优化设备利用

所面临的挑战

Wiscon的核心挑战是数据准确性。其现有的手动数据收集方法使其难以捕获和使用数据来做出决策和实现改进。这些数据在被审查时往往严重过时——从几天到一周都有。Wiscon的管理团队意识到，他们需要实时数据来测量、监视和分析生产和机器利用率。

该公司还希望了解生产停机时间、周期时间和设备利用率。它纠结于诸如锭子转动的频率和生产的零件数量等问题。

解决方案

Wiscon对MachineMetrics的部署在整个生产过程中实现了快速而显著的效率提升，而且它还为团队提供了实时数据的完整可视化。该公司改变了自己的方法，从被动反应到主动，并推动了计划和调度流程的关键改进。

此前，Wiscon在设备上投资了1600多万美元，但似乎总是满负荷运行。虽然生产总是“忙碌”，但数据中也有缺口和延迟。这导致了缺乏可视性和无法迅速对问题作出反应。

MachineMetrics提供了关键的基准信息，帮助管理层实现了分类停机时间和准确生产性能的价值。这指导了数据驱动的改进的开发，以增强可操作的决策能力。Wiscon获得了对其数据的控制，并迅速改进了效率和OEE，在操作的各个方面都取得了惊人的结果。

结果

MachineMetrics在许多方面影响了Wiscon的业务。管理层很快意识到，超出生产目标的零部件推动了市场竞争的机会。该公司还可以使用实时的、可操作的数据来查明超出周期的零件问题;团队现在可以看到报价错误、流程失败、培训问题等等。

通过访问高质量的实时数据，Wiscon不需要依靠员工手动跟踪问题。MachineMetrics的本地工作流程和报告使管理人员能够实时解决问题，随手可得的数据可作为改进维护策略或培训的起点。

该平台还与Wiscon现有的ERP和QMS系统快速集成。这种能力使操作人员能够专注于质量，而不是管理和数据输入。现有系统的可扩展性使Wiscon在使用实时数据提高操作人员效率方面具有相当大的优势。

Wiscon采用MachineMetrics改变了其生产能力。该公司实现了平均机器利用率的30%增长，相应的是整体产能的30%增长。在整个生产过程中，实时数据和可见性的使用也使平均作业效率提高了250%，相当于作业效率提高了48%。

公司的底线已经有了显著的改善，每个员工平均每年的销售额增加了84000美元。