opublikowano:
27.11.2024 r.
Jak MES wspiera lepsze wykorzystanie maszyn? Przeczytaj nasz artykuł i uporządkuj wiedzę, która umożliwia lepsze wykorzystanie parku maszynowego. Zapraszamy do lektury.
Jak MES monitoruje przyczyny i czas przestojów maszyn?
Nieoptymale wykorzystanie partku maszynowego to jedno z głównych źródeł zmniejszonej efektywności w zakładach produkcyjnych. Może również prowadzić do opóźnień w realizacji zleceń, a także do zwiększenia kosztów operacyjnych.
MES to program do monitorowania procesów produkcyjnych na podstawie danych rzeczywistych. Działa poprzez integrację ze sterownikami i czujnikami maszyn,
Za pomocą MES, przedsiębiorstwa mogą automatycznie śledzić czas, w którym maszyny pracują oraz kiedy mają przestoje, nawet niewielkie, kilkuminutowe. MES umożliwia kategoryzowanie przyczyn tych przestojów. Wyrózniamy przestoje związane z przezbrojeniem, awariami technicznymi, brakiem surowców, jakością surowców, złym planowaniem a także te wynikające z braku operatorów.
Dodatkowo, MES wspiera procesy raportowania i analizy przestojów, umożliwiając tworzenie szczegółowych raportów i identyfikowanie wzorców, które pomagają zapobiegać przyszłym problemom. W przypadku, gdy przestoje są częste i powtarzają się w tym samym miejscu, można zainwestować w ulepszenia sprzętu lub przeorganizować proces produkcji.
W jaki sposób MES optymalizuje OEE?
OEE (Overall Equipment Effectiveness) to jeden z najważniejszych wskaźników, który mierzy efektywność maszyn w produkcji. Wskaźnik OEE uwzględnia trzy główne czynniki: dostępność maszyn, ich wydajność oraz jakość produkcji. Systemy MES pozwalają na bieżąco monitorować każdy z tych parametrów, umożliwiając identyfikację miejsc, w których występują straty.
Dzięki integracji z maszynami, MES zbiera dane w czasie rzeczywistym o pracy maszyn, takie jak czas pracy, czas przestoju, szybkość produkcji oraz jakość wytwarzanych produktów. Analiza tych danych pozwala na obliczenie OEE i na wykrywanie spadków efektywności, co jest pierwszym krokiem do ich eliminacji. MES może na przykład wskazać, że maszyna działa z mniejszą wydajnością z powodu nadmiernego zużycia, awarii lub opóźnień w dostarczaniu materiałów. Działania optymalizacyjne, takie jak harmonogramowanie konserwacji lub szkolenie pracowników, mogą być wdrożone na podstawie tych informacji, co pozwala na maksymalizację efektywności maszyn.
Jak MES kontroluje właściwą prędkość pracy maszyn?
Taktowanie maszyn np pras czy wtryskarek, lini produkcyjnych to proces synchronizowania prędkości produkcji maszyn z wymaganiami produkcyjnymi, tak aby każda maszyna była w stanie dostarczyć produkt w odpowiednim czasie, nie opóźniając procesu produkcyjnego. System MES pomaga w precyzyjnym kontrolowaniu tego procesu, poprzez pobieranie danych bezpośrednio z sterowników maszyny.
Dzięki MES, możliwe jest monitorowanie czasu, jaki każda maszyna potrzebuje do wykonania pojedynczego etapu produkcji, co pozwala na śledzenie czy maszyna pracuje w założonym technologcznie tempie. Jeżeli jedna maszyna zaczyna odbiegać od zaplanowanego tempa, system ERP i MES może natychmiast wykryć ten problem i przekazać informację o konieczności dostosowania prędkości maszyny lub wymiany operatora, by uniknąć zakłóceń w procesie. To pozwala na utrzymanie stałego tempa produkcji, co przekłada się na optymalizację całego procesu i zmniejszenie ryzyka opóźnień.
Jak MES wspiera predykcję awarii?
Jednym z najbardziej obiecujących obszarów, w którym MES odgrywa kluczową rolę, jest predykcja awarii. Dzięki zaawansowanej analityce danych i integracji z technologiami IoT, MES może na podstawie historycznych danych o awariach oraz bieżącego stanu maszyn przewidywać, kiedy dany komponent lub maszyna mogą wymagać naprawy lub wymiany.
Tego typu predykcja awarii jest możliwa dzięki algorytmom uczenia maszynowego, które analizują dane o pracy maszyn i wykrywają wzorce wskazujące na zbliżający się problem. Dzięki temu możliwe jest planowanie działań serwisowych jeszcze przed wystąpieniem awarii, co pozwala na minimalizację przestojów i zmniejszenie kosztów związanych z naprawami. W rezultacie przedsiębiorstwa zyskują możliwość lepszego zarządzania cyklem życia swoich maszyn i urządzeń, co pozwala na optymalizację wydajności w dłuższej perspektywie.