デジタルテクノロジーは製造業における6大損失の解消にどのように役立つでしょうか?

 

 

1971 年に日本プラントメンテナンス協会で開発された、製造における 6 つの大きな損失は、設備ベースの損失を分類し、設備全体の効率を最大化する方法として使用されてきました。

6 つの大きな損失は、可用性、パフォーマンス、品質の損失という 3 つの一般的なカテゴリに分類できます。それらがどのようなものであるか、またデジタル機能がそれらを最小限に抑えて製造現場の有効性と効率を高めるのにどのように役立つのかを詳しく見てみましょう。

 

可用性の損失

1. 設備の故障

最初の大きな損失は、生産が計画されているにもかかわらず稼働していない機器によって引き起こされ、その結果、計画外のダウンタイムが発生します。これは、機械の故障、工具の故障、または緊急のメンテナンス停止が原因である可能性があります。

 

2. セットアップと調整

2 番目の大きな損失は、段取り時間や品質検査だけでなく、段取り替え、機械や工具の調整、計画的なメンテナンスなどによって機器が稼働していないときのダウンタイムによっても発生します。

 

では、テクノロジーは可用性の損失を最小限に抑えるためにどのように役立つのでしょうか?

モバイル、ウェアラブル、IoT 接続デバイスなどの機能は、作業現場の可視性、運用コンプライアンス、生産性の向上に役立ちます。単一のプラットフォームに統合すると、メーカーは製造現場の運用基準をリアルタイムで監視、測定、改善できるようになります。

可用性が失われると、IoT 接続デバイスは事後的なメンテナンスではなくプリエンプティブなメンテナンスの実装に役立ち、ダウンタイムを最小限に抑え、切り替えや調整の効率を向上させることができます。たとえば、機械がシャットダウンにつながるピーク温度に近づくと、温度センサーがオペレーターのモバイル デバイスやウェアラブル デバイスにアラートを送信できるため、オペレーターは過熱の危険に先制的に対応できます。

切り替え (ツールや機械をある製品から別の製品に切り替えるプロセス) の場合、ダウンタイムは多くの場合、作業者が適切なツールや材料を準備するのに間に合うように認識していないこと、または作業の目標時間を認識していないことが原因で発生します。切り替えです。従業員のモバイルまたはウェアラブルに今後の切り替えに関するリマインダーと、切り替えの実行方法に関する段階的なガイダンスをプッシュすることは、ダウンタイムの削減に役立ちます。プロセスをゲーム化し、目標時間内またはそれ以下で切り替えを完了した従業員にポイントを与えることで、効率をさらに高めることができます。

パフォーマンスの損失

 

3. アイドリングストップとマイナーストップ

アイドリングストップおよびマイナーストップは、小停止とも呼ばれ、機器の動作が短時間停止することを意味します。これらは、材料の詰まり、製品の流れの障害、間違った設定や洗浄によって発生する可能性があります。これらの問題は通常、メンテナンス担当者を必要とせず、オペレータが数分で解決できます。このような小規模な停止は、個別に重大なダウンタイムを引き起こすわけではないため、生産プロセスの常態化の一部となり、全体的な有効性と効率が低下するリスクを抱えています。

 

4. 速度の低下

この場合、機器の動作は理想サイクル タイム (部品の製造に必要な推定最小時間) よりも遅くなります。速度の低下は、装置のメンテナンスが不十分であったり速度が遅かったり、装置を損傷する標準以下の材料、または装置を操作する経験の浅いオペレータが原因である可能性があります。

テクノロジーは、トレーニングを改善し、作業現場でオペレーターに関連情報を提供することで、パフォーマンスの低下に対処するのに役立ちます。たとえば、管理者はウィンドウ フレーム マシンのセットアップ方法に関するステップバイステップのビデオを作成し、オペレーターがセットアップ前またはセットアップ中にタブレットで参照できるようにすることができます。その後、標準作業手順 (SOP) に準拠していることの証拠として機械の写真を撮ることができます。

品質の低下

 

5. プロセス欠陥と 6. 歩留まりの低下

どちらの品質損失も、廃棄部品や再加工可能な部品などの欠陥部品の生産に起因します。プロセス欠陥は定常状態の生産中に発生し、一般に間違った機器設定、オペレーターのミス、不適切な機器の取り扱い、および期限切れによって引き起こされます。歩留まりの低下は、生産のウォームアップ段階で生成される欠陥部品の原因となります。不適切に実行された切り替え、間違った設定、または起動後に装置が無駄を発生させることが原因で発生します。

 

テクノロジーは、経営陣が品質の損失をリアルタイムで把握できるようにするのに役立ちます。製造現場で収集されたデータを分析することは、根本原因を特定し、必要な是正措置を作業者に伝えるのに役立ちます。たとえば、プロセス欠陥の大部分がオペレータのミスによって引き起こされているというデータは、SOP の更新の必要性を示唆する可能性があります。