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3张图告诉你如何用简单的数据分析监控设备隐患

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发表于 2016-1-19 12:06:19 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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很多生产制造企业都遇到过,车间有部分设备是生产的瓶颈,它们作为生产资源,是影响整个生产产能、生产进度最重要的因素之一。为了确保各车间、生产线的生产正常运作,就必须保证对重要设备、生产线的运行状况进行实时监控。一般的做法是当设备发生故障或处于维修状态时,车间管理层、计划人员及相关人员能够尽快获知机台异常信息,以便做出及时调整措施。而今天我们要提到的是,通过设备历史状态记录,分析其使用特点,试图找出降低机台故障或维修几率的途径。下面是我们搜集某车间一天的生产记录。

从上图中可以看到,当天共有51单参加排产,涉及产品约35万件。右图是按交期统计当天的完成情况。X轴上标注了交期从2010年7月10号到2010年7月17号,Y轴标注了当天的产量。蓝色代表当天完成的数量,紫色代表未完成的数量。可知此车间是优先完成交期短的订单。

针对当天完成的产品,分别统计不同时段各设备的产量。这里的X轴是实际产量,Y轴是各设备的名字。颜色分别代表当天的各生产时段。可以看到,从上午10点到下午17点间,设备XY-150T承载了近7万的产量,特别是12点时承载的数量最大。而其他设备的产量都不足1万。至此,即使我们这些不了解产线的门外汉,也能看出这台XY-150T设备的特殊之处。如果这样的生产状况持续发生的话,这台设备就很有可能是该车间的“瓶颈”。那么让我们再看看这台设备到底承载了多少订单?

上图是设备XY-150T的订单详情,X轴是交期,Y轴是当天的产量,颜色用以区分各订单。可以看到,该设备当天承载的大部分产量均是近期需要交货的。一旦该设备发生故障,将会影响正常交货。但是,如果我们回过头来看上一个图,就发现该设备各时段的产量不均,12点与16点、17点的产量差距过大。既然我们通过上面的图形发现了该特点,那么如果调整该设备不同时段的产量,降低设备的负载,是否可以降低它的故障率呢?

通过这个方法虽然没有得到一个明确的结果,但是我们将繁杂的数据可视化,一目了然地发现了设备的特点,同时,顺理成章地提出了一个可能地解决方法来降低设备的故障率。


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