Logiciel de suivi des temps d'arrêt : booster l'efficacité manufacturière et réduire les coûts

Le contributeur le plus significatif à l'inefficacité dans un environnement de production est le temps d'arrêt des équipements. Pour gérer ce problème, les entreprises manufacturières utilisent des logiciels de suivi des temps d'arrêt afin de catégoriser les types d'arrêts d'équipement et de développer des procédures et stratégies pour les réduire ou les éliminer. Dans le marché actuel, à haute vitesse et hyper-concurrentiel, les fabricants ont besoin de chaque avantage pour maintenir leur part de marché. Et le logiciel est un élément critique de ces stratégies.

Qu'est-ce que le suivi des temps d'arrêt ?

Les opérateurs sont souvent chargés d'enregistrer les événements d'arrêt au niveau de la machine ou de la broche pour surveiller les temps d'arrêt des équipements. Ces événements sont décomposés en catégories telles que les arrêts spécifiques à la broche ou à la zone, les arrêts liés à la machine, les pénuries de matières, les problèmes de qualité, la maintenance régulière, et autres.

Le suivi des temps d'arrêt peut inclure des informations de base telles que l'heure de début et de fin et la raison de l'arrêt. Il peut également inclure des informations plus détaillées telles que le numéro de broche, les conditions ambiantes comme la température ou l'humidité, ou d'autres phénomènes observables ou anomalies.

La collecte manuelle des temps d'arrêt n'est pas seulement incroyablement chronophage pour les opérateurs et les gestionnaires, mais aussi sujette aux erreurs. Elle est hautement inefficace et non actionnable, ouvrant la voie à des solutions de collecte de données automatisées qui vous informent des événements d'arrêt en temps réel et vous aident à comprendre les tendances à long terme via l'analyse.

Pourquoi le suivi des temps d'arrêt est-il important ?

Le suivi des temps d'arrêt est vital car comprendre l'état de l'équipement ou de ses sous-composants peut aider les gestionnaires à prendre des décisions pour améliorer l'efficacité. Une fois analysé, il peut être utilisé pour développer des procédures opérationnelles standard (POS) améliorées. Avec de meilleures POS, les tâches des opérateurs, l'ergonomie, la mise en scène des matériaux et d'autres aspects de l'exploitation des équipements peuvent être optimisés.

Des études montrent que jusqu'à 70 % des entreprises ignorent la date et l'heure auxquelles leur équipement est dû pour la maintenance. La gestion de la maintenance peut utiliser le suivi des temps d'arrêt pour développer des stratégies de maintenance préventive afin de limiter les temps d'arrêt et d'améliorer l'efficacité globale des équipements.

L'investissement dans les équipements d'investissement peut prendre une grande part du capital disponible. En réduisant les temps d'arrêt, les entreprises peuvent réduire le CAPEX et bon nombre de ses coûts associés. Cela peut également débloquer de la capacité sous la forme d'équipements existants, ce qui aide à retarder ou réduire les dépenses d'investissement globales et libère de l'argent pour la trésorerie d'exploitation et d'autres améliorations.

Collecte des données de temps d'arrêt

La collecte traditionnelle de données sur les événements d'arrêt était exclusivement manuelle. Des formulaires papier sur presse-papiers, des « tickets d'incident », des analyses basées sur tableurs et des formules étaient utilisés pour collecter les données de temps d'arrêt. Une fois ces données collectées, elles devaient être agrégées, saisies dans un tableur et livrées sous forme de rapport consommable aux gestionnaires et autres décideurs.

Au fur et à mesure que les entreprises OEM ont commencé à ajouter ou intégrer la collecte d'informations électroniques à leurs équipements, les raisons pouvaient être rationalisées. Mais sans logiciel complet et analyse automatisée, l'information nécessitait encore collecte et collation. L'enregistrement manuel et partiellement automatisé des événements d'arrêt manquaient tous deux l'avantage de l'analyse en temps réel. Cela nous mène à une approche véritablement sans papier de la fabrication.

