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识别和解决机床车间效率低下的指南

发布日期:2021-09-06 11:37:56浏览次数:56

为了在市场上获得最大利润和竞争力,您的机床车间的流程必须尽可能高效。高效机械车间的所有者和经营者最大限度地利用资源,最大限度地减少或消除生产过程中的浪费。这些废物不仅仅包括原材料;在加工过程中花费多余的时间、劳力或金钱意味着你没有达到最高的潜在生产力。了解我们的分步指南,以确定您的车间的低效率,以及如何解决这些问题以提高生产力。

机床

1步:围绕投资改进向公司灌输价值观

无论您的运营商拥有多少年的经验,投资于持续教育和培训不仅可以在您的制造业中取得成效,还可以让您的运营商保持持续改进的文化。

无论你的车间大小,建立一个致力于改进的环境的第一步是在你的员工之间建立一个开放的沟通渠道。通过以团队的形式收集想法和概念,您的车间将认识到,通过在流程、瓶颈甚至工具安排等简单问题上进行协作,可以快速解决问题,克服运营挑战。

请记住,所有团队成员对您的组织都很重要,在解决车间效率低下问题方面发挥着重要作用。例如,在发生故障时,您依靠谁来维修您的机器?利用这些人作为可靠的资源。他们可能是管理机器预防性和预测性维护的理想团队成员,因为他们是能够根据过去的经验预测某些机器型号错误的专家。

2步:设置现实的参数以识别低效

当您希望进行工艺改进时,您的愿望清单上可能有一系列广泛的制造目标,从减少交付周期和成本到提高主轴利用率。然而,在车间进行更改时,保持您的范围集中是很重要的。从优先考虑一两个改进领域开始——你可以先花时间和资源来纠正这些行动,完善和定义这些流程。您可能很快就会意识到,最初的改进会波及到您的其他效率目标中。例如,如果您将精力集中在提高主轴利用率上,那么该操作可能会产生多米诺效应,并影响运营中的其他关注领域。

3步:以任何可能的方式进行鉴定和量化

您的团队成员努力工作以保持车间的平稳运行——但如果知道他们的实际效率水平可能远低于他们认为的水平,他们会如何反应?当你定义并优先考虑需要改进的领域时,开始一项事实调查任务。通过手动或自动流程来衡量您的车间的生产力水平是一个关键步骤,它可以让您了解并洞察如何进行基准测试。这两种方法都可以有效地准确地衡量您的生产率,因此实施这两种方法都会产生比简单地估计生产率更好的结果。

手工过程

第一种方法简单明了——经典的纸笔数据采集。在车间走动并手动收集员工和机器的数据需要时间,但它可以产生比最佳估计更准确的信息。尽管繁琐且耗时,但手动收集和测量真实指标将为您提供改善低效率所需的路径上的明确方向。

自动化过程

某些工具和软件可用于自动化数据收集,并提供对计算机的实时可视性。通过使用自动化流程可视化当前操作结果,可以快速发现机器停机,并采取纠正措施。

4步:纠正加工技术、工艺和设备

一旦您采取了确保成功实施的初始步骤——您为员工做好了准备,并努力找出了效率低下的地方——您就可以开始检查您的加工技术、工艺和设备,以便进行实质性的改进。根据您在衡量生产力后发现的问题,您的团队需要根据您关注的领域规划纠正措施。以下是您可能选择对您的运营产生积极影响的流程更改的几个示例:

员工流程

建立成功的机床车间是一项团队努力,确保员工具备适当的知识和资源至关重要。在分析测量练习中,您可能会意识到,人工操作员执行的每项手动任务都可以大大改进。改善安装、零件装卸、返工甚至清洁的人体工程学可以大大缩短每个任务的周期时间。

软件

您已经在您的机床上进行了投资,但它们是否配备了能够帮助您提高效率和总体吞吐量的软件?生产力解决方案的应用范围非常广泛。

步骤5:确定如何持续维护您的机器

提高制造效率不是一个一劳永逸的过程——它不仅需要努力实现和体验您的利用率目标,而且需要持续努力保持高效率水平。

在优化车间时,反应式维护(针对问题或故障进行的维护)不是一种可持续的机器维护方法。为了控制运行停机时间,有两种极为重要的维护方法可以帮助降低效率:预防性维护和预测性维护。

预防性维护

计划、控制和测量预防性维护,以限制意外停机的可能性。预防性维护的频率可以在基于时间或使用情况的触发点上安排。尽管预防性维护可能需要潜在的停机时间,但对设备进行例行检查可以让您在问题导致车间意外停机之前诊断出问题的可能性最大,这可能会在价值链上造成比计划停机时间大得多的中断。

从反应性维护过渡到预防性维护可能需要一些调整——识别已经发生的问题比识别更可能发生的问题容易。店主可以从库存OEM维护套件中获益,以提供针对特定机器定制的预防性维护部件。

预测性维护

与预防性维护不同,预测性维护是在不太严格的时间表上进行的,在开始时使用实时数据来识别问题,最好是在问题干扰操作之前。这种类型的维护取决于您使用的平台,该平台允许您通过数据驱动方法(如连接计划)评估机床的性能。

当您有适当的工具来实施预测性维护计划时,可以在机器以正常生产模式运行时执行该计划。通过数据分析发现趋势和模式是发现机床车间效率低下并及早预防的关键