如何测量和优化机器生产力

让你的机器做更多的事情是游戏的名称。即使在高公差行业，设备交付满足生产标准和产量的零部件也是至关重要的。

制造操作使用许多指标来衡量性能，调整目标率，并提高生产，包括零件数量，周期时间，单位成本，停机时间等。

监控、管理和改善设备性能的最有效方法是直接从机器上收集生产数据。让我们仔细看看如何优化整个车间的机器生产率。

车间数控机床控制。

什么是机器生产力?

机器生产率是产出与投入的比率，衡量产出准备出售给客户和客户的比率。

这些产出是制造商生产的实物产品、成品或零件。机器生产力衡量的是机器获取原材料和劳动力等投入并制造成品部件或产品的能力。

生产力不应该被混淆效率它是通过对材料、时间和劳动力的优化利用，以尽可能低的成本创造成品。虽然效率是另一个关键指标，但它为管理者提供了一种优化产品资源的不同途径。

机器生产力是一个简单的计算，由生产的零件总量除以使用的机器数量组成。

测量必须包括:

使用这些变量，可以计算出机器的生产率:

机器生产力(MP) =制造的总零件/机器总小时数

使用像MachineMetrics这样的机器数据收集解决方案，生产率可以跟踪到单个主轴、机器或作为一组机器的一部分。

基本机器生产力计算可用于容易出错的手动跟踪以及遗留软件系统，其中数据必须协调一致。基本测量方法是直接计算输出除以输入。由于数据是手动跟踪或嵌套在需要传输和协调的竖井系统中，这种方法受到时间和潜在数据输入错误的阻碍。

使用总体设备效能(OEE)是一种更好的跟踪机器生产率的方法。在自动化机器数据平台中，OEE比基础计算所允许的更精确地跟踪输出和输入。在机器生产率跟踪中使用OEE意味着可以实时跟踪机器和主轴速度、质量、刀具磨损和许多其他变量。

通过结合性能(速度)、质量(好部件总数)和时间(标准与实际操作时间)的结果，管理人员可以从多个层面看到机器生产率——从主轴到机器再到工厂——从而做出更好的决策并优化改进工作。

了解机器性能的OEE报告。 MachineMetrics引入并显示OEE数据，以更好地理解设备的性能。

通过测量生产效率，公司可以对其生产进行基准测试，并为未来的生产需求制定更好的计划。

测量机器生产力可以:

另一个制造商可以用来监控效率的镜头是分析机器操作员的工作表现．

当使用竖井式遗留系统或手动跟踪时，提高机器生产率是可能的。您将遇到的挑战是，数据是延迟的、不准确的和不可操作的。您将被迫手动收集和拼凑报告，这些报告不容易确定需要改进的领域。

基于纸质的手动数据收集。如果所有的人工数据收集和分析都可以自动化呢?

但是有了像MachineMetrics这样的机器连接平台，机器数据可以被用来提高车间许多领域的机器生产率。这消除了手工数据收集的瓶颈，使人员和系统能够对提供的可操作的见解采取行动。

从一个自动化的，基于oee的机器生产力测量可以揭示改善途径在以下领域:

操作员工作站:操作员是提高机器生产力的第一道防线和第一道进攻线。MachineMetrics使用交互式和直观的仪表板，以容易使用的格式显示实时性能，以便操作人员在出现问题时快速做出更改。
前线管理:性能、可用性和时间指标使管理人员能够在生产力受到影响之前快速识别瓶颈并采取行动。从数据中获得的洞察力还可以找出弱点，以便调整流程。
设施规划:自动生产力跟踪帮助工厂计划人员管理和减少在制品，或改变工厂的间距、布局和配置，以提高产品流程和生产力。

你买设备花了很多钱。让我们确保你的投资回报率最大化。

第一要务应该是从他们的设备中获取数据。这是你应该努力的地方。下面我们有各种优化设备生产率的想法，但我们的建议是首先学习如何收集机器数据．

提高培训今天的OEM制造机器是复杂的设备。许多工厂都具备物联网能力，或至少具备基础自动化。给操作人员准确的工作指示和使用标准的操作程序将意味着更一致的机器操作。
进行过程评审:回顾整个产品工作流程的过程图有助于建立过程改进的文化。随着技术在整个工厂的部署，工作流可以进行调整，以利用新功能并发现需要改进的区域。
制定基于条件或预测性的维护策略预防性维护曾一度改变了陈旧的反应式维护程序。但是，深入而有效地了解产品是如何在机器上运行的——以及运行周期对所需维护意味着什么——现在是可能的。与其进行昂贵和耗时的预防性维护，不如考虑利用机器状况来驱动维护工作．
关注机器利用率:很多公司大大夸大了他们的设备利用率．因此，提高生产力具有挑战性。基于oee的机器利用策略将释放容量并增加输出，而输入几乎没有变化。
改善沟通:在许多传统的数据跟踪系统中，数据是孤立的，缺乏沟通。通过改善人和设备之间的沟通，可以优化机器生产力。与警报和通知绑定的自动化数据跟踪使通信无缝、目的驱动和准确。