Além do OEE
Reduza o custo de manufatura com melhores insights, para ir além da eficiência geral do equipamento e realizar sua Fábrica do Futuro.
O objetivo final da Fábrica do Futuro é reduzir o custo de transformar matéria-prima em um produto vendável. Um custo de manufatura menor cria novo potencial para reinvestir e maximizar as eficiências operacionais.
Nessas fábricas, o OEE ainda será uma métrica-chave no piso de fábrica, já que sua utilidade e insight há muito tempo se mostraram extremamente eficazes. No entanto, aproveitar tecnologias, incluindo IA e Big Data, permitirá que os fabricantes vão além dos Sistemas OEE e do software de manufatura complementar, à medida que evoluem para uma plataforma abrangente que fornece insights de manufatura e, eventualmente, gestão de tarefas orientada por IA.
Maximizar o OEE Reduz os Custos de Manufatura
Os principais custos na manufatura são: ativos que se depreciam ao longo do tempo, mão de obra para operar a instalação, manutenção e conservação, serviços públicos, despesas gerais e custo dos bens. Ao avançar para o futuro, trabalhar com métricas tradicionais de OEE continuará a ajudar a otimizar esses custos, enquanto trabalha em conjunto com outros processos ainda mais inteligentes e digitais.
A Evolução dos Sistemas OEE que Impulsionam o Insight de Manufatura
O OEE é centrado em minimizar perdas. Identificar e limitar o tempo de parada planejado ou eventos externos não planejados, reduzir a perda de velocidade, evitar quebras e paradas menores, e minimizar tanto as rejeições de produção quanto as rejeições na partida, são todos parte dos principais critérios de avaliação do OEE.
Aqui está como a execução bem-sucedida de uma estratégia de melhoria de OEE resulta diretamente em economias de custos reais e ganhos de capacidade.
Melhorar o OEE reduz custos, tempo e energia. Reduza o custo de energia, corte um turno ou feche uma linha, reduza o número de funcionários na linha e as horas extras, e melhore a qualidade e o rendimento. Além disso, maximizar o OEE pode ajudar a impulsionar o aumento de capacidade, o que gera vendas extras e pode permitir atrasos nos gastos de CAPEX.
ALÉM DAS SEIS PERDAS DO OEE
Maximizando a mão de obra por meio da automação inteligente Obtenha insight de manufatura, não apenas KPI Com o pensamento OEE, a mão de obra é maximizada por meio de processos mais eficientes e treinamento, para abordar as áreas de perda de Disponibilidade, Desempenho e Qualidade.A mão de obra deve contribuir em áreas onde a automação não é possível. A automação pode ser otimizada de forma inteligente, para ajudar a tornar as tarefas de um operador mais fluidas e capacitadoras. Por exemplo, uma máquina pode ser alimentada com material por meio de drones e robôs, e o operador humano fica mais capaz de resolver problemas e realizar tarefas que não podem ser automatizadas. Sistemas de monitoramento e análise de piso de fábrica conectados de ponta a ponta oferecem passos importantes rumo a uma evolução digital inteligente. Isso serve como uma etapa essencial para primeiro entender todos os processos da planta - como desperdício, uso de energia e produção - e depois adaptar e fazer mudanças conforme necessário.O desperdício pode ser eliminado usando insights de manufatura inteligentes, habilitados por meio da gestão de dados. Por exemplo, os processos de Manutenção Produtiva Total (TPM) podem ser rastreados e otimizados, com todo investimento em manutenção e engenharia monitorado e avaliado usando análise em tempo real e histórica.
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Fábrica do Futuro: Um Ecossistema Conectado
Otimizada em cada estágio da produção, sua fábrica inteligente conectada é ágil, transparente, eficiente e preparada para o futuro.
Cada vez mais, o OEE fará parte de um ecossistema maior de dados e tecnologias conectadas. A conectividade de ponta a ponta do piso de fábrica gerará e compartilhará um conjunto de dados abrangente, que permite que cada processo trabalhe em harmonia.
Combinar esse insight inestimável por meio de uma ferramenta estratégica avançada de BI correlacionará esses dados automaticamente para impulsionar novas eficiências operacionais. A Inteligência Artificial pode então sugerir ações potenciais, fornecer intervenções guiadas e descobrir previsões mais perspicazes para melhores resultados.
