Descubra cómo la recopilación de datos de fabricación puede mejorar sus resultados y cómo mejorar sus técnicas de recopilación de datos.
A medida que las operaciones de fabricación se modernizan y evolucionan, es evidente que sin big data no podrán mantenerse. Cada vez más fabricantes buscan las enormes capacidades y perspectivas que ofrece la información digitalizada.
La recopilación de datos de planta permite a las empresas medir, estandarizar y optimizar mejor sus procesos de producción. Ahora es más importante que nunca contar con información que proporcione información en tiempo real para un progreso medible.
Los informes precisos son más sostenibles si la gerencia implementa una cultura de trabajo y una infraestructura de producción que respalde la recopilación de datos de fabricación digitalizados con plataformas de trabajadores conectados y soluciones.
Discutimos más sobre la recopilación de datos y cómo mejorarla en las siguientes secciones:
- Ejemplos de recopilación de datos en la fabricación
- Qué datos hay que tener en cuenta
- Cómo mejorar la recopilación de datos de producción
- Beneficios de digitalizar la recopilación de datos del taller
Ejemplos de recopilación de datos en la fabricación
La recopilación de datos tiene muchos usos en una variedad de situaciones para una amplia gama de roles de fabricación, desde operadores e ingenieros hasta gerentes de planta e incluso liderazgo.
Por ejemplo:
- Gerentes de planta Utilice paneles de producción para evaluar mejor dónde los operadores necesitan ayuda, como por ejemplo cuando un equipo no funciona.
- Operadores utilizar interfaces de máquina que muestren el estado de los procesos de la máquina, el recuento de piezas y otros datos mensurables para garantizar que se cumplan los objetivos de producción.
- Gerentes de calidad Utilizar datos de la línea de producción para identificar y abordar de forma proactiva problemas de calidad.
- Ingenieros Utilice los datos recopilados para comprobar si hay cuellos de botella y ajustar los procesos si es necesario.
Los trabajadores de primera línea suelen ser testigos de problemas de seguridad, calidad o mantenimiento en la planta de producción. Son, en efecto, un "sensor humano" del proceso de fabricación y pueden identificar fácilmente los problemas que deben abordarse. Hoy en día, el registro de datos y la resolución de estos problemas suelen ser un proceso manual y en papel. Por lo tanto, la recopilación de datos es mínima, la latencia en la resolución del problema y la retroalimentación al trabajador de primera línea sobre la resolución es escasa o nula.
Equipar a los trabajadores con herramientas móviles y digitales puede ayudar a optimizar la recopilación de datos en el taller.
¿Qué datos hay que tener en cuenta?
Los datos generados en el taller pueden variar según la naturaleza del trabajo, el tipo de dispositivos y tecnologías utilizados, y el área de operación. Gran parte de estos datos son útiles para los fabricantes y pueden utilizarse para mejorar los procesos de producción.
Los tipos de datos útiles para los fabricantes que recomendamos tener en cuenta son:
Datos de inventarioEste tipo de datos ayuda a los fabricantes a realizar un seguimiento del inventario de productos. Con ellos, pueden evaluar mejor qué artículos necesitan reabastecerse o cuáles no aportan valor al cliente, además de mejorar su capacidad de pronóstico, entre otras funciones.
Datos de calidad e inspecciónGarantizar la calidad del producto es una prioridad en la fabricación. La recopilación de datos relacionados con el control de calidad, la inspección del producto y la identificación de defectos o desviaciones de los estándares deseados es crucial para mantener productos y operaciones de alta calidad.
Datos de la máquinaOptimizar un proceso de producción puede resultar difícil si se desconoce el estado de los equipos. La recopilación de datos de fabricación puede digitalizarse para analizar la calidad y el rendimiento de las máquinas, el tiempo de funcionamiento y las paradas de los equipos, u otros problemas relacionados con las máquinas. Los sensores monitorizan el uso y las paradas de las máquinas, el tiempo de mantenimiento, la duración del ciclo y más. El análisis de estos datos recopilados ayuda a identificar dónde se puede mejorar la producción para optimizar la eficiencia.
Mediante la IA, los fabricantes pueden filtrar los datos innecesarios (o datos inútiles) para obtener información útil de forma más eficaz que con los métodos tradicionales. La automatización, estandarización y digitalización de los procesos de fabricación también mejora los procedimientos de recopilación de datos, haciéndolos más ágiles, precisos y fiables.
Cómo mejorar la recopilación de datos de producción
La recopilación de datos de fabricación es transformando La forma en que las empresas gestionan sus decisiones operativas. Sin embargo, recopilar datos inexactos también puede suponer un obstáculo para la línea de producción.
Los fabricantes deben implementar sistemas de recopilación de datos fáciles de entender y navegar. Al instalar un sistema con funciones y herramientas de navegación complejas, se corre el riesgo de que la recopilación y los informes de datos sean inconsistentes. Esto se puede evitar centrándose en sistemas centrados en las personas, intuitivos y fáciles de usar que se adapten al flujo de trabajo diario del personal de primera línea.
Implementar un sistema unificado por sí solo no mejorará la recopilación de datos. Las soluciones que incorporan capacidades móviles mejoradas y brindan una verdadera... empresa conectada son capaces de facilitar y optimizar los esfuerzos de recopilación de datos.
Algunos ejemplos de soluciones inteligentes y conectadas útiles para mejorar la recopilación de datos de fabricación son:
- Instrucciones de trabajo digitales personalizadas:Estos entregan de manera inteligente instrucciones de trabajo digitales personalizadas adaptadas a las necesidades de cada trabajador para guiarlos hábilmente y agilizar las operaciones diarias.
- Gestión de activos conectados:Estas herramientas ayudan a simplificar las operaciones y el mantenimiento de las instalaciones, administrar los procedimientos de trabajo y mantenimiento, la colaboración y más.
- Gestión de habilidadesEstos sistemas crean visibilidad de la capacidad de la fuerza laboral y optimizan los programas de capacitación, rastrean el progreso individual y del equipo e inician capacitación y mejora de habilidades más específicas.
Además de todos los beneficios mencionados anteriormente, estas herramientas inteligentes para trabajadores conectados pueden brindar a los trabajadores de primera línea capacidades mejoradas de toma de decisiones basadas en datos que ayudan en los esfuerzos de seguridad, calidad y productividad.
Beneficios de digitalizar la recopilación de datos del taller
La recopilación de datos de producción puede marcar la diferencia en el éxito de una empresa y otorgarle una ventaja competitiva. Las soluciones inteligentes para trabajadores conectados optimizan los procesos de recopilación, permitiendo la recopilación de datos en tiempo real, la comunicación optimizada y la colaboración entre los trabajadores de primera línea.
Las estrategias basadas en datos pueden ayudar con:
- Creación de mejores procedimientos de mantenimiento basados en información en tiempo real y condiciones del equipo
- Optimizar la productividad de los trabajadores minimizando los errores de producción
- Reducir el tiempo de inactividad proporcionando retroalimentación en tiempo real
- Desarrollar productos de mayor calidad que aumenten la satisfacción del cliente.
- Reducción de costos en la cadena de suministro gracias a mejores técnicas de previsión y reducción de desperdicios
Implementar soluciones precisas y conectadas para trabajadores puede llevar sus esfuerzos de recopilación de datos al siguiente nivel. Ahí es donde Augmentir puede ayudar. Somos la única plataforma inteligente del mundo basada en IA y centrada en las personas. solución de trabajador conectado Estandarizar y optimizar la recopilación de datos utilizando tecnología de análisis de inteligencia artificial innovadora.
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