在传统的制造操作中，生产的可见性受到手工跟踪数据过程的限制。操作员、技术人员和经理们依靠大量的图表、图表、表格和手写的笔记来了解轮班、日或周的生产流程。当这些信息到达需要的人时，往往已经过时了。

是这样的……

今天，由于工业物联网技术、先进的监控和分析平台，制造企业的实时可见性成为可能。实时数据可见性通过允许公司跟踪实际产量、机器条件、劳动力利用率、原材料流等，提高了生产效率……在实时．

是这样的……

通过使用连接的工厂资产和工业物联网设备，制造商可以深入了解产品性能，甚至可以在问题发生之前获得可操作的见解来解决问题。管理人员可以放大到工厂车间，机器水平，操作员水平，甚至单个主轴性能来管理生产。

低能见度的成本

随着材料和运营成本的不断增加，许多制造商都选择生产监控系统来降低成本，实现协同制造。这一尖端技术可以监控供应链运动、库存和运营数据，如周期时间、停机时间和OEE，以帮助公司发现能见度差抑制的机会。

糟糕的数据可见性会导致大量问题，随之而来的是高昂的成本:

人为错误

在手工跟踪生产过程中，人为错误是一个普遍存在的问题。每个人都会犯错误，从忘记记录信息、转换数字顺序，到错误地标记或识别停机原因。人们也会受到偏见的影响，比如不像其他员工那样记录某条信息，或者只是将数字四舍五入。

在复杂的制造环境中，当人为错误的机会成倍增加时，可见性就不可靠了。这往往会导致糟糕的决策、不准确的基准和效率的降低。

例如，许多制造商得知这一点时都很惊讶平均利用率仅为28%．

手动收集数据耗时、不准确、延迟且不可操作。

冗余数据条目

手动数据跟踪通常包括向下游或辅助部门发送数据。在这些情况下，有一个风险数据将被再次输入。这个错误可能是由于疏忽造成的。或者，这可能是由于部门中软件之间的互操作性问题(如质量或维护)不能很好地与制造软件一起工作。

每个部门多次输入数据会给公司造成劳动力成本。如果决策基于平均值或重复信息，冗余数据还可能增加其他成本。

生产效率低下

糟糕的生产可见性意味着更高的运营成本，因为管理者可能会忽略问题的“原因”。当延迟的数据与人为错误结合在一起时，通常已经来不及修复问题，而且浪费或停机已经发生。

由于数据是不准确的，根本原因分析不可能对任何影响运营效率的反复出现的问题进行分析。这降低了当前制造工艺改进计划的有效性，并意味着导致效率低下的关键因素不包括在改进机会中。

可怜的决策

手动跟踪数据意味着关键信息延迟到达决策者手中。当它到达时，它充满了错误、冗余和缺失的信息。这些差距意味着决策的依据是不充分的数据。

即使在最好的手动保存系统中，信息也会包含错误。但手工记录的信息量也有一个较低的绝对极限。由于数据量较小，而且分析是基于人工的，因此不可能有更深入的见解和更低的成本。

如何实现实时生产可视性

在现代制造业中，获得可视性是降低成本和提高操作效率的关键。为了实现这些好处，数据必须是实时的、准确的，并且能够提供给需要它的人。

以下是一些实现实时生产可见性的方法:

收集生产数据

实现实时生产可见性的第一步是收集数据。先进的工业物联网设备、传感器和边缘设备允许公司从源头捕获数据，并将其传输到基于云的分析平台。手动收集数据并不能解决这个问题．

如今的许多设备oem都在其机器中嵌入了工业物联网能力。还有一些开箱即用的设备，可以确保与现代和传统设备的连接。来自传感器和边缘设备的数据消除了与手动数据收集策略相关的偏差、不准确性和成本。

确定核心kpi并制定基准

识别核心kpi——以及其他通过自动化数据收集实现的kpi——有助于建立生产位置和正在发生的事情的真实情况。

kpi可以用于对生产进行基准测试，以便快速衡量进度。基准测试还有助于企业了解他们在节省成本方面处于什么位置，以及与竞争对手的比较。

如前所述，制造商的平均利用率为28%。在许多情况下，MachineMetrics用户会对此感到非常惊讶，因为他们认为自己的利用率更高。

直到你有了准确的生产数据，你才会有一个明确的绩效指标。

根除数据竖井

实时数据必须被组织和结构化以供分析。因此，所有生成数据或用于决策的相关区域都必须连接到数据流。

像MachineMetrics这样的高级连接平台可以做到这一点收集、上下文化和标准化生产数据立即可见性和可操作性。这些平台还可以与现有的软件集成，以分离数据，并为更准确的决策提供单一的真相来源。

例如，您可以确保准确的生产数据(如周期时间和零件计数)在MES中更新，或者你可以推将机床状态数据输入三坐标测量机用于自动化维护活动。

开发可视化界面，如仪表板和报表

正确的平台将结构化和分析的数据实时返回给生产车间或相关部门。为了更好地利用这些见解并提高工作效率，您可以创建定制的报告，为用户提供与他们的机器、任务或部门相关的信息。

• 操作人员可以使用机器附近的屏幕和仪表板来查看他们对当天部分目标的表现。
• 持续改进经理和制造工程师可以分析历史数据来确定瓶颈和浪费。
• 维护经理可以查看停机报告并构建自动化以提高响应速度(或完全防止停机)。

具有帕累托图、性能图形以及当前和历史查询功能的直观和高度可视化仪表板将帮助用户将见解转化为行动。他们还可以添加数据来将见解背景化，然后添加到后续的分析中，以进一步完善系统。

MachineMetrics报表生成器允许用户拉入他们想要看到的数据，以他们想要看到的方式。查看历史数据、识别瓶颈、分析流程等，包括导入OEE、停机时间、部件计数、周期时间等。

机械计量是如何驱动生产可视化的

增加数据的可见性比以往任何时候都容易。MachineMetrics机器连接平台为您提供实时生产可视化解决方案。MachineMetrics可轻松连接数字和传统模拟设备，提供实时、准确的生产数据。

开箱即用的报告和仪表板可以帮助您以生产流程所需的格式可视化数据和见解。直观的、交互式的仪表板还为操作人员、技术人员和管理人员提供相关数据和增加的可见性。这可以确保正确的人在正确的时间获得正确的数据，从而做出明智的决定。

还可以配置通知和警报，以帮助您通过自动化的通信提高生产车间的效率。这些及时的警报提高了效率，推动了更快的响应，改善了维护策略，并推动了更清晰的决策。

作为一个灵活的系统，MachineMetrics还可以与MES、MRP、ERP、BI、CMMS和其他管理系统集成，以确保生产环境中的所有利益相关方可以根据最准确的数据做出决策。