- 型号:1756-PA75R
- 数量:5
- 制造商:厦门戎丰电气设备有限公司
- 有效期:2024/1/5 0:00:00
详细描述
对于制造业来说,客户调查、产品质量报告、工厂设备日志等等都能产生大量数据,所以制造企业并不缺少数据,他们面临的问题是数据的来源与质量。数据的源头是哪里,来自于内部还是外部?数据的复杂程度如何?是否是专有数据?如果数据来自于SAP和主机,数据的名称和结构会很复杂,与其他数据源的整合成本会很高且耗时很长,并且访问和使用不同类型的数据需要不同的方法等等。
如果上述问题解决了,即确定了适合的数据集之后,制造企业就可以开始利用分析工具或机器学习、AI预测模型等方式有效地获取洞察。这些技术能够根据当前趋势对未来的结果进行更准确的预测,并根据未来的潜在情况进行更好的规划,让决策更加智能。
设备综合效率(OEE)的分析
要评估生产设备的运行情况,设备综合效率(OEE)是最广泛使用的指标。该指标可以用来监测单台机器、生产线、甚至整个工厂的绩效。OEE本质上是通过三大关键因素来衡量生产制造的效率——可用性、效能、质量。
·可用性是指设备运行和可使用的频率
·效能关注运营的效率
·质量是指生产出多少合规的产品
计算OEE时,需要重点考虑的因素包括:材料和零部件的备货情况、维护和修理导致的宕机时间、人员引发的生产延迟,以及产品不良率等等。生产过程中的任何缺陷都可能会导致严重的生产延误,并因为返工或报废而导致成本增加。
梅赛德斯-奔驰公司在生产过程采用了OEE分析,在装配线上安装车轮吊耳时,对扭矩力进行测量好监测,确保安全和合规。
OEE分析还能帮助制造商找到改进的机会。例如,梅赛德斯-奔驰正在与微软合作,通过云计算获取更多的数据用于分析。梅赛德斯-奔驰MO360战略项目就是通过监测OEE来找到效率不高的根本原因,并制定战略来提高绩效。该项目的目标包括:
·到2025年将汽车生产率提高20%
·物流团队以更快的速度解决供应链瓶颈问题
·动态分配资源,优先考虑低排放和高端豪华汽车
·生产团队可以在任何设备上进行自助服务并获取分析图表
·通过数据分析工具监测和预测碳排放、能源和水的使用、废物管理等等
- 电话:13358378970
- 传真: 0592-2231522
- email:3073759694@QQ.COM
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