工艺改进技术是优化制造任务的关键。如果处理得当，这些优化的过程会带来更高的效率。但这其中有什么联系呢?为什么流程优化对于提高效率如此重要?

这个问题的答案在于活动的有效性。生产很多东西是不够的。生产所需的任务、检查、调整和运动必须经过协调以找到最有效地利用时间和资源输入最少的输入。

许多公司将此描述为“持续改进的途径“。在大多数制造业务的情况下，该机器周围的路径中心。人员，例如运营商，机械师和技术人员，与他们的机器侵入习惯或培训。他们的大部分努力都旨在确保最高的正常运行时间。但是数据是手动还是电子，他们行动的有效性就是重要的。并调整使得互动更有效的调整的行为流程优化．

流程优化的目标和好处

流程优化包括在几个关键区域进行改进。这些区域中的每一个都累积地增加了更有效的过程，并且耗费了最少的资源的更重要的输出。通过参与过程优化，制造商可以实现：

改进机器正常运行时间

停机时间是每个制造经理的祸根。许多人花费大部分时间管理其原因。通过采用基于数据的方法，公司可以减少停机时间增加他们设备的正常运行时间．

实现这一点的一种方法是分析和排列计划外停机的主要原因。然后，可以使用此信息调整或调整流程，以减少或消除许多停机事件。因为这个名单是按照最坏到最少的顺序排列的，最恶劣的罪犯可以先被处理。

在MachineMetrics Downtime Pareto图表中分析了最大停机时间原因。

一旦正常运行时间增加和稳定，管理人员就可以在列表中进行有条不紊地进行，根据需要更改进程参数，以将每个项目符合要求。但是，此列表和排名的关键是干净的，清晰的数据，有助于优先顺序首先需要注意。

更快地对机器级问题的回应

有时候，问题不在于机器;给机是上游工序。通过捕获数据来可视化，改变在制品流程或其他原料可以提高正常运行时间。另一个例子是培训，或缺乏培训，操作员在错误的时间在错误的位置清除警报，并根据需要复位机器。

同样，数据在帮助领导者开展更好的培训以确保操作人员永远不会离开岗位上变得至关重要。关键在于，当问题发生时，优化流程可以提高机器级别的响应时间。利用数据来识别这些区域，可以一次优化多个流程，以达到正常运行时间的乘数效应。培训、工作流程、设备布局、材料质量等许多问题都可以通过清晰的可视化数据进行优化。

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改进维护

传统的维护依赖于反应性措施。要么允许设备运行到故障，要么使用预防性维护来保持设备良好运行。

但是预防性维护是建立在基于时间的假设之上的。它假定皮带和滑轮会在特定的时间折断，这是基于原始设备制造商(OEM)分配的广泛平均。但这并不包括工业设备，生产的产品是轻型的，允许更长寿命的零部件。而且，这还不包括重型生产，因为重型生产的零部件可能比计划的磨损更快。在前者的情况下，钱是在可以推迟的时候花的。在后一种情况下，停机可能发生在最不需要的时候。

自动数据收集可以提高维护功能并增加设备的正常运行时间．通过启用基于条件的监控，维护可以是规定的或根据实际情况进行预测．通过部署高级感测系统，数据可以帮助公司了解当前的设备状态，随着时间的推移，深度分析可以帮助预测失败，并在其最有意义的时间时安排替换，例如转换或关闭期间。

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流程优化的目标应该包括以下几个方面:

• 首先是改善初始过程。可以识别使用数据，趋势和模式来帮助在现有过程中调整或更好的拨号。它可能涉及布局，材料流或通信问题。
• 其次，对参数和操作条件进行处理。再一次，数据使这种情况更容易发现，也更容易按严重程度排序处理。这可能意味着机器设置，最佳速度等。
• 第三个考虑是应该对设备进行审计，以确定最佳的维护方法，以改善设备的过程和正常运行时间。部件可以预先分段和准备，以进一步增加运行时间。
• 最后，准确的数据和机器状况的可视化可以帮助管理人员开发实用的，符合人体工程学的工作指导，更好地培训操作人员，技术人员和机械。

制造过程优化方法和技术

对于希望改善其工艺的制造商，有许多解决方案:

收集实时机器数据

流程优化的传统跟踪通常意味着手动纸张驱动的纸张和数据进入Excel。这是耗时，容易出错的，难以维持。此外，分析通常基于人类洞察力，这可能是偏见或错误的。

Machinimetrics仪表板显示器实时生产数据，这些数据已自动从商店地板上自动收集。

收集实时数据并将其置于环境中，让管理者和运营商能够了解过去不可能的情况;能够正确理解生产进度和车间设备性能的洞察力。有了仪表盘和相关的生产分析和报告，流程可以更快地改变，从而产生更高的效率。

