In molte fabbriche di lavorazione dei metalli con due o tre turni, c'è un problema comune che tutti conoscono ma che poche aziende analizzano seriamente:
Perché la produzione della stessa macchina può differire del 20% o addirittura del 30% tra il turno diurno e quello notturno, anche quando la macchina, il materiale e i parametri di taglio sono gli stessi?
Le prime spiegazioni sono spesso:
Tuttavia, il vero problema è spesso più complicato.
La macchina stessa non è cambiata. Ciò che è cambiato è il sistema decisionale intorno alla macchina.
Durante il giorno, gli ingegneri, il personale di manutenzione e i responsabili della produzione sono di solito disponibili.rumori anormali di taglio, carichi instabili del fusile o problemi di tenuta.
Questo crea il vero"spazio nascosto" tra i turni diurni e notturni.
Immaginate una fabbrica di lavorazione dei metalli che lavora due turni al giorno.
Il risultato potrebbe essere questo:
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Indicatore |
turno di giorno |
turno di notte |
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Prodotto all'ora |
100 pezzi |
70 ‰ 80 pz |
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Modifiche di attrezzi |
2 |
3 |
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Tempo di inattività non pianificato |
15 minuti. |
40 minuti |
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Tasso di smaltimento |
1% |
3% |
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Regolazione dei parametri |
Immediatamente. |
In ritardo |
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Risoluzione dei problemi |
Supporto da parte di ingegneri |
Basato sull'operatore |
La macchina non e' cambiata, ma l'uscita si'.
Pertanto, la vera domanda non è:
Quale turno lavora di più?
La domanda migliore è:
¢Tutti e due i turni hanno le stesse informazioni, capacità decisionale e supporto per la risoluzione dei problemi?"
Nel taglio dei metalli, la condizione degli utensili ha un impatto diretto sulla produttività.
Per le seghe circolari e le seghe a fascia, le lame di seghe si consumano gradualmente durante il funzionamento.
Con l'aumentare dell'usura degli attrezzi:
Un operatore di turno di giorno può notare questi cambiamenti e contattare immediatamente un ingegnere.
L'ingegnere potrebbe determinare:
Lo strumento non è completamente consumato, la velocità di alimentazione è semplicemente troppo elevata.
L'ingegnere può quindi regolare la velocità di alimentazione e continuare la produzione.
Ma senza il supporto tecnico, un operatore di turno notturno può prendere una delle due decisioni estreme.
L'operatore sente un rumore di taglio anormale e cambia immediatamente la lama.
Il risultato:
La lama ha ancora una vita utile, ma viene scartata prematuramente.
L'operatore pensa:
"Può ancora tagliare, quindi continuiamo a correre".
Ciò può portare alla fine a:
Pertanto,La sostituzione degli utensili non deve dipendere interamente dall'intuizione dell'operatore.
Un approccio migliore consiste nell'istituire una gestione della durata dell'utensile basata su dati.
Per esempio:
Una lama → Numero di tagli → Tempo di taglio → Carico dello spinello → Qualità di taglio → Tempo di sostituzione
Dopo aver raccolto dati sufficienti, la fabbrica può determinare:
quando una lama deve essere sostituita invece che quando un operatore ritiene semplicemente che dovrebbe essere sostituita.
Per le apparecchiature automatizzate di taglio dei metalli, il carico del mandrino è un segnale di processo prezioso.
Supponiamo che il carico del mandrino rimanga stabile durante la produzione normale.
All'improvviso, il modello cambia:
Normale → Normale → Rapido aumento → Fluctuazione continua
Questo potrebbe indicare:
Durante il giorno un ingegnere può identificare rapidamente il problema.
Di notte, se nessuno monitora i dati, la macchina può continuare a funzionare per diverse ore.
Il costo non è più semplicemente il prezzo di una lama di sostituzione.
Può diventare:
Costo degli attrezzi + tempo di inattività + costo dello scarto + costo del lavoro + ritardo nella consegna
Pertanto, una domanda importante per i dirigenti di fabbrica è:
Non è sufficiente che la macchina generi dati, ma questi dati vengono realmente utilizzati per prendere decisioni di produzione?
Questo è uno dei problemi più trascurati nella produzione.
Quando una macchina si comporta in modo anormale, l'operatore può affrontare diverse possibilità.
E '...
Senza norme chiare, l'operatore deve fare affidamento sull'esperienza.
Supponiamo che il normale ciclo di taglio sia:
30 secondi per pezzo
Ma improvvisamente diventa:
40 secondi per pezzo
- Che cosa è successo?
La macchina sta diventando meno efficiente?
O il materiale è cambiato?
Senza dati storici, è difficile per un operatore saperlo.
L'operatore può notare:
Ma cosa si dovrebbe fare?
Aggiustare la velocità di alimentazione?
Oppure:
Controlla la lama?
Oppure:
Controlla il sistema di pinza?
Oppure:
Fermare la macchina e contattare la manutenzione?
Questo è il rischio reale della produzione a turni notturni:
Il problema non è che nessuno sa usare la macchina, ma che nessuno è disponibile per aiutare l'operatore a prendere la decisione giusta.
Se una fabbrica ha implementato un sistema MES o di raccolta dei dati delle macchine, può fornire una grande quantità di informazioni a livello di turno.
Per esempio:
Per esempio:
Per esempio:
Tra cui:
Questi dati possono aiutare a rispondere a una domanda fondamentale:
"La nostra macchina sta effettivamente raggiungendo la sua capacità di produzione progettata?"
