Bazując na naszym doświadczeniu, chcielibyśmy zwrócić uwagę na ważne aspekty dotyczące digitalizacji Państwa produkcji i zarządzania jakością, a tym samym mamy nadzieję pomóc w sprawnym wdrażaniu nowych rozwiązań.
OEE nadal ma duże znaczenie dla produkcji – 50 lat po jego pierwszym wprowadzeniu. To również nadal jest często źle rozumiane. Wróćmy więc do OEE – najpierw z kilkoma krótkimi podstawami, a następnie z cennymi spostrzeżeniami ze świata rzeczywistego.
Dla efektywnej pracy, w dzisiejszym otoczeniu kontroli jakości potrzebujemy systemu, który pozwoli nadzorować kompletne plany kontroli i rejestrację danych, a także podłączy wszystkie źródła danych, niezależnie od obszaru i formy pomiaru. Takie systemy są obecnie dostępne na rynku, a nasze doświadczenie opieramy na jednym z nich - aplikacji QDA9.
Wysoka wydajność i efektywność pracy parku maszynowego przedsiębiorstwa produkcyjnego staje się obecnie kluczowym czynnikiem poprawiającym konkurencyjność na rynku. Wyższa wydajność i efektywność produkcji oznacza niższe koszty wytwarzania oraz wzrost terminowości realizacji zamówień klientów. Oznaczać również może stabilizację produkcji, co bardzo korzystnie wpływa na kulturę pracy operatorów poprzez poprawę relacji pomiędzy kierownictwem, a pracownikami bezpośrednio produkcyjnymi. Mając świadomość co daje przedsiębiorstwu poprawa wydajności i efektywności produkcji wiele firm...
Problem: Kiedy rozmawiamy z osobami, które nadzorują działy procesów (np. mieszanie, suszenie, fermentowanie, cięcie, frezowanie itd.), opisują częsty problem: „Mamy procesy o długim cyklu i bardzo ograniczoną widoczność jak dobrze one działają” Chcą wiedzieć co mogą zrobić - bez wdrożenia złożonego i kosztownego systemu SCADA. Rozwiązanie: Jeden bardzo efektywny sposób to ułożenie każdego procesu jako zawsze podzielonego w czterech wzajemnie eliminujących się stanach: Running (Linia pracuje), Unplanned Stop (Nieplanowany przestój), Planned Stop (Planowany przestój np.:...
Z doświadczenia widzimy, że kontrola produkcji nie działa efektywnie w sytuacji, gdy pojawia się jeden lub kilka z poniższych czynników: A - Brak automatycznej analizy danych B - Uciążliwa kolekcja danych C - Pełna rejestracja aktywności D – Brak znajomości narzędzi i potencjalnych korzyści z ich wykorzystania