Les solutions de suivi des temps d'arrêt en temps réel telles que MachineMetrics collectent de manière autonome les données machines et opérateurs pour non seulement permettre aux opérateurs et gestionnaires d'être notifiés immédiatement des temps d'arrêt, mais aussi d'analyser les données pour les tendances à long terme.

Améliorer l'efficacité en utilisant un logiciel de suivi des temps d'arrêt

En utilisant un logiciel de suivi des temps d'arrêt, les fabricants peuvent améliorer l'efficacité de la fabrication. Les insights sont en temps réel, l'analyse est impartiale, et la collecte de données des événements d'arrêt est automatisée. Cela rationalise le processus de collecte et améliore l'efficacité dans toute l'usine.

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Principaux avantages de l'utilisation d'un logiciel de suivi des temps d'arrêt

Les fabricants peuvent détecter les tendances et analyser les données basées sur des insights en temps réel et des rapports contextualisés en utilisant un logiciel de suivi en temps réel. Les avantages incluent :

Réduction des erreurs humaines

Les temps d'arrêt causent des maux de tête dans toute industrie. Mais dans la fabrication, un pourcentage plus élevé de ces temps d'arrêt est causé par l'erreur humaine. Une étude de 2017 a montré que les temps d'arrêt non planifiés dans la fabrication atteignaient 23 %. Le logiciel aide à identifier les incidents causés par l'erreur humaine versus d'autres catégories causales. Connaître la fréquence de ces erreurs et où elles se produisent peut aider les gestionnaires à améliorer l'utilisation de la main-d'œuvre et les compétences en concevant une formation améliorée. Cela peut également aider les ingénieurs à installer ou améliorer des capteurs, des protections et d'autres méthodes d'atténuation pour réduire l'erreur humaine.

Élimination des biais

La collecte manuelle de données est souvent truffée de biais. Différents opérateurs et techniciens peuvent enregistrer ou catégoriser les événements différemment. Cela conduit à une prise de décision ambiguë ou défectueuse car la solution ne traite pas pleinement la cause racine du problème. Le biais peut également être évident dans la composante analytique de la collecte de données. Les gestionnaires peuvent interpréter les données différemment ou attribuer des priorités de rang différentes à certains problèmes plus qu'à d'autres. Et le manque de disponibilité en temps réel des données peut aggraver le problème.

Amélioration de l'OEE

Avec un logiciel de suivi des temps d'arrêt, la gestion de la maintenance peut avoir plus de confiance dans la conception de programmes de maintenance préventive. Ils connaissent la cause exacte des temps d'arrêt non planifiés avec des données et insights en temps réel et peuvent l'incorporer dans leur solution. Cela peut également aider à optimiser les efforts de maintenance planifiée en permettant une maintenance prescriptive ou prédictive basée sur les données. À mesure que les temps d'arrêt non planifiés s'améliorent, la gestion de la maintenance peut optimiser ses programmes, et l'efficacité globale des équipements augmente, améliorant l'efficacité et réduisant les coûts de maintenance en termes de main-d'œuvre et de pièces.

MachineMetrics permet aux fabricants de suivre l'OEE en temps réel en collectant et standardisant automatiquement les données machines.

Augmentation de la capacité

Le suivi des temps d'arrêt avec un logiciel peut améliorer le processus de fabrication en débloquant de la capacité. Dans le monde manufacturier à grande vitesse d'aujourd'hui, les machines OEM peuvent être coûteuses. Cela est important pour tous les fabricants, mais particulièrement lourd pour les petites et moyennes entreprises. En utilisant un logiciel de suivi des temps d'arrêt, les temps d'arrêt sont réduits dans de nombreuses catégories différentes. Comme mentionné ci-dessus, cela peut inclure la maintenance, les biais et l'erreur humaine. Mais cela peut aussi aider à améliorer les processus et même l'agencement de l'usine. Cumulativement, ces changements augmentent la capacité dans toute l'usine. En améliorant la capacité, les entreprises peuvent réduire leur programme de dépenses d'investissement et libérer du capital d'exploitation.

