Koneintegraation datan analysointi lisää tehokkuutta ja kilpailuetua valmistavassa teollisuudessa
Valmistavassa teollisuudessa on historiallisesti kohdattu haasteita, miten hyödyntää tehokkaasti tuotantoprosessin tietoja. . Aiemmin kului viikkoja ennen kuin valmistajat saivat selville, miksi tuotantoprosessi ei sujunut odotetusti tai mikä aiheutti pullonkauloja tuotannossa. Nykyään nopean teknologisen kehityksen aikakaudella tällainen viive ei ole enää hyväksyttävää, etenkin kun kilpailu on kovaa.
Valmistavan teollisuuden toimiala on muuttunut teknologian kehityksen myötä. Tuotantokoneet pystyvät nyt suoraan kommunikoimaan toiminnanohjausjärjestelmien kanssa. Tehtaisiin on asennettu yhä enemmän laitteita datan keräämiseksi ja reaalimaailman tilan näyttämiseksi. Tämä tarkoittaa sitä, että kaikki valmistavan teollisuuden vaiheet, tuotantokoneista lopputuotteisiin, tuottavat jatkuvaa arvokasta dataa.
Valitettavasti tämä data jää usein alikäytetyksi, erityisesti pienemmissä yrityksissä. Kuitenkin nykyaikaisessa valmistavan teollisuuden ympäristössä päätösten on perustuttava tietoon, ja jatkuva datan analysointi on välttämätöntä kilpailukyvyn säilyttämiseksi.
Tarve päätöksenteolle tiedon pohjalta
Tässä artikkeli kertoo tutkimuksesta, jossa selvitettiin, miten koneintegraation kautta kerättyä dataa voidaan hyödyntää. Tarkoituksena on kehittää käytännön työkaluja ja menetelmiä, jotka mahdollistavat koneintegraation datan systemaattisen analysoinnin.
Näiden työkalujen avulla voidaan tehdä tietoon perustuvia päätöksiä ja pyrkiä optimoimaan valmistavan teollisuuden tuotantoa. Tutkimuksen tavoitteena on myös arvioida kriittisesti erilaisia datan analysointimenetelmiä ja tuoda esiin niiden mahdolliset puutteet.
Koneintegraation datan analysoinnin käytännön merkitys
Tutkimuksen keskiössä oli kysymys siitä, mitä menetelmiä voidaan käyttää koneintegraation datan analysoimiseksi. Tämän kysymyksen ratkaisemiseksi tunnistettiin Overall Equipment Efficiency (OEE) ja Total Effective Equipment Performance (TEEP) -menetelmät.
Näiden menetelmien avulla voidaan saada prosentuaalinen arvio tuotantolaitteen tai koneen suorituskyvystä, mikä auttaa tunnistamaan mahdollisia optimointikohteita tuotannossa. Lisäksi voidaan seurata erilaisten optimointimenetelmien vaikutuksia tuotantoon tarkastelemalla niiden vaikutusta OEE- ja TEEP-arvoihin.
OEE ja TEEP -menetelmät suorituskyvyn arvioinnissa
On tärkeää huomata, että OEE:llä ja TEEP:llä voi olla riski peittää taustalla olevia ongelmia. Vaikka nämä mittarit antavatkin paremman käsityksen suorituskyvystä yksittäin käytettyinä, ne voivat hämärtää alueita, joilla on suurimmat haasteet, kun niitä käytetään kokonaismittarina.
Ne voivat myös vaikeuttaa parannuskohteiden tunnistamista, koska ne olettavat, että jokaisella osatekijällä on yhtä suuri merkitys. Todellisuudessa eri osatekijät voivat olla eri organisaatioille eri tavoin merkityksellisiä.
Lue aiheesta lisää:
Carpelan, V. Koneintegraation datan analysointi valmistavassa teollisuudessa. Opinnäytetyö. Tuotantotalouden koulutus. Turun ammattikorkeakoulu. https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024051010828