"Occultare" non significa che il sistema MES falsifichi deliberatamente i dati.
Il vero problema è:
Un sistema puo' dirti cosa e' successo, ma non puo' dirti perche'.
Ad esempio, un sistema MES può mostrare:
Utilizzazione delle macchine in turno notturno: 82%
Ma potrebbe non dirti:
L'8% del tempo perso è stato causato dagli operatori in attesa che un ingegnere confermasse i parametri di taglio.
Può mostrare:
Prodotto del turno notturno: 780 pezzi
Ma potrebbe non mostrare:
50 pezzi hanno dovuto essere rifatti perché la qualità del taglio era instabile.
Può mostrare:
Tre cambi di attrezzi
Ma potrebbe non spiegare:
Una sostituzione è stata causata da un normale completamento della durata dell'utensile, una è stata causata da un errore di valutazione dell'operatore e una è stata causata da un ritardo nell'adeguamento dei parametri.
Pertanto:
I dati ti dicono cosa è successo. I processi di gestione determinano se puoi capire perché è successo.
Se una fabbrica vuole individuare la vera causa di un divario di produttività del 30%, dovrebbe confrontare almeno i seguenti indicatori.
Non paragonate solo la produzione totale giornaliera.
Un indicatore migliore è:
Prodotto per ora di macchina
Questo vi dice quanta produzione la macchina effettivamente genera durante il suo tempo di funzionamento disponibile.
Confronta:
Tempo medio del ciclo del turno diurno rispetto al tempo medio del ciclo del turno notturno
Anche se il turno di notte è solo5 secondi più lento per pezzo., la differenza può diventare sostanziale dopo centinaia o migliaia di pezzi.
Confronta:
Quante lame vengono consumate per 1.000 pezzi?
Se il consumo di attrezzi è significativamente più elevato durante il turno notturno, il problema può riguardare:
Supponiamo che la fabbrica produca 1.000 pezzi.
turno di giorno:
10 pezzi difettosi
Cambio notturno:
30 pezzi difettosi
La differenza sono solo 20 pezzi in un turno.
Ma nel corso di un intero mese, il costo può diventare significativo.
Questo è uno degli indicatori più importanti per molte fabbriche.
Perché:
Un minuto di fermo macchina non significa semplicemente un minuto di perdita di produzione.
Può anche colpire:
Quando le fabbriche scoprono che la produttività dei turni notturni è inferiore, la prima reazione è spesso:
"Dobbiamo formare meglio gli operatori di turno notturno".
La formazione è importante, ma non è la soluzione completa.
Un approccio più efficace consiste nel fare quanto segue.
Trasformare l'esperienza ingegneristica in:
L'obiettivo è assicurarsi che gli operatori del turno notturno non debbano indovinare.
Per diversi materiali, dimensioni e tipi di utensili, definire:
Poi la decisione dell'operatore cambia da:
"Penso che dovremmo aggiustare questo".
a:
Secondo lo standard, questo è l'aggiustamento corretto".
Per esempio:
Livello 1: gestito dall'operatore
↓
Livello 2: leader del team conferma
↓
Livello 3: Ingegnere fornisce supporto remoto
↓
Livello 4: interventi di manutenzione
Questo impedisce due estremi:
Sto fermando la macchina per un piccolo problema.
Oppure:
Continuare a correre nonostante un grave problema.
Le future macchine di taglio intelligenti non dovrebbero semplicemente mostrare:
Errore 102
Essi dovrebbero fornire indicazioni più utili, quali:
Il carico del mandrino è superiore al normale, si prega di controllare l'usura degli utensili o ridurre la velocità di alimentazione.
In altre parole:
La macchina non dovrebbe solo raccogliere dati, ma dovrebbe aiutare gli operatori a comprenderli.
Il vero obiettivo è dare al turno notturno:
Capacità decisionali simili a quelle disponibili durante il giorno.
Ciò richiede:
L'obiettivo finale non è:
¢Chiedi agli operatori di turno notturno di diventare più esperti".
È:
¢Utilizzare sistemi e dati per aiutare gli operatori comuni a prendere decisioni più vicine a quelle degli ingegneri esperti".
È qui che l'automazione e la produzione intelligente creano un vero valore.
Quando si acquista una macchina utensile, i produttori spesso si concentrano su:
Tutte queste cose sono importanti.
Ma per la produzione in grandi volumi, c'è un'altra metrica che è facile trascurare:
La macchina può mantenere una produzione stabile per 24 ore di produzione?
Se il turno diurno produce 100 pezzi all'ora mentre il turno notturno ne produce solo 70, la macchina può essere tecnologicamente avanzata,ma il suo potenziale non è stato pienamente convertito in produttività.
Pertanto, valutare una moderna macchina per il taglio dei metalli non dovrebbe riguardare solo:
Può tagliare con precisione?"
Dovrebbe anche chiedere:
"Possono operatori diversi e turni diversi tagliare in modo coerente, accurato, efficiente e affidabile?"
Una macchina veramente capace non dovrebbe dipendere da un operatore esperto per fornire le sue prestazioni complete.
Attraverso la standardizzazione, l'automazione e la produzione basata sui dati, le prestazioni delle macchine dovrebbero diventare meno dipendenti dai singoli operatori e dalle differenze di turno.
Questo è ciò che la produzione intelligente dovrebbe risolvere.
Persona di contatto: Mr. Henry
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