卡尔森产品显示隐藏能力

所面临的挑战

卡尔森面临的最大挑战是克服人工数据跟踪的障碍。员工很难记住问题发生的原因，公司也无法确定哪些问题是系统性的，哪些是一次性的。这种能见度的缺乏使计算实际机器利用率和潜在容量变得困难。

虽然卡尔森的新ERP系统是有益的，但它不是实时更新的。经理们可以看到昨天或上周发生了什么，但无法看到车间目前正在发生什么。结果，过程改进是基于过时的信息。

该公司还经历了手动数据输入容易出错的趋势，并了解在不可靠的数据上操作的危险。

解决方案

Carlson在考虑了其他几家供应商的选择后，找到了MachineMetrics。大多数竞争对手的解决方案感觉很初级，在视觉上没有吸引力，也没有基于网络的吸引力。该公司也看到了机械加工系统的演示，但没有一个适用于钣金行业。Carlson很快意识到MachineMetrics是他们的解决方案。

作为一个试点，平板电脑被安装到15台机器上，以显示工作表现，并为操作人员提供一个分类停机、设置、零件拒绝和工具更改的界面。实时仪表盘安装在整个设备的大屏幕显示器上，以显示作业与公司生产目标之间的表现。设置了即时文本通知，以便生产经理能够识别性能不佳的机器并实时解决问题。

MachineMetrics是将数据导入卡尔森ERP的有用资源。该公司现在使用MachineMetrics作为检查和平衡工具，以验证或更改从其他来源进入ERP的错误数据。

结果

在安装了MachineMetrics之后，Carlson实现了效率的瞬间提升。随着推出的成熟和更多的机器被添加，它实现了10%的总体效率的提高，并推动了额外的流程改进。

随着效率、生产力和质量的提高，卡尔森实现了每月增加1200个机器小时的产能，每年增加14400个小时。增加的产能意味着该公司可以承担比以往更多的工作。这也意味着它可以更准确地预测产能。

自从加入MachineMetrics后，卡尔森的账单每年增加了28.8万美元以上。该公司还使用数据驱动的洞察力来激励员工的绩效，这是没有MachineMetrics就无法实现的。

准确的实时数据帮助Carlson了解了机器层面的真实能力。正因为如此，该公司在工作上变得更加有甄别力，把超出他们能力的工作交给他们——这是他们在部署MachineMetrics之前没有预料到的情况。

MachineMetrics使Carlson能够实现其目标并克服其最重大的挑战。随着效率的提高、可用容量小时数的增加以及账单的显著改善，该公司在短短30天内就实现了ROI。