Пример использования видимости производительности
  • 05 Jan 2024
  • 5 Минуты для чтения
  • Авторы

Пример использования видимости производительности


Вводный текст

Представьте, что вы - руководитель завода в компании среднего размера. У вас есть несколько производственных операций, которые производят различные товары, и хотя дела компании идут хорошо, вы знаете, что есть области, требующие улучшения. Высокий процент брака, большое количество дефектных деталей, и вы не уверены, какие участки производства используют свое время наиболее эффективно. Чтобы понять, что происходит и как принять меры по улучшению, вам нужна видимость различных областей производительности на вашем производстве.


Видимость производительности - это возможность отслеживать основные факты о производстве в режиме реального времени. Для этого используются приложения, которые собирают информацию о качестве, доставке и производительности рабочих центров. Информация, собранная в этом варианте использования, часто измеряется в сравнении с установленными целями или задачами для определенного объекта. Видимость производительности как вариант использования в первую очередь включает в себя различные типы данных о производительности в рамках операции. Эти данные должны отражать ваши KPI, такие как количество деталей в час/смену/оператора, своевременное выполнение заказов, количество брака, качество, OEE, FPY или пропускная способность. Другая часть видимости производительности - это визуализация данных с помощью аналитики, приборных панелей или других инструментов. Визуализация производственных данных позволяет оценить, насколько хорошо работает линия, участок, машина или оператор по сравнению с целевым или средним историческим показателем. Сбор этих данных имеет решающее значение для принятия мер в отношении малоэффективных активов и исправления ситуации для достижения поставленных целей. Успешно реализованная видимость производительности может повысить рентабельность инвестиций за счет решения таких проблем, как трудозатраты, отходы, стоимость, время цикла и многое другое.

pv_8.png

Хотя видимость производительности может относиться к нескольким частям операции и использовать различные функции в Tulip, визуализация данных с помощью аналитики является важной частью получения информации, которая позволяет принимать решения, решать проблемы и выявлять возможности для улучшения. Просмотр данных о производительности в реальном времени в сравнении с историческими данными позволит вам понять основные причины и определить приоритетность улучшений.

Влияние и требования

Рассмотрим следующие вопросы: * Знаете ли вы, достигают ли ячейки/линии/машины своих производственных показателей? * Отслеживаете ли вы качество (вплоть до уровня оператора)? * Знаете ли вы, где находятся рабочие заказы в режиме реального времени? * Можете ли вы отслеживать время цикла для всех ваших линий и узлов? * Знаете ли вы, насколько близко вы достигаете целевых показателей месяц к месяцу?

Видя данные, вы сможете понять, почему возникают проблемы или несоответствия, и быстро отреагировать на них, чтобы скорректировать свой курс. Компании могут добиваться результатов с помощью данных о производительности, определяя приоритеты для улучшения и то, с чего следует начать. Tulip позволяет компаниям определять свой собственный подход в соответствии с конкретными потребностями, а также предоставляет способы стандартизации и масштабирования этого процесса в рамках всей организации. Так как в сценариях использования видимости производительности приоритетным является сбор базовой информации, они подходят для большого количества различных типов производства и отраслей. Большие объемы производства особенно выигрывают от видимости производительности, особенно когда данные уточняются и становятся более детализированными со временем. Более низкие объемы производства также выигрывают, когда пользователи меньше ориентируются на заработанную стоимость и больше - на данные в реальном времени.

Идеальный подход MVP в Tulip должен быть разбит по сценариям использования для удовлетворения потребностей в ресурсах по мере усложнения приложений. Создание различных приложений для разных персон обеспечивает доступность только релевантной информации для каждой области деятельности. Использование данных с приборных панелей позволяет определить KPI вашей компании, такие как: * процент времени безотказной работы по отношению к основным причинам простоев * производительность, например, единиц продукции в час * количество дефектов (минимизация) * время цикла.

How To Use the  Dropdown in the Analytics Editor_154484233

Для того чтобы начать работу с Tulip, не нужно обладать экспертными навыками или опытом. Аналитику довольно легко внедрить, как только вы соберете данные, что можно сделать с помощью дополнений или таблиц. Самое главное, на чем следует сосредоточиться перед созданием такой видимости, - это определить, в какой области вы хотите получить больше информации. Начните с определения объекта, который необходимо измерить (например, станция, станок, человек, рабочий центр и т. д.), а затем определите единицу измерения (например, объем производства за неделю, % безотказной работы и т. д.). Для регулируемых отраслей следует помнить, что для сбора данных может потребоваться более тщательный контроль за действиями оператора.

Как приступить к работе

Для наглядного представления производительности необходимы две вещи: данные и визуализация. Любые другие функции зависят от объекта и его измерения. Поэтому очень важно сузить круг вопросов, которые вас волнуют, чтобы определить проблему, которую вы хотите решить. Выберите функции, которые позволят ответить на вопросы о предмете исследования. Вы можете начать с существующих данных, которые собираются каждую неделю или месяц, чтобы сделать их доступными по желанию. Процесс развертывания и путь к получению прибыли могут быть разными в зависимости от того, что вы хотите сделать - сократить расходы или увеличить доход. Выполните следующие шаги, чтобы убедиться, что ваш процесс имеет прочную основу:

1. Определите предмет, который вы хотите измерить. Начните с более широкого объекта для измерения и по мере необходимости переходите к более детальному. К ним могут относиться: * станция * машина * человек * рабочий центр * существующий KPI.

2. Определите единицу измерения. Например: * процент простоя станка * объем выпуска единиц продукции отдельным сотрудником за неделю * соотношение хороших и плохих деталей по ID детали.

3. Определите наилучшую визуализацию. Это может быть отдельное число или диаграмма.

4. Развертывание, мониторинг данных и итерации. Соберите или уточните предмет и измерения, чтобы сосредоточиться на простых частях вашего процесса. Всегда помните, что начинать нужно с простого.

Только после успешного развертывания приложения и оптимизации его результатов следует задуматься о продвижении и интеграции с другими системами. К ним можно отнести систему оповещения Andon, панель Blue Print, систему Kanban и другие. Вы также можете начать опираться на существующие данные и события реального времени, чтобы обеспечить больший контекст и обосновать решения, влияющие на другие области производства, например, импортировать данные из таблицы Tulip в Power BI. Все это может быстро усложниться, поэтому начните с простых измерений и развивайтесь дальше.

Ресурсы Tulip

Хотите ли вы узнать больше о функциях Tulip для создания приложений для контроля производительности или хотите использовать готовые шаблоны Tulip, у нас есть инструменты, которые помогут вам начать работу.

Видео

Университетские курсы

Библиотечные приложения

Примеры


Вы нашли то, что искали?

Вы также можете зайти на community.tulip.co, чтобы задать свой вопрос или узнать, сталкивались ли другие с подобным вопросом!


Была ли эта статья полезной?