浅谈人工智能在工业4.0上的关键指标

来源: 网络 日期:2021-05-19

了解应用在工业4.0的人工智能计划的关键运营指标和关键绩效指标(KPI),可以帮助组织通过采用更好的用例实现投资回报。

浅谈人工智能在工业4.0上的关键指标

适用于工厂车间的指标

分析正确的绩效指标可以确保工厂更好的运营,尤其是在工业组织旨在最大化利润的情况下。有了准确的指标,工业组织就可以获取恒定的机器数据流,从而可以更好地控制和管理工厂车间。

工业组织的领导者希望将人工智能技术应用在他们的工厂车间,通过消除运营过程中无法预料的生产瓶颈来获得更多的利润、增长和生产力。根据《福布斯》的报道,到2021年,全球制造商在人工智能和高级分析方面的支出将超过2320亿美元。

作为工业组织的运营经理,则需要在两方面进行评估:

运营成本,以确保组织实现收入目标的同时获得更多的利润。

产品质量,以确保工厂的产品符合内部和外部质量标准。

做到这一点并不容易,因为复杂的制造环境中有多个变量会影响工厂的绩效。

供应商是否为组织提供优质的原材料?

运营流程是否符合标准制造规范?

在工厂车间的多条生产线中是否只有一个可视窗口?

是否有效地跟踪了劳动力和原材料这两个最主要的支出?

是否由于计划外的瓶颈而浪费了宝贵的时间和资源?

很多工业组织需要在多个业务线中处理多个这样的单元,并监视每个单元的上述所有操作。除非使用某些关键绩效指标来跟踪、分析和衡量工厂和车间中的数字,否则这些都将无效。准确的指标跟踪性能的功能是无法替代的。

正确的指标可以帮助工业组织找到生产的高峰或低谷,并提供不断改进和完善业务所需的关键见解。因此,以下是为确保工厂运营成功而反映在其运营仪表板上的8个精选指标。

1.生产数量

跟踪组织的运营周期内生产的商品/服务数量。

跟踪器检查点:

工厂在每月/每季度/每年的生产量是多少?

与前一年相比的情况如何?

每台机器生产了多少产品?

突然发生故障时,性能最佳的机器是否得到了良好维护?

是否有阻碍产量的瓶颈?

关键绩效指标:工厂的生产量应该保持理想状态,以确保满足用户需求,但同时不要使多余的库存积压。

相关指标:

生产量

生产停机

生产成本

2.生产质量

这是工业组织了解质量管理过程有效性的最广泛使用的传统指标。

跟踪器检查点:

首次合格率:在不需要重新运行或返工的情况下,所生产的产品同时满足质量和合规标准的百分比是多少?

总产量:不需要重新运行或返工以达到合规和质量标准的产品所占的百分比是多少?

关键绩效指标:工业组织的运营需要通过设定的质量标准来确定产量,而无需进行大部分返工/重新运行。

相关指标:

回报率

缺陷密度

首次合格率

3.整体设备效率(OEE)

衡量一台生产设备或整条生产线的整体效率,以了解是否在有效地运营工厂。

跟踪器检查点:

运营质量如何?

生产速度如何?

停机频率是多少?

关键绩效指标:工业组织的运营需要显示出较高的整体设备效率(OEE),这是因为效率越高,组织的制造运营就会越有利可图,并且更具成本效益。

相关指标:

整体设备效率(OEE)=质量(合格产吕品)+100%性能(尽可能快)+100%可用性(无停止时间)。

4.生产成本

跟踪涉及多条产品和服务线生产的运营成本。

跟踪器检查点:

作为最终产品的零件成本的百分比是多少?

哪一项是跟踪费用的单位成本的主要部分

哪些帮助组织保持在设定的目标价格之下从而实现盈利?

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