Um ecossistema de Fábrica do Futuro funciona em harmonia, em vez de em silos de dados. Mais insight é fornecido combinando informações táticas, tanto em tempo real quanto históricas, coletadas por meio de um gateway do piso de fábrica, para permitir análises ágeis e insights estratégicos de uma ferramenta de BI.
A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina podem ser aplicados para entender os efeitos de vários parâmetros, dados de falhas, monitoramento baseado em condição, e dados ambientais ou de qualidade. Um ecossistema de fábrica conectada enfrenta um processo completo de otimização digital, para encontrar correlações sem mineração de dados e análises extras.
O objetivo é ajudar os clientes a otimizar a TPM, prever falhas com mais frequência, prever previsões com mais proximidade e precisão, e até mesmo prever elementos comportamentais, como o perfil das equipes de turno que têm o melhor desempenho.
Um sistema de monitoramento de linha de produção abrangente, de ponta a ponta e com várias máquinas, combina todas as métricas incríveis e úteis do OEE, mas usa tecnologias inteligentes para adicionar muito mais ao ecossistema da sua fábrica do futuro.
Otimização para Cada Área do Piso de Fábrica
A correlação de dados em todo o piso de fábrica conecta máquinas e operadores em uma fábrica inteligente conectada de ponta a ponta. Cada ação e cada processo são registrados digitalmente, analisados e compartilhados com a nuvem.
Compartilhar dados de produção em tempo real, bem como armazenar dados históricos, permite que uma fábrica conectada use informações de toda a empresa de forma holística, para tomar decisões de produção inteligentes e baseadas em dados.
CamView Visualização de última geração no piso de fábrica, habilitada por IoT, captura vídeos em câmera lenta de falhas de máquina.
Surgiu da necessidade de registrar falhas de máquina em tempo real, para que os operadores possam reproduzi-las sem precisar ficar parados na linha tentando capturar o evento ou instância.
Mais sobre o CamView →
True Causal Loss O algoritmo inteligente True Causal Loss da Lineview correlaciona automaticamente uma falha em nível de máquina com seu impacto nessa máquina e em sua pontuação de OEE, adicionando insight aos dados da sua planta e capacitando sua equipe com informações acionáveis para tomar decisões baseadas em dados.
Mais sobre o True Causal Loss →
Monitoramento de CIP Use o monitoramento inteligente de limpeza no local (CIP) para eliminar as causas comuns de falha do CIP, identificar economias com a repetição de etapas e excessos de etapas, reduzir o uso de efluentes e materiais de limpeza, e melhorar a consistência e a conformidade dos processos de CIP.
Mais sobre o Monitoramento de CIP →
Controle de Otimização de Balanceamento de Linha A otimização automática dos reinícios de máquina e das velocidades de recuperação pode proporcionar ganhos de desempenho entre 2-5%. O Controle de LBO mantém a Máquina Crítica ou gargalo em estado de operação em sua velocidade nominal. Quando o equipamento a montante ou a jusante falha, a automação mantém um estado de operação pelo maior tempo possível.
Mais sobre o Controle de Balanceamento de Linha →
Rotinas de Gestão Integradas Reuniões integradas, rastreamento de conformidade e visibilidade da eficácia das ações são usados para identificar eficientemente lacunas de desempenho, encontrar a causa da maior perda, identificar as ações necessárias, ou definir metas e medir a eficácia.
Mais sobre Rotinas de Gestão →
Use IA e Automação para Melhorar a Eficiência Operacional
Implementar IA no piso de fábrica não é tudo ou nada. Todos os tipos de fábricas, independentemente de seu nível de conectividade, podem se beneficiar da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina.
Aplicações práticas são um ótimo ponto de partida para as tecnologias de Aprendizado de Máquina, que economizam tempo em ações rotineiras ou correlacionam dados aparentemente distintos. Quando a IA pode transformar insight em ações, ela pode transferir a responsabilidade e a autoridade das tarefas rotineiras dos técnicos para os operadores de máquina.
O Aprendizado de Máquina, como um elemento da IA, pode fornecer insights automatizados que levam muito tempo para os humanos fazerem - ou que os humanos não conseguem detectar. Isso pode ser aplicado ao desempenho de máquina ou linha, para fazer previsões mais precisas sobre os resultados do planejamento.
O objetivo da integração da IA é fornecer insights úteis mais rapidamente, o que leva a tomar ações mais cedo para prevenir o tempo de parada e as perdas. Esses insights podem ser aplicados tanto a problemas crônicos quanto esporádicos.
