Erfahren Sie, wie die Erfassung von Fertigungsdaten Ihr Geschäftsergebnis steigern kann und wie Sie Ihre Datenerfassungstechniken verbessern können.
Da sich Fertigungsbetriebe immer weiter modernisieren und weiterentwickeln, ist klar, dass sie ohne Big Data nicht in der Lage sein werden, sich zu behaupten. Immer mehr Hersteller setzen auf die enormen Möglichkeiten und Erkenntnisse, die digitalisierte Informationen bieten können.
Durch die Erfassung von Betriebsdaten können Unternehmen ihre Produktionsprozesse besser messen, standardisieren und optimieren. Es ist wichtiger denn je, über Informationen zu verfügen, die Echtzeiteinblicke für messbare Fortschritte liefern.
Eine genaue Berichterstattung ist nachhaltiger, wenn das Management eine Arbeitskultur und Produktionsinfrastruktur einsetzt, die die digitalisierte Datenerfassung in der Fertigung unterstützt vernetzte Worker-Plattformen und Lösungen.
In den folgenden Abschnitten besprechen wir mehr über das Sammeln von Daten und deren Verbesserung:
- Beispiele für die Datenerfassung in der Fertigung
- Welche Daten Sie im Auge behalten sollten
- So verbessern Sie die Produktionsdatenerfassung
- Vorteile der Digitalisierung der Datenerfassung in der Werkstatt
Beispiele für die Datenerfassung in der Fertigung
Die Datenerfassung hat vielfältige Einsatzmöglichkeiten in den unterschiedlichsten Situationen und für ein breites Spektrum an Produktionsrollen, von Bedienern und Ingenieuren bis hin zu Werksleitern und sogar Führungskräften.
Zum Beispiel:
- Werksleiter Verwenden Sie Produktions-Dashboards, um besser einzuschätzen, wo Bediener Unterstützung benötigen, beispielsweise wenn ein Gerät nicht funktioniert.
- Betreiber Verwenden Sie Maschinenschnittstellen, die den Status von Maschinenprozessen, Teilezahlen und andere messbare Daten anzeigen, um sicherzustellen, dass die Produktionsziele erreicht werden.
- Qualitätsmanager Nutzen Sie Produktionsliniendaten, um Qualitätsprobleme zu erkennen und proaktiv anzugehen.
- Ingenieure Nutzen Sie die gesammelten Daten, um etwaige Engpässe zu prüfen und gegebenenfalls Prozesse anzupassen.
Mitarbeiter an vorderster Front werden häufig Zeuge von Sicherheits-, Qualitäts- oder Wartungsproblemen in der Fabrikhalle. Sie sind praktisch ein „menschlicher Sensor“ des Herstellungsprozesses und können problemlos Probleme erkennen, die angegangen werden müssen. Heutzutage ist die Erfassung von Daten und die Lösung dieser Probleme meist ein manueller und papierbasierter Prozess. Daher gibt es eine minimale Datenerfassung, eine minimale Verzögerung bei der Lösung des Problems und kaum bis gar kein Feedback an den Mitarbeiter an vorderster Front zur Lösung.
Die Ausstattung der Mitarbeiter mit mobilen und digitalen Tools kann dazu beitragen, die Datenerfassung in der Werkstatt zu optimieren.
Welche Daten Sie im Auge behalten sollten
Die in der Werkstatt generierten Daten können je nach Art der Arbeit, der Art der verwendeten Geräte und Technologien sowie dem Einsatzgebiet variieren. Viele dieser Daten sind für Hersteller von Nutzen und können zur Verbesserung von Produktionsprozessen genutzt werden.
Nützliche Arten von Daten für Hersteller, die wir im Auge behalten sollten, sind:
Inventurdaten: Diese Art von Daten hilft Herstellern, den Überblick über den Produktbestand zu behalten. Damit können sie besser einschätzen, welche Artikel wieder aufgefüllt werden müssen oder welche für den Kunden keinen Wert bringen, sowie die Prognosefähigkeit verbessern und vieles mehr.
Qualitäts- und Inspektionsdaten: Die Sicherstellung der Produktqualität hat in der Fertigung Priorität. Das Sammeln von Daten im Zusammenhang mit Qualitätskontrolle, Produktinspektion und der Identifizierung von Mängeln oder Abweichungen von den gewünschten Standards ist für die Aufrechterhaltung hochwertiger Produkte und Abläufe von entscheidender Bedeutung.