Facilitation de l'amélioration des processus

L'amélioration des processus est l'un des avantages les plus significatifs du suivi des temps d'arrêt avec un logiciel. La collecte automatisée de données combinée à l'analyse permet aux décideurs de mener des analyses de causes racines et d'optimiser, modifier ou ajuster les processus de production. Et avec des données en temps réel, des catégories entières de temps d'arrêt peuvent être éliminées ou significativement réduites. Dans d'autres, l'agencement de l'atelier, la position des machines, le flux de matériaux, l'en-cours, et d'autres processus de flux de production peuvent également être améliorés pour minimiser les temps d'arrêt. La gestion de la maintenance peut également améliorer les processus et l'efficacité globale des équipements en prédisant les pannes ou en mettant en scène les pièces de réparation près de l'équipement avant utilisation. En plus d'améliorer l'OEE, ces nouveaux processus peuvent réduire l'erreur d'opérateur, éliminer les biais, affiner la formation et améliorer les compétences globales et l'utilisation de la main-d'œuvre dans l'entreprise.

Réduction des rebuts qualité

La perte de qualité au niveau de la machine est une autre catégorie de temps d'arrêt pour laquelle il existe de nombreux facteurs contributifs. Il peut s'agir de conditions d'équipement où l'usure augmente les rebuts. Ou il peut s'agir d'erreurs de matière ou d'approvisionnement qui causent des rebuts qualité ou endommagent l'équipement lors de leur défaillance. Comprendre la fréquence et le degré de leur contribution aux temps d'arrêt peut offrir une large gamme de solutions pour les fabricants pour s'engager dans l'assurance qualité, comme l'amélioration de la qualité des matières premières des fournisseurs, une meilleure réponse maintenance ou des programmes de maintenance préventive, ou l'amélioration des processus d'inspection.

Amélioration de la prise de décision

La direction de la fabrication peut prendre de meilleures décisions car les données sont en temps réel et liées à l'analyse. Sans le biais inhérent à la collecte manuelle ou semi-automatisée des données de temps d'arrêt, l'analyse logicielle est plus affûtée et plus susceptible d'être actionnable dans un spectre critique pour permettre l'amélioration. En connaissant précisément les catégories de temps d'arrêt et leur rang de priorité, les gestionnaires peuvent consacrer du temps à celles qui fourniront les meilleurs résultats de la manière la plus rentable.

Quelles fonctionnalités un logiciel de suivi des temps d'arrêt devrait-il avoir ?

Un logiciel de suivi des temps d'arrêt peut changer la façon dont une opération manufacturière fonctionne. En ayant des données précises sur les catégories, le temps, la priorité et la raison de chaque événement d'arrêt, les fabricants peuvent gérer la capacité, l'efficacité, l'OEE et les coûts en temps réel et travailler à les améliorer. MachineMetrics offre un logiciel de premier ordre avec une plateforme d'analyse avancée et des outils opérateurs pour visualiser les temps d'arrêt et fournir des insights actionnables au shop floor.

Examinons certaines des fonctionnalités que MachineMetrics propose pour vous aider à suivre et réduire les temps d'arrêt sur votre shop floor :

Collecte automatisée des données machines avec insight opérateur

MachineMetrics collecte et standardise automatiquement les données machines sur n'importe quelle marque et modèle de machine. Cela propage un flux de données de temps d'arrêt standardisé quel que soit l'équipement sur le shop floor, faisant remonter ces informations dans des rapports et tableaux de bord préconfigurés et personnalisés (que nous aborderons ci-dessous).

Notre solution plug-and-play se connecte directement au contrôle de la machine et collecte également des données contextuelles des opérateurs via des tablettes placées sur chaque machine. Ainsi, les fabricants n'ont pas seulement des données de temps d'arrêt précises directement de la machine, mais aussi des données qui expliquent le « pourquoi » derrière ces temps d'arrêt.

