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- Qu'est-ce qu'un temps d'arrêt ?
- Pourquoi les planchers des ateliers subissent des temps d'arrêt
- Déterminer numériquement les causes des temps d'arrêt
- Comment la maintenance préventive peut réduire les temps d'arrêt
- Vers une maintenance prédictive
- Réduction des temps d'arrêt grâce à la collecte de données numériques
Qu'est-ce qu'un temps d'arrêt ?
Un temps d'arrêt est un arrêt non planifié de la production. Il interrompt les opérations et peut avoir un impact significatif sur les marges. S'il n'est pas contrôlé, il peut nuire à l'efficacité des travailleurs, à la planification des stocks, aux cycles et aux délais.
Étant donné que les temps d'arrêt planifiés, tels que les mises à niveau de logiciels et de matériel et la maintenance préventive, font partie des opérations régulières, ils ne sont généralement pas considérés comme des "temps d'arrêt".
Pourquoi les planchers des ateliers subissent des temps d'arrêt
Les temps d'arrêt peuvent avoir de nombreuses causes : erreur humaine, maintenance inadéquate, changements excessifs, etc.
Mais ces raisons ne font qu'effleurer la surface lorsqu'il s'agit de trouver les causes profondes des temps d'arrêt. Vous devez chercher plus profondément et identifier pourquoi ces inefficacités ont été négligées en premier lieu.
En bref, si vous n'adoptez qu'une approche réactive (enregistrement des pannes lorsqu'elles se produisent, tenue de registres incomplets, absence de prise en compte des nombreux facteurs qui contribuent aux temps d'arrêt), vous n'avez pas une vue d'ensemble.
En d'autres termes, si vous n'enregistrez pas les raisons des temps d'arrêt et ne surveillez pas attentivement la production, vous n'identifiez pas la véritable raison pour laquelle vous perdez de l'argent, et vous risquez de recommencer.
Alors comment détecter les signes potentiels d'erreur, et comment les traiter ?
Adoptez une approche proactive.
Les signes d'erreur potentiels peuvent être détectés en surveillant les processus de production. En augmentant la visibilité sur les performances des actifs, l'activité des opérateurs et l'état des machines, vous vous donnez les données dont vous avez besoin pour déterminer la cause exacte des temps d'arrêt. Tout ce qui vous donne un accès direct à la façon dont les travailleurs et les actifs individuels fonctionnent au niveau granulaire peut servir de guide pour identifier les erreurs et les inefficacités potentielles.
Déterminer numériquement les causes des temps d'arrêt
Le moyen le plus rapide et le plus simple d'avoir un accès direct à votre exploitation est de la mettre en ligne. Les erreurs et les inefficacités pouvant survenir à tout moment, il est préférable de recueillir des données en continu sur les actifs et les performances des travailleurs.
Voici comment le passage au numérique peut contribuer à réduire les temps d'arrêt :
Mettre les machines en ligne
Le moyen le plus simple de prévenir les temps d'arrêt non planifiés est de commencer simplement : surveiller objectivement les temps de fonctionnement et d'arrêt.
Si vous ne disposez pas d'une source de vérité cohérente et accessible pour les temps d'arrêt, vous laissez vos opérations ouvertes au mystère et à l'erreur humaine.
Les applications de surveillance numérique des machines peuvent vous aider à suivre automatiquement l'état des machines et à créer une base de données historique irréfutable de leur état.
Documenter la raison de l'arrêt à la source
Si un opérateur connaît la raison de l'arrêt d'une machine, il est essentiel de la documenter dès que possible. Les applications de surveillance des machines vous permettent de consigner les raisons des arrêts à la source.
Comment la maintenance préventive peut réduire les temps d'arrêt
Lamaintenance préventive peut réduire les temps d'arrêt planifiés et non planifiés. Elle devrait toujours faire partie de la routine régulière de votre usine.
Mais le respect des programmes de maintenance préventive exige un travail manuel important. Vous pouvez le simplifier en enregistrant numériquement l'historique de maintenance de chaque actif.
Étant donné que les temps d'arrêt dépendent entièrement des types d'actifs et du type d'opérations effectuées dans l'atelier, il est essentiel de créer votre propre plan de maintenance basé sur des données. Pour ce faire, vous pouvez enregistrer la fréquence de la maintenance des actifs et les étapes du processus de maintenance qui ont pris le plus de temps. Les chiffres eux-mêmes révèleront l'efficacité de la maintenance préventive pour réduire les temps d'arrêt.
Collecte des données de formation
Il n'y a pas de meilleur moyen de comprendre comment les nouveaux travailleurs sont intégrés dans le système de l'entreprise que de collecter des données sur la formation. C'est important parce que vous pouvez comprendre quelles sont les tâches qui prennent le plus de temps à apprendre pour vos nouveaux travailleurs et vous assurer qu'ils reçoivent une formation précise et productive.
Former correctement les travailleurs dès la première fois permet d'éviter toute erreur humaine résultant d'une méconnaissance des machines ou d'un manque de connaissances générales.
Documenter la façon dont les instructions sont suivies
Il est non seulement important de former les nouveaux travailleurs, mais aussi de renforcer la norme de travail attendue de chacun dans les ateliers.
Documentez et revérifiez l'achèvement de chaque tâche, la construction des produits, l'entretien et le contrôle de la qualité, afin de réduire les erreurs humaines à la source. Créez des instructions standardisées pour chaque action et faites signer les travailleurs lorsqu'ils les complètent. De cette façon, vous pourrez déterminer avec précision quand, où et comment certaines erreurs ont pu se produire.
Vers une maintenance prédictive
La surveillance constante de l'état de vos actifs par le biais de capteurs et de dispositifs IoT peut contribuer à minimiser les temps d'arrêt. Le flux constant de données provenant de ces appareils connectés peut vous aider à détecter les anomalies et leurs tendances, et vous pouvez les utiliser pour étayer vos prédictions et corriger les erreurs avant qu'un temps d'arrêt ne se produise.
En outre, pour les actifs qui déclenchent des temps d'arrêt en fonction de facteurs tels que la température, les vibrations, le son, la chaleur et la lumière, vous pouvez définir des alertes automatiques pour prévenir les opérateurs lorsque l'anomalie est prévue. De cette façon, vous pouvez prendre des mesures pour atténuer ces anomalies. Pour certains actifs, vous pouvez également ajuster automatiquement leurs conditions et paramètres en fonction des déclencheurs définis avec les appareils IoT.
Réduction des temps d'arrêt grâce à la collecte de données numériques
La meilleure façon de comprendre les causes profondes des temps d'arrêt est d'obtenir une visibilité sur les performances des hommes, des machines et des processus dans vos opérations. L'enregistrement numérique de ces données vous permet non seulement de réduire les temps d'arrêt, mais aussi d'augmenter le rendement, de minimiser les déchets et de réduire les cycles et les délais.
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