数据对制造业的成功至关重要。没有它，公司失去了他们的生产跟踪，导致效率低下，错过交货，并窒息CI项目。有了它，公司可以管理生产过程，实施工艺改进，准确报价，控制成本。
但有一个警告被许多人忽视了。即使在拥有积极的、经过严格审计的数据收集策略的公司，手动数据收集有很大的负面影响．
对制造商来说，以自动化的方式从车间捕获数据越来越重要。这样操作员就可以专注于管理机器，而不是记录零件计数、周期时间和停机事件。
自主数据收集还确保了生产数据被准确捕获，从而可以有效地将车间的实际状态告知人员和系统。
车间数据收集是公司记录关键数据以编制生产的关键绩效指标的过程。诸如生产率、机器速度、时间、劳动力数量和利用率、质量沉降等数据被添加到表格或计数系统中，以记录车间的进度。
但手工收集车间数据存在缺陷。人为错误，如遗漏、偏差和调换，阻碍了准确记录生产要素的工作。手动系统中的数据通常是孤立的，产生冗余甚至第二轮人为错误的机会。
与自动化生产监控，这些错误被消除，数据是不孤立的，信息是可用的实时分析应用。它还可以更好地利用ERP或MES系统。
自动化的车间数据收集系统直接从设备中获取数据。通过现代化的设备，MachineMetrics可以直接连接到机器控制。对于遗留资产，可以使用传感器来确保整个机器资产舰队的连接性。
在车间数据捕获系统中有几个步骤:
手动数据收集策略中必需的第一步是数据输入。该条目由表单、标签或一直存在的剪贴板组成。以速度或输出计数的间隔记录数据。或者根据需要记录质量不合格品等数据。
在自动化的车间数据捕获系统中，这些因素由物联网设备捕获，在边缘进行部分处理，并发送到基于云的平台进行分析。想了解更多关于从机器获取数据的知识，查看这篇文章．
消除了人为错误、冗余和缺失数据等障碍，数据质量更高。它还提高了生产效率，因为它允许机器操作员专注于操作的关键功能，而不是管理和耗时的手工记录任务。
在将原始数据传递到下一步之前，通常必须将其上下文化。手动数据收集可能意味着注意输出计数之间的停机原因，以连接某些事情发生的原因。同样，这种操作是非常主观和不准确的。
在诸如四舍五入或计算错误等简单事情上的差异会造成差距和不准确。
有了自动化的车间数据捕获，设备可以不断地记录关键因素。实时数据收集和分析能力意味着数据是实时更新的。
先进的数据平台在注册数据时对其进行标准化，在过滤掉冗余或不必要的数据时，使洞察更加精确。在更先进的系统中，如MachineMetrics，员工可以添加额外的上下文，然后将其合并到数据流和后续分析中，以提高未来的洞察力。
传统数据采集的数据输出严重滞后。手动收集的数据必须编译到数据库或电子表格中，并进行合理化处理，以生成分析、图表和其他可用的输出。
自动化数据收集意味着数据以直观、易读的形式(如仪表板)投射到HMIs、计算机和平板电脑上。不需要excel !
这些仪表板允许数据消费者通过图表和图形实时查看关键kpi。输出也是动态的，因此他们可以查看一个周期或看到它随着新数据流的进入而变化。
MachineMetrics Report Builder允许用户引入对他们正在进行的当前分析有用的任何指标。示例包括利用率、停机时间、创建的部件和周期时间。
通过HMIs和定制仪表板可视化自动化生产数据还可以提高生产率和质量，并减少停机时间。因为操作人员可以看到实时分析在美国，他们可以更快地进行干预。
在手动数据收集系统中，工作流最多由书面文档组成，如“标准工作”斑块或其他触发和提醒。如果工作人员是新人或正在运行一个不常见的产品运行，他们必须识别和定位工作流的编写部分。
除了降低工作效率之外，这些系统还必须手动更新。这包括更新管理系统(如ERP)中的数据。这也意味着不断尝试更新标准操作程序和工作标准。
在部件的遵从性和法规要求对安全、健康或性能至关重要的行业中，这一任务尤其成问题。
自动化数据收集可以根据设备提供的准确信息提供实时、动态的工作流程，从而消除这些障碍。事实上，从车间捕获的数据可用于更新ERP和MES系统中的数据，以确保诸如周期时间和零件计数等信息不断更新。这有助于支持计划和报价。
自动数据捕获可以将车间车间从被动的和抑制创新的状态转变为完全可见和流程优化的状态。
在部署自动化车间数据捕获时，大多数制造商都体会到以下几点好处:
在制造过程中收集数据可以更好地控制生产过程，并实现持续改进。MachineMetrics使您能够快速连接机器，并在几分钟内开始收集数据。此外，该系统对数据进行标准化和分析，以提供可操作的见解，从而实现更好、更快的决策以及流程自动化。
想要看到它的实际运行吗?观看该平台的点播视频演示．
准备好授权你的车间了吗?
了解更多.svg)
评论