Suivre et analyser les arrêts machine : booster l'efficience et réduire les coûts

En tant qu'employés les plus proches de la production, les opérateurs ont une visibilité profonde sur le terrain d'usine. De l'autre côté, d'autres parties prenantes incluant managers terrain d'usine et ingénieurs manufacturiers luttent parfois avec la visibilité sur le statut de production, comment une équipe performe contre les objectifs de production, et avec quelle efficience vos équipements et ressources sont utilisés.

Heureusement, les dispositifs connectés fournissent données, analytics, rapports, et outils de communication pour illuminer les problèmes de production trouvés dans la fabrication traditionnelle.

Analyser les arrêts

L'un des défis les plus communs que les managers affrontent est l'arrêt machine ; le temps où une machine n'est pas en production. En analysant les plus grandes causes des arrêts d'une entreprise, il y a presque immédiatement des gaps de connaissance.

• Combien d'arrêts le terrain d'usine expérimente-t-il ?
• Pourquoi les machines sont-elles en arrêt ?
• Quel est le coût de l'arrêt ?
• Où sont les plus grandes zones d'amélioration ?

Répondre à ces questions fait partie d'une analyse d'arrêts. Managers terrain d'usine, ingénieurs processus, et autres parties prenantes peuvent rassembler des données du terrain d'usine pour faire de l'analytics et identifier problèmes, opportunités, et autres insights dans l'effort de réduire les arrêts.

Comment suivre les arrêts machine ?

Bien que cela aille probablement sans le dire, les fabricants ont besoin de données de production avant de pouvoir faire une analyse d'arrêts.

Traditionnellement, les fabricants ont tracé les arrêts manuellement avec stylo et papier, tableau blanc, ou avec un fichier Excel. Souvent c'est importé plus tard dans un système MES ou ERP.

Le problème du suivi manuel

Le problème ici, surtout en tentant de conduire une analyse d'arrêts, est que les données collectées manuellement sont généralement inexactes et retardées. Cela non seulement empêche opérateurs et managers d'agir vite sur la data, mais résulte en une vue biaisée de la performance de production réelle de l'usine.

Par exemple, les opérateurs pourraient ne pas se donner la peine de reporter des arrêts communs, comme les changements d'outillage. Même quand l'arrêt est reporté, des détails critiques pourraient être oubliés ou omis du rapport. Des opérateurs occupés pourraient simplement documenter que la machine était en arrêt avec une estimation au feeling de la durée.

De plus, la collecte manuelle de données est chronophage et requiert une compilation de données inutile. Sans mentionner que ceux conduisant l'analyse sont probablement perdus dans des données non contextualisées qui requièrent bien plus d'effort pour comprendre et utiliser efficacement.

Automatiser la collecte de données machine

Automatiser la collecte de données et assurer son exactitude n'est pas seulement nécessaire pour conduire un audit réussi mais fournit aussi une fondation pour une prise de décision efficace qui va bien au-delà de l'analyse d'arrêts seule.

Tirer parti d'une solution comme MachineMetrics donne aux fabricants la capacité de capturer automatiquement des données machine précises en temps réel. Notre solution plug-and-play se connecte directement au contrôle machine et collecte aussi des données contextuelles depuis les opérateurs via tablettes placées sur chaque machine.

Ainsi, les fabricants n'ont pas seulement des données d'arrêt précises directement depuis la machine, mais aussi des données qui expliquent le « pourquoi » derrière ces arrêts. De plus, des rapports et tableaux de bord out-of-the-box peuvent être facilement consommés par opérateurs, managers, et même le C-Suite, pour mieux comprendre la performance production et agir sur la data en temps réel.

Lecture utile : Qu'est-ce que le logiciel de suivi d'arrêts et pourquoi en avez-vous besoin ?

Quelles informations avez-vous besoin ?

Il y a une variété d'informations que vous voudrez collecter depuis vos machines et opérateurs pour conduire une analyse d'arrêts efficace, incluant :

• Catégorie d'arrêt
• Si l'arrêt est Planifié ou Non planifié Durée de l'arrêt
• La machine sur laquelle l'arrêt s'est produit
• L'heure à laquelle l'arrêt s'est produit
• Le quart ou opérateur faisant tourner la machine

De l'information additionnelle peut être incluse pour fournir du contexte sur pourquoi l'arrêt s'est produit (ex. la catégorie d'arrêt est « Défaut Machine » et l'info additionnelle peut expliquer qu'il y a eu un bourrage chargeur de barres).

Comment conduire une analyse d'arrêts machine ?

Collecter des données, qu'elles soient manuelles ou automatisées, ne suffit pas. Les données doivent être compilées en rapports pour être analysées. Vous aurez besoin d'un moyen facile d'accéder et requêter cette data, c'est pourquoi une solution de surveillance machine automatisée rendra cela bien plus facile et utile que de le faire manuellement car elle tire automatiquement les données pour faire l'analytics, peuple les rapports, et vous permet de construire des rapports et tableaux de bord custom.

Il y a une variété de rapports et métriques que vous voudrez regarder pour mieux comprendre pourquoi vous expérimentez des arrêts pendant que vous travaillez à les atténuer.

Les principales causes d'arrêts machine

L'un des rapports les plus utiles pour comprendre les raisons d'arrêt est le Pareto des arrêts, qui agrégera toutes les raisons d'arrêt loggées.

Avec ce rapport, vous pouvez facilement identifier les raisons d'arrêt les plus flagrantes. De plus, vous pouvez segmenter la data parmi différents quarts, cellules machine, ou même machines individuelles pour un regard plus approfondi sur où les problèmes peuvent se situer.