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瓶颈分析

每个经理都知道瓶颈是什么。最多可以识别这些堵塞发生的操作中的一些关键领域。但正如实时数据在机器级别优化过程的内容一样，它也可以介绍可能或可能不明显的瓶颈。当数据可以指示它是另一个时，人工操作员可以将备份分配给一个原因。

有了实时数据和分析，机器和过程数据可以识别瓶颈以及整个生态系统的限制。通过这些数据，作业者可以跟踪流程，重点关注那些导致停机时间最长的瓶颈。无论堵塞是物理约束还是操作约束(如调度或错过改善安装时间和减少转换的机会)，基于云的数据分析和OEE软件都可以解除中断。

停机分析

一个机器停机时间分析是帮助识别等级原因的有用方法，并突出显示需要立即解决的区域。通过使用原因使用捕获的停机时间数据，管理者和运营商可以从最差的罪犯开始。但是这种分析的关键是能够访问和查询数据，从而了解原因。

分析机器级的停机时间原因为特定设备可能导致问题提供了粒度的深度洞察。

利用帕累托图、计划外停机百分比、高、低作业班次、平均故障间隔时间、平均维修时间和其他工具，可以通过仪表板从数据中收集数据，并用于制定减少或消除原因和优化流程的策略。

预测分析

也许是使用数据驱动软件时最有价值的工具之一，预测分析可以加倍您的流程。该软件使用机器数据来诊断和预测失败。并且因为它可以将所有设备连接到车间内，可以制造整个生态系统的预测，并更快地部署解决方案。

机器算法能检测出人类无法检测到的模式。这允许在问题发生前进行主动干预，或在问题发生时进行计划良好的维护和转换操作。这些预测分析甚至可以通过更好的计划和调度来延长工具的寿命，并更快地发现质量问题。自定义应用程序甚至可以在机器级别上实现自动化和半自动解决方案，从而解放操作员，让他们从事其他任务。

用机械参数优化你的车间的工艺

使用最佳的基于云的软件和分析，如MachinimeMetrics，制造商可以像以前一样优化他们的流程。这种优化通过：

准确和实时跟踪机器停机时间

手动跟踪数据本质上有缺陷。虽然良好，纸张跟踪可能会出错。跟上差距和缺失数据也是挑战性的。

手动跟踪通常需要将数据输入Excel或其他电子表格来理解数据，这意味着当数据到达那些需要它的人手中时，这些数据已经过时了。但这种分析的深度是有限的。人类的解释可能会有偏见。

通过MachineMetrics，操作员，经理，甚至可能是维护人员都得到了提醒。因为数据是实时的，他们可以通过平板电脑远程访问仪表盘在机器和车间上面了解故障的实际原因。

这些仪表板是直观的，提供了对停机原因的快速洞察，并为操作提供了快速的答案。因为这些信息是即时可用的，所以可以用帕累托图进行分析可视化停机时间及其原因．

启用基于机器事件的工作流和通知

通过MachineMetrics软件，机器数据可以用来触发工作流。这些强大的工具确保将正确的信息发送给正确的人或自动系统以执行操作。这些操作采取事件、通知或webhook的形式，每一种都可以通过在问题出现时启用快速操作来帮助流程优化。

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一个事件可能会触发一个电子邮件或短信通知给正确的人。在过去，操作员需要依靠视觉提示、电话、广播系统或其他通信方法来通知其他人问题。通常情况下，被告知的人并不是该任务的合适人选。而且在很多情况下，操作员可能不知道问题是什么。对于事故，正确的问题被报告，节省了重新启动或修复的时间。

通知允许立即进行通信，保存时间并添加步骤以确定问题。如果主管知道该消息表明缺少原料，则可以跳过机器的跳闸，然后直接进入上游的瓶颈进程。

网络钩子的作用更大。这些小数据包可能被用来触发机器本身的补救行动。或者它们可以与计算机化的维修管理系统(CMMS)一起使用，自动通知维修队，检查备件库存，并命令将备件发给技术人员，加速维修和重新开始。

改善机器状况的维护

机械测量可以授权制造商利用精确的机器条件开发基于情况的、预测性的或规定性的维护程序。设备的健康状况可以随时评估，操作人员和管理人员可以通过放弃无反应的维护方案来节省时间和维护成本。

结果是完全改善的整体设备有效性（OEE）减少停机时间并帮助改进流程通过将战略设计的维护策略添加到价值流中。然后将该数据添加到分析中，以便更精确地优化所有过程。

即时访问机器条件，健康和性能以诊断和解决问题，并推动更高的机器利用率。

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