Caso d'uso della visibilità delle prestazioni

Immaginate di essere il direttore di uno stabilimento di un'azienda di medie dimensioni. Ci sono diverse operazioni di produzione che producono vari articoli e, sebbene l'azienda stia andando bene, sapete che ci sono aree di miglioramento. C'è un alto tasso di scarti, un eccesso di pezzi difettosi e non siete sicuri di quali aree della produzione stiano massimizzando il loro tempo in modo più efficiente. Per capire cosa sta succedendo e come adottare misure per migliorare, è necessario avere visibilità sulle varie aree di performance della produzione.

La visibilità delle prestazioni è la capacità di tracciare i fatti fondamentali della produzione in tempo reale. Si tratta di applicazioni che raccolgono informazioni su qualità, consegne e produttività dei centri di lavoro. Le informazioni raccolte da questo caso d'uso sono spesso misurate rispetto a target o obiettivi stabiliti per un argomento definito. La visibilità delle prestazioni come caso d'uso comprende innanzitutto vari tipi di dati sulle prestazioni all'interno di un'operazione. Questi dati devono riflettere i vostri KPI, come ad esempio pezzi per ora/turno/operatore, ordini puntuali, tasso di scarto, qualità, OEE, FPY o produttività. L'altra parte della visibilità delle prestazioni è la visualizzazione dei dati con analisi, cruscotti o altri strumenti. La visualizzazione dei dati di produzione consente di misurare il rendimento di una linea, di una stazione, di una macchina o di un operatore rispetto a un obiettivo o alla media storica. La raccolta di questi dati è fondamentale per intervenire sugli asset poco performanti e correggere le aree per raggiungere gli obiettivi. Un'implementazione di successo della visibilità delle prestazioni può aumentare il ROI affrontando problemi quali il costo della manodopera, gli scarti, i costi, il tempo di ciclo e altro ancora.

Sebbene la visibilità delle prestazioni possa essere applicata a più parti di un'operazione e utilizzare diverse funzioni di Tulip, la visualizzazione dei dati con gli Analytics è una parte essenziale per ottenere una visione che informi il processo decisionale, risolva i problemi e riveli le opportunità di miglioramento. La visualizzazione dei dati sulle prestazioni in tempo reale, confrontati con i dati storici, dovrebbe consentire di comprendere le cause principali e di dare priorità ai miglioramenti.

Impatto e requisiti

Considerate le seguenti domande: * Sapete se le celle/linee/macchine stanno raggiungendo gli obiettivi di produzione? * Tenete traccia della qualità (fino al livello dell'operatore)? * Sapete dove si trovano gli ordini di lavoro in tempo reale? * Potete tenere traccia del tempo di ciclo per tutte le linee e gli assemblaggi? * Sapete quanto siete vicini a raggiungere gli obiettivi mese per mese?

La visione dei dati consente di capire il motivo di problemi o discrepanze e di reagire rapidamente per correggere la rotta. Le aziende possono ottenere risultati attraverso i dati sulle prestazioni, determinando le priorità di miglioramento e i punti di partenza. Tulip consente alle aziende di definire il proprio approccio in base alle esigenze specifiche, fornendo al contempo modi per standardizzare e scalare questo processo in tutta l'organizzazione. Poiché i casi d'uso della visibilità delle prestazioni danno priorità alla raccolta di informazioni di base, sono adatti a un gran numero di tipi di produzione e settori diversi. I volumi di produzione più elevati traggono particolare vantaggio dalla visibilità delle prestazioni, soprattutto quando i dati vengono raffinati e diventano più granulari. Anche la produzione a basso volume trae vantaggio quando gli utenti si concentrano meno sul valore guadagnato e più sui dati in tempo reale.

