Sistemas de coleta de dados baseados em papel ou nenhum sistema de coleta de dados são um problema sério para fabricantes que querem cortar custos, maximizar a lucratividade e permanecer competitivos.
Não saber o que está acontecendo no chão de fábrica pode resultar em grandes interrupções de produtividade e desperdício. Com os recursos e a acessibilidade dos sistemas de coleta de dados baseados em sensores, há menos barreiras para implementar um sistema automatizado de coleta de dados e exibição de painel em tempo real.
Até mesmo fornecer informações básicas, como tempo de inatividade em painéis em tempo real e dispositivos móveis, pode ter um grande impacto no tempo de atividade. Todos reagirão mais rápido ao ver o vermelho e se esforçarão mais para corrigir o problema e voltar para uma zona verde. À medida que mais dados são capturados, as tendências podem ajudar a evitar o tempo de inatividade no futuro.
Ao rastrear quais células ou linhas estão consistentemente acima e abaixo dos níveis de qualidade aceitáveis, você pode identificar e remediar rapidamente operações de baixo desempenho. O monitoramento contínuo durante todo o processo ajuda a identificar problemas de qualidade precocemente para soluções mais eficazes e menos custosas que não dependem de verificações manuais de qualidade.
Com dados suficientes e a análise adequada, o aprendizado de máquina pode começar a prever problemas de qualidade. Por exemplo, se uma situação ocorreu várias vezes no passado quando a temperatura está em um determinado nível, uma determinada matéria-prima está no limite de tolerância superior e um problema de qualidade surge em uma etapa muito posterior do processo, o aprendizado de máquina pode sinalizar esse padrão quando ele estiver acontecendo. Identificar um problema antes mesmo que ele ocorra é uma abordagem revolucionária para controlar a qualidade. A identificação de padrões é um poderoso benefício potencial de uma solução de IoT e aproveitar ao máximo todos os dados que você está coletando.
A coleta de dados de produção reais, com monitoramento de máquina, fornece dados mais precisos e reais para trabalhar ao planejar e programar. Dados baseados em sensores reforçam a consistência, eliminando variações causadas por diferentes operadores relatando informações usando interpretações pessoais.
Se houver uma variação suspeita no tempo necessário para produzir o mesmo item, a análise pode destacar essa discrepância e vincular a dados relacionados para que as causas do desempenho abaixo da média possam ser investigadas e corrigidas.
As contagens geradas por máquina de produtos acabados produzidos são muito menos propensas a imprecisões e erros do que os sistemas manuais. Com informações em tempo real, não há espera por uma contagem manual. Os níveis reais de todo o estoque estão disponíveis o tempo todo e em todos os estágios do ciclo de produção.
Com contagens de estoque reais, os recursos podem ser determinados com muito mais confiança, permitindo que as taxas de atendimento de pedidos aumentem. Se algo em uma máquina precisa de reparo, você para a linha para consertá-lo ou continua remendando o processo para manter a linha em movimento? Essa é uma decisão estratégica que não deve ser necessariamente tomada pelo operador da máquina. Com informações do painel em tempo real, o problema de manutenção pode ser tornado visível para o nível de gerenciamento necessário para decidir quando agendar o reparo necessário.
Fonte: https://www.worximity.com
