製造業のダウンタイムを短縮する方法

ダウンタイムとは、計画外の生産停止を指します。オペレーションを中断し、マージンに大きな影響を与えます。ダウンタイムを放置すると、作業員の効率、在庫計画、サイクルタイムやリードタイムに悪影響を及ぼします。

ソフトウェアやハードウェアのアップグレード、予防保守などの計画的なダウンタイムは通常業務の一部であるため、通常「ダウンタイム」とはみなされません。

ダウンタイムは、ヒューマンエラー、不適切なメンテナンス、過剰な切り替えなど、さまざまな理由で発生します。

しかし、ダウンタイムの根本原因を見つけるとなると、これらの理由は表面をなぞるだけです。もっと深く掘り下げて、そもそもなぜこれらの非効率性が見過ごされていたのかを特定する必要があります。

つまり、障害が発生したときにログを取る、不完全な記録を残す、ダウンタイムの原因となる多くの要因を考慮しない、といった消極的なアプローチだけでは、全体像を把握することはできません。

別の言い方をすれば、ダウンタイムの理由を記録し、生産を注意深く監視していなければ、損失を出している本当の理由を特定できず、同じことを繰り返すことになりがちです。

では、エラーの兆候をどのように察知し、どのように対処すればよいのでしょうか？

積極的なアプローチを

潜在的なエラーの兆候は、生産プロセスの監視によって検出することができます。資産のパフォーマンス、オペレーターのアクティビティ、機械の健全性の可視性を高めることで、ダウンタイムの正確な原因を特定するために必要なデータを得ることができます。個々の作業員や資産が粒度レベルでどのように機能しているかに直接アクセスできるものはすべて、潜在的なエラーや非効率を特定するための指針となります。

オペレーションに直接アクセスする最も迅速で簡単な方法は、オンライン化することです。エラーや非効率はいつでも発生する可能性があるため、資産や作業員のパフォーマンスに関する継続的なデータを収集することが最善です。

デジタル化によってダウンタイムを削減する方法をいくつかご紹介します：

マシンのオンライン化

計画外のダウンタイムを防ぐ最も簡単な方法は、アップタイムとダウンタイムを客観的に監視するというシンプルなことから始めることです。

ダウンタイムに関する一貫性のある、アクセス可能な真実の情報源がない限り、業務に謎や人為的ミスが生じる可能性があります。

デジタル機械監視アプリケーションは、機械の状態を自動的に追跡し、反論の余地のない機械状態の履歴データベースを作成するのに役立ちます。

ダウンタイムの理由をソースで文書化

機械が停止した理由をオペレーターが知っている場合、それを早急に文書化することが重要です。機械監視アプリケーションを使用すれば、ダウンタイムの理由をソースで記録することができます。

予防保全は、計画的ダウンタイムと計画外ダウンタイムの両方を削減することができます。予防保全は、常に工場の定期的なルーティンの一部であるべきです。

しかし、予防メンテナンスのスケジュールを守るには、かなりの手作業が必要です。各資産のメンテナンス履歴をデジタルで記録することで、それを簡素化することができます。

ダウンタイムは、資産の種類や現場での作業の種類に大きく左右されるため、データに基づいた独自のメンテナンス計画を作成することが重要です。これを行うには、資産のメンテナンスが完了した頻度や、メンテナンスプロセスのどのステップに最も時間がかかったかを記録します。数字そのものが、予防保全がダウンタイムの削減にどれだけ効果的であるかを明らかにします。

トレーニングデータの収集

新入社員が会社のシステムにどのように取り込まれているかを理解する上で、トレーニングデータの収集に勝る方法はありません。これは、どの仕事やタスクが新入社員の習得に最も時間がかかっているかを把握し、彼らが正確で生産的なトレーニングを受けていることを確認できるため重要です。

作業員を最初に正しくトレーニングすることで、機械に不慣れであったり、一般的な知識不足から生じるヒューマンエラーを防ぐことができます。

指示がどのように守られているかの文書化

新人を教育するだけでなく、現場の全員に期待される仕事の水準を強化することも重要です。

各作業、製品の製造、メンテナンス、品質チェックの完了を文書化し、ダブルチェックすることで、ヒューマンエラーを根源から最小限に抑えることができます。各作業項目ごとに標準化された指示書を作成し、作業員が完了したらサインしてもらいましょう。こうすることで、いつ、どこで、どのようにエラーが発生したかを正確に特定することができます。

センサーやIoT デバイスを通じて資産の状態を常に監視することで、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。また、これらのデバイスからの絶え間ないデータの流れは、異常やその傾向を検出するのに役立ち、ダウンタイムが発生する前に、予測を裏付け、エラーに対処するために使用することができます。

さらに、温度、振動、音、熱、光などの要因に基づいてダウンタイムを引き起こす資産については、異常の発生が予測されるときにオペレーターに通知する自動アラートを設定できます。そうすれば、そのような異常を軽減するための措置を講じることができます。また、特定の資産については、IoT デバイスで設定したトリガーに基づいて、その条件や設定を自動的に調整することもできます。

ダウンタイムの根本原因を理解する最善の方法は、オペレーションにおける人、機械、およびプロセスのパフォーマンスを可視化することです。これらのデータをデジタルで記録することで、ダウンタイムを削減するだけでなく、スループットを向上させ、無駄を最小限に抑え、サイクルタイムとリードタイムを短縮することができます。