.webp){kind=tracking}
Les systèmes de collecte de données sur papier ou l'absence totale de collecte de données sont un problème sérieux pour les manufacturiers qui veulent réduire leurs coûts, maximiser leur rentabilité et rester compétitifs.
Ne pas savoir ce qui se passe sur le plancher de l'usine peut entraîner d'énormes pertes de productivité et de gaspillage. Avec les capacités et l'accessibilité des systèmes de collecte de données basés sur des capteurs, il y a moins d'obstacles à la mise en place d'un système de collecte de données automatisé et d'un tableau de bord en temps réel.
Réduire les temps d'arrêt grâce à la surveillance des machines
Le simple fait d'afficher des informations de base comme les temps d'arrêt sur des tableaux de bord en temps réel et des appareils mobiles peut avoir un impact considérable sur le temps de fonctionnement. Tout le monde réagira plus rapidement en voyant du rouge et fera davantage d'efforts pour régler le problème et revenir en zone verte. À mesure que plus de données sont capturées, les tendances peuvent aider à prévenir les temps d'arrêt à l'avenir.
Améliorer la qualité grâce à l'apprentissage automatique
En suivant quelles cellules ou lignes sont systématiquement au-dessus ou en dessous des niveaux de qualité acceptables, vous pouvez rapidement identifier et corriger les opérations sous-performantes. Une surveillance continue tout au long du processus aide à repérer les problèmes de qualité plus tôt, pour des solutions plus efficaces et moins coûteuses, sans recourir à des contrôles de qualité manuels.
Avec suffisamment de données et l'analytique appropriée, l'apprentissage automatique peut commencer à prédire les problèmes de qualité. Par exemple, si une situation s'est produite plusieurs fois par le passé lorsque la température est à un certain niveau, qu'une certaine matière première est à la limite supérieure de tolérance et qu'un problème de qualité survient à une étape bien plus tardive du processus, l'apprentissage automatique peut signaler ce schéma au moment où il se reproduit. Identifier un problème avant même qu'il ne survienne est une approche révolutionnaire du contrôle de la qualité. La détection de schémas est un avantage potentiel puissant d'une solution IoT et permet de tirer le meilleur parti de toutes les données que vous collectez.
Planifier avec une meilleure précision
Recueillir les données de production réelles, grâce à la surveillance des machines, vous donne des données plus précises et issues du terrain pour planifier et ordonnancer. Les données basées sur les capteurs imposent une constance, en éliminant les écarts causés par différents opérateurs qui rapportent l'information selon leur interprétation personnelle.
S'il y a un écart suspect dans le temps requis pour produire le même article, l'analytique peut mettre en lumière cette divergence et la relier à des données connexes, pour que les causes d'une performance inférieure à la moyenne puissent être étudiées et corrigées.
Améliorer l'exactitude des inventaires
Les comptages générés par les machines pour les produits finis sont beaucoup moins sujets aux inexactitudes et aux erreurs que les systèmes manuels. Avec l'information en temps réel, plus besoin d'attendre un comptage manuel. Les niveaux réels de tous les inventaires sont disponibles en tout temps et à toutes les étapes du cycle de production.
Avec de vrais comptages d'inventaires, les capacités peuvent être déterminées avec beaucoup plus de confiance, permettant d'augmenter les taux de traitement des commandes.
Planifier la maintenance grâce à la surveillance des machines
Si une pièce sur une machine doit être réparée, arrêtez-vous la ligne pour la réparer ou continuez-vous à rafistoler le processus pour garder la ligne en marche ? C'est une décision stratégique qui ne devrait pas nécessairement être prise par l'opérateur de la machine. Avec l'information de tableau de bord en temps réel, le problème de maintenance peut être rendu visible au niveau de gestion approprié pour décider quand planifier la réparation requise.
Les affichages de données en temps réel offrent de nombreux avantages qui montrent des résultats rapidement.
Découvrez d'autres avantages des tableaux de bord en temps réel.
