Порівняння методів статистичного аналізу відмов термопар для оптимізації витрат на майстерні

Майстерні повинні регулярно підраховувати дані про несправності термопар, щоб оптимізувати бренди закупівель, адаптувати цикли технічного обслуговування та зменшити комплексні витрати на запасні частини та втрати. Існує три стандартних підходи до статистичного аналізу, включаючи статистику категоризації частоти відмов, порівняння витрат-за термін служби та аналіз кореляції відмов виробничого навантаження. У цій статті аналізуються відповідні обставини, складність збору даних і-корисність кожного підходу для прийняття рішень.

Метод 1: Статистика класифікації частоти відмов (базовий щоденний метод управління)

Збір даних: загальна кількість несправностей за місяць, кількість типів несправностей (дрейф, розрив, коротке замикання, механічне пошкодження, помилка проводки).

Етапи операції: запис коду несправності під час кожного технічного обслуговування, підсумовування відсотка кожної категорії несправності наприкінці-місяця, щоб побудувати кругову діаграму частки несправностей.

Застосування рішення: якщо частка дефектів, спричинених температурним дрейфом, перевищує 40%, замініть термопари проти дрейфу типу N-типу- та зменшіть цикл очищення вуглецю; коли домінує частка механічних пошкоджень розімкненого ланцюга, покращити захист проводки від натягу та віброізоляцію.

Переваги: ​​простий збір даних, мінімальна статистична вартість праці, підходить для малих і середніх-майстерень із обмеженою кількістю працівників із керування даними.

Недоліки: неможливо виміряти економічні втрати від різноманітних проблем, лише якісні рекомендації щодо покращення без числових посилань на вартість.

підхід 2: порівняння вартості-вигоди терміну служби (підхід до оцінки постачальника для закупівель)

Зібрані дані: ціна, сплачена за блок термопари бренду, середній термін корисного використання, середні години, витрачені на щомісячне технічне обслуговування, середня втрата доходу через простої, спричинені несправністю, втрати від браку дефектного продукту.

Індекс розрахунку: загальна щоденна вартість кожного бренду=(вартість амортизації придбання + витрати на технічне обслуговування + втрати брухту через простої) / фактичні дні обслуговування.

Застосування рішення. Порівнюється сукупна вартість вітчизняних генеричних термопар типу K-, високоякісних- вітчизняних альтернативних і іноземних термопар типу N- за день, і вибирається бренд із найнижчими щоденними сукупними витратами відповідно до виробничого навантаження.

Переваги: ​​усі приховані збитки можна кількісно виразити у кількісній вартості. База даних для коригування бюджету закупівель і заміни торгової марки може надаватися безпосередньо.

Недоліки: обсяг роботи зі збору даних величезний, і системі MES потрібно одночасно фіксувати час простою та кількість браку.

підхід 3: кореляційний аналіз відмов виробничого навантаження (підхід до оптимізації циклу технічного обслуговування)

Зібрані дані: тип виробничого навантаження (три-зміни безперервно / дві-переривчасті зміни / одна-зміна пробна) Середня добова тривалість циклу формування Корозійність оброблюваного матеріалу Середній інтервал відмов термопари в днях

Робочі етапи: Встановіть кореляційну криву між інтенсивністю виробничого навантаження та циклом відмови та обчисліть ідеальний диференційований цикл калібрування та очищення для кожного режиму навантаження.

Застосування рішення: висока{0}}навантаження три-змінна лінія виробництва корозійних матеріалів скорочує цикл калібрування до 30 днів; пробні прес-форми з низьким-навантаженням-зміною подовжують цикл калібрування до 180 днів, збалансовуючи затрати праці на обслуговування та контроль ризику відмови.

Переваги: ​​Забезпечення вдосконаленого диференційованого управління технічним обслуговуванням, усунення над-відходів на технічне обслуговування або недостатнього-ризику якості обслуговування.

Недоліки: тривалий цикл накопичення даних, принаймні 3 місяці безперервного запису несправностей для розробки хорошої кривої кореляції.

Майстер-клас із створення ідей застосування композитної статистики

Невеликі майстерні: базуйте щоденне управління на місячній статистиці класифікації несправностей методу 1.

Середні-великі майстерні масового виробництва: Метод 1 + Метод 2, щомісячна класифікація недоліків + щоквартальна оцінка вартості бренду-для зміни стратегій закупівлі та обслуговування.

Інтелектуальні майстерні з повним збором даних MES Накладіть кореляційний аналіз навантаження за методом 3, щоб досягти повного цифрового уточненого контролю вартості та ризику термопари.