Catégories communes d'arrêts incluent changement d'outillage excessif, changement de job excessif, manque d'opérateur, et maintenance machine non planifiée.

Arrêts planifiés versus non planifiés

Jusqu'à ce que les usines soient complètement autonomes, il y aura toujours des arrêts. Heureusement, cela est incorporé dans les attentes comme arrêts « planifiés ».

Avec la surveillance machine, vous pouvez mieux comprendre quel pourcentage d'arrêt est non planifié et voir où la data révèle des différences des attentes.

Quarts, machines, et jobs haute et basse performance

En forant jusqu'à un élément plus spécifique, comme un certain job, machine, ou quart, les fabricants peuvent repérer des inefficiences.

Le quart de nuit expérimente-t-il bien plus d'arrêts que les quarts de jour ? Pourquoi ?

Y a-t-il une machine particulière expérimentant plus d'arrêts que les autres ? Est-ce créant un goulot d'étranglement ?

Creuser plus profond dans votre analyse

Voici quelques questions additionnelles à poser :

• Combien de temps cela vous prend-il pour résoudre les pannes machine ? Vous pourriez analyser le Temps Moyen Entre Pannes (MTBF) et le Temps Moyen de Réparation (MTTR).
• À quelle fréquence effectuez-vous une analyse d'arrêts ? Hebdomadaire, mensuelle ?
• Quelles métriques sont les plus importantes pour votre usine, et comment l'arrêt joue-t-il un facteur ?
• Quelles actions sortiront de votre analyse ? Changements de processus, nouvelles technologies, etc.
• Alors que vous faites des changements, vos KPIs bougent-ils dans la bonne direction ?

Avec le bon partenaire de surveillance machine, les fabricants peuvent poursuivre des initiatives d'amélioration continue sachant qu'ils ont un accès immédiat à des données de production précises leur permettant de prendre des mesures actionnables pour réduire les arrêts.

Success Stories

Étude de cas Fastenal

Fastenal est un fournisseur industriel américain qui fournit aux entreprises fixations, outils, et fournitures. L'entreprise avait besoin d'une solution capable de gérer de plus petites quantités et surveiller tout changement de production entre quarts. Trois mois après l'implémentation de MachineMetrics, Fastenal a atteint ce qui suit sans augmenter la main-d'œuvre.

• Tourné 305 heures plus vite que les trois mois précédents
• Produit 150 000 pièces de plus
• Augmenté l'utilisation machine de 11 %
• Atteint un ROI en moins de 30 jours
• Pris 50 jobs de plus

Lisez l'étude de cas complète.

Étude de cas Carolina Precision

Carolina Precision est un fabricant sous-traitant spécialisé dans les pièces tournées CNC suisses de petit diamètre, tolérances serrées. En utilisant MachineMetrics, l'entreprise a pu identifier ce qui causait les arrêts et a tiré parti des graphiques Pareto pour économiser 1,5 Million $ la première année. « C'était l'une des premières grandes leçons qu'on a apprises sur la surveillance machine », dit Gary Bruner, Président de Carolina Precision Manufacturing, « C'est un outil pour trouver des problèmes qu'on ne savait pas qu'on avait ; pour trouver et adresser les problèmes au fur et à mesure qu'ils surgissent et pas après qu'ils soient arrivés. » Le gain global de Carolina Precision :

• Une augmentation de 20 % de la productivité d'atelier
• Une moyenne de 688 heures d'opération additionnelles par machine
• Un ROI en seulement 11 jours
• Économie de 2 heures par jour sur le travail administratif

Lisez l'étude de cas complète.

Étude de cas Wiscon

Wiscon produit des pièces de précision qualité pour aérospatial, médical, énergie, automobile, construction, puissance, et autres industries. Une des priorités principales de l'entreprise était d'identifier les principales causes d'arrêts. L'entreprise avait besoin de données précises présentées d'une façon que travailleurs et managers puissent interagir plus dynamiquement en temps réel.

Un des plus grands bénéfices depuis l'implémentation de la solution MachineMetrics a été simplement de savoir quand l'équipement tournait et voir quand la production d'une pièce spécifique ne s'alignait pas au standard. Par exemple, si un objectif pièce n'est pas atteint, et que l'utilisation est à 99 %, l'ingénierie sait que c'est à cause du temps de cycle.

En utilisant MachineMetrics, Wiscon a augmenté la capacité globale de l'entreprise de 30 %, et l'efficience opérateur de 48 %. De plus, l'entreprise a pu augmenter la moyenne :

• Salaire opérateur de 7 %
• Utilisation machine de 30 %
• Productivité opérateur de 250 %
• Ventes annuelles par employé de 84 000 $

Lisez l'étude de cas complète.

Un ennemi sous-estimé

La plupart des entreprises sous-estiment significativement leur vrai arrêt, et plus de 80 % des entreprises sont incapables de calculer correctement leurs vrais coûts d'arrêt. Catégories communes d'arrêt non planifié incluent changement d'outillage excessif, changement de job excessif, manque d'opérateur, et maintenance machine non planifiée.

L'arrêt est la source unique la plus grande de temps de production perdu. Que vous vouliez une info basique ou des deep dives, MachineMetrics développe traçage, analytics, reporting convivial, et outils interactifs pour tracer les arrêts et assurer que tout le monde sait ce qui se passe sur le terrain d'usine.

Réservez une démo avec notre équipe aujourd'hui pour apprendre comment MachineMetrics peut vous aider à obtenir une visibilité complète du terrain d'usine ou en savoir plus sur comment MachineMetrics peut vous aider à commencer à réduire les arrêts.

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