Voici quelques-uns des points de données auxquels vous auriez accès :

• Catégorie de temps d'arrêt
• Si le temps d'arrêt est planifié ou non planifié
• Durée du temps d'arrêt
• La machine sur laquelle le temps d'arrêt s'est produit
• L'heure à laquelle le temps d'arrêt s'est produit
• L'équipe ou l'opérateur faisant fonctionner la machine

Des tablettes placées sur chaque machine invitent les opérateurs à catégoriser les raisons des temps d'arrêt pour une vision précise de pourquoi les machines s'arrêtent.

Tableaux de bord en temps réel révèlent les temps d'arrêt en temps réel

Avec des tableaux de bord placés sur le shop floor, ainsi que les informations clés affichées sur la tablette de chaque machine, les opérateurs et les gestionnaires ont une visibilité sur la performance des machines. L'analyse d'un tableau de bord en temps réel peut informer votre équipe d'une machine qui prend du retard sur la production attendue ou si une machine ne tourne pas, afin que vous ou votre équipe puissiez agir immédiatement.

De plus, ce système de gestion visuelle assure un sentiment de responsabilité de la part de tous les employés du shop floor, et leur donne un outil pour mieux comprendre leur performance. Cette visibilité seule peut fournir des augmentations de productivité de 20 %.

Analyse des données dans des rapports prêts à l'emploi

MachineMetrics est livré avec des rapports préconfigurés pour les fabricants afin d'agir sur la base de données machines précises. L'un des rapports les plus utiles pour comprendre et récupérer les temps d'arrêt est le diagramme de Pareto des temps d'arrêt :

Ce rapport répertorie les principales raisons des temps d'arrêt, vous permettant de prioriser vos efforts d'amélioration continue. De plus, vous pouvez segmenter les données entre différentes équipes, cellules de machines, ou même machines individuelles pour un regard plus approfondi sur où se situent les problèmes. Cela vous permet de comprendre les équipes performantes et moins performantes, les problèmes avec des machines individuelles, et les travaux qui se sont avérés difficiles.

Workflows et notifications

La beauté des données machines automatisées, précises et standardisées en temps réel est qu'elles peuvent être utilisées de diverses manières pour permettre une meilleure communication, l'optimisation des processus et l'automatisation.

Les workflows permettent à votre équipe d'agir immédiatement sur les événements de temps d'arrêt en notifiant les bonnes personnes au bon moment. Par exemple, disons qu'une machine est en panne pour un problème de maintenance. Un workflow peut être activé pour notifier automatiquement l'équipe de maintenance, ou créer un bon de travail dans un système GMAO.

Ou, si un opérateur remarque que la matière est faible sur une machine, il pourrait déclencher manuellement un workflow qui notifierait le gestionnaire des matériaux, et il pourrait le faire directement depuis la machine pour prévenir tout temps d'arrêt.

Exemple d'alerte SMS pour un problème de maintenance qui peut être activé automatiquement via un workflow.

 

Prêt à commencer ?

Avec MachineMetrics, les temps d'arrêt peuvent être consommés dans des rapports faciles à lire, pertinents et des graphiques de Pareto. Les opérateurs et les gestionnaires peuvent voir quelle faute cause le plus de temps d'arrêt en temps réel et agir rapidement pour remettre les équipements en marche.

Le logiciel de suivi automatisé des temps d'arrêt est un composant critique du succès manufacturier. MachineMetrics n'est pas seulement conçu pour délivrer de la valeur rapidement avec sa nature plug-and-play, mais aussi pour être utilisé comme une plateforme de création de valeur continue. En savoir plus sur la façon dont MachineMetrics peut permettre la visibilité et le contrôle de votre shop floor en réservant une démo aujourd'hui.

Solution de suivi des temps d'arrêt autonome

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