“我们的主要目标之一是数据准确性。在实施之前,我们可以看待数据,但从几天到一个星期的时间。我们正在寻找一些提供实时数据的东西,因此我们可以准确地了解我们的生产和利用率。我们还想找出我们停机时间的主要原因。最大的事情之一是设备利用与零件目标。我们的主轴旋转多久与我们实际产生的零件有多少?在了解循环时间,这对我们来说非常有价值。“
最大的变化已经提高了。具体而言,能够在实时可视化数据并用完它。我们没有很多历史数据以及我们所确有的东西只能重新解决。规划和调度是一个首要任务。没有准确的数据,规划和调度很难。我们在设备上花了超过1600万美元,但仍然觉得我们以能力运行。我们的生产部门总是“忙”;数据中存在差距,实时不可见导致滞后。提供的基准信息MachinineMetrics正在开放。它令人惊讶地意识到我们有多糟糕。 We didn’t have a reasonable expectation of how well we should be doing, making it difficult to gauge where we should be. One of the biggest benefits since implementation has been equipment utilization— knowing when the spindles are spinning. Previously, we had to rely on operator perspective that wasn’t tied to actual data. Now, with measured and categorized downtime, we can see when the production of a specific part isn’t lining up to standard—and understand why it's happening.”