你们团队完成了本周计划的所有工作了吗?
在制造业中使用许多kpi来跟踪生产效率、质量、劳动力利用率、产能、浪费等等。这些kpi帮助管理人员了解运营是如何运行的，以及他们可以做些什么来改进。
跟踪和数据越准确，kpi对那些需要它们的人就越有价值。进度实现的测量应该包括在混合中，让领导者了解他们如何有效地实现生产目标。
计划产量达到85%了吗?100年?我们还将深入研究如何通过从车间收集数据来更准确地计划和执行生产。
进度完成是一个简单的计算，表示为完成计划工作除以计划工作的比率。
已完成的计划工作包括在原交货时间内生产和发货的工作订单。计划工作是本周(或另一个测量周期)时间表上的所有订单，无论它们是否完成。
计划实现不是生产计划;相反，它是制造操作生产订单与计划订单位置的整体视图。实现进度的公式是:
计划达成率% =完成的计划工作/计划工作x 100
实现计划是至关重要的，因为它能让你深入了解公司在计划执行方面表现如何，以及为什么他们能或不能按计划执行。例如，低进度完成率可能与生产中的某种形式的浪费有关，因此深入了解车间的所有组成部分是非常重要的。
这些见解包括:
低进度达成率也可能与供应链缺陷有关，包括:
每个导致低进度达成的问题都由跟踪该特定指标的其他kpi单独衡量。这使得计划实现成为一个全面的快照，可以洞察工作是如何执行的。
作为对操作的高级快照，进度实现可用于确定需要改进的领域。如果生产车间完成了计划工作的80%，那么关注未完成的20%将产生有价值的信息。
数据收集的方式有很多种，许多公司仍然手动收集数据。另一些公司收集数据，但将数据发送到孤立和不同的软件系统，降低了数据的及时性和质量。许多公司已经开始了利用现代解决方案收集和分析数据的数字化之旅。
准确的数据是创建最高价值的进度实现指标的关键，它向经理和决策者展示了重点。数据越准确，就能更好地向问题点分配资源。
数据可访问性、可见性和可操作性对于消除车间浪费和推动持续改进计划以准确计划和满足生产目标至关重要。
在上面的例子中，20%未完成的计划可能来自多种来源的组合。一部分可能是由于某类机器的持续维护问题。
另一部分可能是由于基于直觉或“直觉”的计划偏差。操作员的失误或由于通信中断造成的供应链中断也可能产生影响。
准确的数据有助于将问题精确定位到正确的位置，也称为根本原因分析．在自动数据收集的情况下，可以将问题追踪到导致下降的机器、主轴、操作员或库存事务。
在MachineMetrics中运行停机分析，以查明停机事件的最常见原因。
准确的数据还可以对问题进行分类，帮助经理和决策者了解哪些问题应该首先进行流程改进。缺乏准确的数据是人工数据跟踪和分析的一个关键失败，在孤立的不同的系统，没有连接机器连接平台．
在人工跟踪的情况下，数据是不准确的，因为人工不可能获得超出一般点的洞察力。在筒仓系统的情况下，事件可能早已过去，使得改进决策错误或无法启动。
机器数据是制造工艺改进、库存优化和简化数据驱动的供应计划的最佳来源。任何领域、任何部门，一旦发现问题，都可以使用准确的数据。
MachineMetrics可帮助连接机器资产并实时分析生产数据，以揭示可操作的见解。这些见解用于提高生产效率和机器利用率:
随着洞察和趋势的揭示，经理和员工被授权对发现问题的任何领域进行改进。
MachineMetrics的机器连接平台可与其他第三方软件集成为这些系统提供准确的数据。除了ERP、MES和质量系统，MachineMetrics平台还与供应链管理软件合作，通过以下方式解决进度实现问题:
计划的实现也容易受到维护问题的影响。MachineMetrics可以数据流输入计算机化维护管理系统(CMMS)提供实时数据和分析。这有助于制造商开发优化的、低成本的策略，如预测性维护，以提高设备利用率。
除了实时数据，MachineMetrics平台还使用高频数据收集来预测工具或设备故障，并在最佳时间进行维修计划。
您公司的机器数据是您最有价值的资产之一。MachineMetrics通过提供实时可操作的见解来解决拖累进度的问题，从而帮助提高进度实现。
取Flexco为例。Flexco拥有超过185项专利，为全球客户生产皮带紧固件、清洁剂和维修产品。该组织深深致力于客户的成功，并采用持续改进策略，专注于提高客户运营和自身运营的正常运行时间和生产力。
Flexco需要对生产指标的准确理解，以优化其生产计划和货物交付。尽管尝试了多家物联网供应商，但快速连接机器、推动可操作的见解和解锁有价值的用例的能力仍然是一个挑战。
在实施MachineMetrics后，Flexco在几天内收集、标准化并分析了生产数据，以确定改进的机会。有了这些新发现，该公司可以识别和开发其生产设备中的隐藏产能，以满足快速增长的产品需求，并确保按时交货。
“很明显，这是有效的。MachineMetrics具有最好的跨机器收集数据的能力。我们不想在不同的设备上有不同的数据收集解决方案。我们认为我们必须走定制开发路线，但MachineMetrics解决了这个问题。” |
 Jordan Kathe, Flexco工业工程师 |
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