L'approccio MVP ideale di Tulip dovrebbe essere suddiviso in base ai casi d'uso e alle esigenze di risorse, man mano che le applicazioni diventano più complesse. La creazione di applicazioni diverse per le diverse figure assicura che siano disponibili solo le informazioni rilevanti per ogni area operativa. L'utilizzo dei dati dei dashboard può informare i KPI dell'azienda, come ad esempio: * Percentuale di uptime in relazione alle cause di downtime * Produzione, ad esempio unità per ora * Tasso di difettosità (minimizzato) * Tempo di ciclo

La visibilità delle prestazioni non richiede competenze o esperienza con Tulip per iniziare. Le analisi sono abbastanza facili da implementare una volta che si sono raccolti i dati, cosa che si può fare usando i Completamenti o le Tabelle. La cosa più importante su cui concentrarsi prima di creare questa visibilità è identificare l'area di cui si vuole aumentare la comprensione. Iniziate definendo l'oggetto da misurare (ad es. stazione, macchina, individuo, centro di lavoro, ecc.) e poi determinate l'unità di misura (ad es. produzione settimanale, percentuale di tempo di attività, ecc.) Per i settori regolamentati, è bene tenere presente che per raccogliere i dati potrebbe essere necessario un maggiore controllo degli input dell'operatore.

Come iniziare

La visibilità delle prestazioni richiede due cose: dati e visualizzazioni. Tutte le altre caratteristiche dipendono dall'oggetto e dalla sua misurazione. Per questo motivo, è fondamentale restringere il campo di interesse per definire il problema che si vuole risolvere. Scegliere le funzionalità che informano le domande sull'argomento. Si può iniziare con i dati esistenti che vengono estratti ogni settimana o mese per renderli disponibili a piacimento. L'implementazione e il percorso verso il valore possono variare a seconda che si voglia ridurre i costi o aumentare i ricavi. Seguite questi passaggi per assicurarvi che il vostro processo abbia una solida base di partenza:

1. Definire l'argomento che si vuole misurare. Iniziate con un argomento più ampio da misurare e, se necessario, rendetelo più granulare. Questi possono essere: * Una stazione * Una macchina * Un individuo * Un centro di lavoro * Un KPI esistente

2. Determinare l'unità di misura. Ad esempio: * La percentuale di tempi di inattività di una macchina * La produzione di unità di un individuo per settimana * Il rapporto tra pezzi buoni e cattivi per ID pezzo

3. Determinare la migliore visualizzazione. Può trattarsi di un singolo numero o di un grafico.

4. Implementare, monitorare i dati e iterare. Raccogliete o perfezionate l'argomento e le misurazioni per concentrarvi su parti semplici del vostro processo. Ricordate sempre di iniziare in modo semplice.

Solo dopo aver distribuito con successo un'app e averne ottimizzato i risultati, si può pensare di progredire e integrarla con altri sistemi. Questi possono includere il sistema di allerta Andon, il cruscotto Blue Print, il sistema Kanban e altri ancora. È inoltre possibile iniziare a basarsi sui dati esistenti e sugli eventi in tempo reale per fornire un contesto più ampio e informare le decisioni che hanno un impatto su altre aree della produzione, ad esempio importando i dati da una tabella Tulip in Power BI. Tutto questo può diventare rapidamente complesso, quindi iniziate con misurazioni semplici e crescete da lì.

Risorse Tulip

Sia che vogliate saperne di più sulle funzioni di Tulip per creare applicazioni di visibilità delle prestazioni, sia che vogliate utilizzare i modelli già pronti di Tulip, abbiamo gli strumenti per aiutarvi a iniziare.

Video

• Panoramica sulla gestione della produzione e sugli avvisi
• Panoramica su analisi e dashboard

Corsi universitari

• Tulip per i costruttori di cruscotti
• Lavorare con dati e tabelle

Applicazioni della biblioteca

• Terminale di visibilità delle prestazioni
• Terminale di visibilità delle prestazioni condiviso
• Terminale di visibilità delle prestazioni consolidato
• Cruscotto di visibilità delle prestazioni
• Scorecard di produzione oraria mobile

Esempi

• Esempio funzionale di segnalazione dei difetti

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