Maschinendaten: Die Optimierung eines Produktionsprozesses kann schwierig werden, wenn Sie den Status Ihrer Ausrüstung nicht kennen. Die Erfassung von Fertigungsdaten kann digitalisiert werden, um Maschinenqualität und -leistung, Gerätelaufzeit und -ausfallzeiten oder andere maschinenbezogene Probleme zu analysieren. Sensoren überwachen Maschinennutzung und Ausfallzeiten, Wartungszeit, Zykluszeit und mehr. Die Untersuchung dieser gesammelten Daten hilft herauszufinden, wo die Produktion verbessert werden kann, um die Effizienz zu optimieren.
Mithilfe von KI können Hersteller das „weiße Rauschen“ (oder Daten, die keinen Nutzen haben) herausfiltern, um effektiver als mit herkömmlichen Methoden umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Die Automatisierung, Standardisierung und Digitalisierung von Fertigungsprozessen verbessert auch die Verfahren zur Erfassung von Fertigungsdaten und macht sie rationalisiert, genau und zuverlässig.
So verbessern Sie die Produktionsdatenerfassung
Die Erfassung von Produktionsdaten ist transformieren die Art und Weise, wie Unternehmen ihre operativen Entscheidungen treffen. Allerdings kann es auch zu Rückschlägen für Ihre Produktionslinie führen, wenn Sie ungenaue Daten erfassen.
Hersteller müssen Datenerfassungssysteme implementieren, die leicht zu verstehen und zu navigieren sind. Wenn Sie ein System mit komplizierten Funktionen und Navigationstools installieren, riskieren Sie eine inkonsistente Datenerfassung und Berichterstattung. Dies kann vermieden werden, indem man sich auf menschenzentrierte, intuitive und benutzerfreundliche Systeme konzentriert, die in den täglichen Arbeitsablauf der Mitarbeiter an vorderster Front passen.
Die Implementierung eines einheitlichen Systems allein wird die Datenerfassung nicht verbessern. Lösungen, die erweiterte mobile Funktionen beinhalten und ein wirklich gutes Erlebnis bieten vernetztes Unternehmen sind in der Lage, Datenerfassungsbemühungen zu erleichtern und zu optimieren.
Beispiele für einige nützliche intelligente, vernetzte Lösungen zur Verbesserung der Fertigungsdatenerfassung sind:
- Personalisierte, digitale Arbeitsanweisungen: Diese liefern auf intelligente Weise personalisierte digitale Arbeitsanweisungen, die auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Mitarbeiters zugeschnitten sind, um ihn geschickt durch die täglichen Abläufe zu führen und ihn zu optimieren.
- Vernetztes Asset Management: Diese Tools tragen dazu bei, den Betrieb und die Wartung von Anlagen zu vereinfachen, Arbeits- und Wartungsverfahren zu verwalten, zusammenzuarbeiten und vieles mehr.
- Kompetenzmanagement: Diese Systeme schaffen Einblick in die Leistungsfähigkeit der Belegschaft, optimieren Schulungsprogramme, verfolgen den Fortschritt von Einzelpersonen und Teams und initiieren gezieltere Schulungen und Weiterbildungen.
Zusätzlich zu allen oben aufgeführten Vorteilen sind diese intelligenten, vernetzten Tools für Mitarbeiter in der Lage, Mitarbeitern an vorderster Front verbesserte datengesteuerte Entscheidungsfähigkeiten zu ermöglichen, die zu Sicherheits-, Qualitäts- und Produktivitätsbemühungen beitragen.
Vorteile der Digitalisierung der Datenerfassung in der Werkstatt
Die Erfassung von Produktionsdaten kann den Erfolg eines Unternehmens entscheidend beeinflussen und ihm einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Intelligente, vernetzte Mitarbeiterlösungen verbessern die Erfassungsprozesse und ermöglichen eine Datenerfassung in Echtzeit sowie eine optimierte Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitern an vorderster Front.
Datengesteuerte Strategien können helfen bei:
- Erstellen besserer Wartungsverfahren basierend auf Echtzeit-Einblicken und Gerätezuständen
- Optimierung der Mitarbeiterproduktivität durch Minimierung von Produktionsfehlern
- Reduzierung von Ausfallzeiten durch Bereitstellung von Echtzeit-Feedback
- Entwicklung qualitativ hochwertigerer Produkte, die die Kundenzufriedenheit erhöhen
- Senkung der Lieferkettenkosten durch bessere Prognosen und Techniken zur Abfallreduzierung
Die Implementierung präziser, vernetzter Mitarbeiterlösungen kann Ihre Datenerfassungsbemühungen auf die nächste Stufe heben. Hier kann Augmentir helfen. Wir sind der weltweit einzige KI-gesteuerte, menschenzentrierte Smart Connected Worker-Lösung zur Standardisierung und Optimierung der Datenerfassung mithilfe bahnbrechender KI-Analysetechnologie.
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