выявляют долгосрочные тенденции, такие как сезонные замедления или влияние нового оборудования.

Используйте визуализацию и панели инструментов

Результаты исследования текущего времени в простых диаграммах и линиях тренда OEE. Карта причин простоя в Парето, контрольная диаграмма времени цикла или диаграмма спагетти рабочих путей являются мощными инструментами для передачи результатов. Современное программное обеспечение OEE часто включает модули для интеграции исследования времени; примеры включают решения из OEE.com или платформы данных в реальном времени, такие как PTC ThingWorx .

Будущие тенденции: исследование цифрового времени и оптимизация OEE в реальном времени

По мере того, как инженерные заводы движутся к Индустрии 4.0, исследование времени развивается от ручных наблюдений секундомера к полностью цифровой аналитике в реальном времени. Исследование цифрового времени использует потоки данных от подключенных машин, систем зрения и носимых устройств для непрерывного измерения каждого элемента процесса. Это устраняет ограничения на выборку ручных исследований и позволяет адаптироваться к изменениям - например, автоматически замедляет конвейер, если обнаруживается узкое место. В ближайшем будущем алгоритмы машинного обучения будут анализировать данные исследования времени, чтобы предсказать, когда производительность оборудования ухудшится и рекомендовать профилактические действия. Сближение изучения времени, OEE и искусственного интеллекта обещает разблокировать новые уровни производительности.

Заключение

Исследование времени не является пережитком управления начала 20-го века; это динамичный, управляемый данными инструмент, который остается очень актуальным для повышения общей эффективности оборудования на современных инженерных заводах. Обеспечивая подробную видимость доступности, производительности и потерь качества, исследование времени позволяет целевые улучшения, которые непосредственно повышают показатели OEE. Успешная реализация требует тщательного планирования, учета человеческих факторов и интеграции с инициативами по бережливому и TPM. Инженерные заводы, которые обязуются регулярно проводить дисциплинированные исследования времени - при поддержке как людей, так и технологий - получат прочное конкурентное преимущество благодаря более высокому использованию оборудования, более низким затратам и лучшему качеству. Путь к OEE мирового класса начинается с готовности задать простой вопрос: «Сколько времени это действительно занимает?»