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用机械计量学加速可操作数据以优化生产

小组成员

丹尼斯Mursoi
丹尼斯Mursoi
持续改进经理Morgan Olson
约瑟夫·罗辛
约瑟夫·罗辛
WW业务发展主管,离散制造解决方案,AWS
格雷厄姆头像
格雷厄姆Immerman
机械计量学营销副总裁

信息

“现在我们已经了解了MachineMetrics,我无法想象没有它的生活。”——Denis Mursoi, Morgan Olson的持续改进经理

摩根奥尔森是一家领先的步入式货车车身制造商,总部设在北美。从历史上看,Morgan Olson依赖于基于纸张的方法来跟踪使用情况,这导致了不准确的、延迟的数据,收集、编译和分析非常耗时。这极大地阻碍了决策,使他们看不到与产能利用有关的各种机会。

由于不知道车间有多少可用容量,Morgan Olson部署了MachineMetrics来自动捕获机器数据,报告工厂的真实容量,并为许多其他持续改进计划提供基础。

在这次由AWS主办的访谈案例研究中,持续改进经理Denis Mursoi将分享Morgan Olson面临的挑战、MachineMetrics的应用以及结果,包括Morgan Olson如何能够:

  • 获得实时生产数据,以了解车间,以改善决策
  • 从基于纸张的方法转向自动收集和分析生产数据
  • 在几个月内提高20%的机器利用率
  • 节省60万美元的资本支出,减少50%的浪费
  • 消除昂贵的外包,用新确定的未使用容量将工作内部化
  • 捕获操作员数据以识别生产瓶颈和机器停机时间
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今天开始学习制造业分析。