Miks alustada tootmise jälgimisega juba täna?

Olenemata tööstusettevõtte suurusest ja tegevusalast, toob tootmise reaalajas jälgimine kaasa mitmeid olulisi lühi- ja pikaajalise mõjuga kasusid. Kasude realiseerimiseks on aga vaja võtta vaatluse alla ettevõtte seadmed ning protsessid ning sellega alustamiseks vajaminevat aega saab mõõta päevades, kui mitte tundides. Evoconi ligi 10-aastane kogemus näitab, et enamik ettevõtjaid alustavad mõne masina või seadme monitoorimisega ning laiendavad projekti ulatust ajapikku.

Paraku lükkavad paljud ettevõtted siiski antud sammu edasi või loobuvad täielikult, pidades muid tegevusi olulisemateks või nähes digitaliseerimist kui aja- ja ressursinõudlikku protsessi. Küsisime hiljuti ühelt kliendilt, mida nad teeksid uuesti Evoconiga alustades teisiti, ja vastus oli: „Alustaks varem.“

Järgnevalt keskendume kuuele peamisele kasule, mida Evoconi kliendid on tootmise jälgimise osas esile tõstnud. Nende eesmärk on näidata, et digitaliseerimisest ja monitoorimisest saadav kasu on käegakatsutav kõikide tootjate jaoks, olenemata suurusest või valdkonnast. Iga punkti juures oleme välja toonud kasu kirjelduse Evoconi klientide sõnade läbi.

Tihti ei pöörata tähelepanu sellele, kui palju kasulikku tööaega läheb tootmises kaduma seepärast, et inimesed peavad:

1.Märkima info paberile.

2.Kontrollima kogutud info korrektsust.

3.Kandma kogutud info Excelisse.

4.Koostama käsitsi aruanded.

5.Teostama analüüsi.

Sageli võib aega, mis kulub selleks, et vajalik info jõuaks inimeseni otsuste langetamiseks, mõõta päevades kui mitte nädalates. Näiteks ühe Evoconi kliendi juures kulutas ettevõtte andmeanalüütik iga päev tund aega, et koguda masinate juurest kokku paberid, millele olid kantud erinevad andmed. Iga kuu lõpus kulus aga terve nädal, et nendest andmetest teha vajalikud raportid. Evoconi juurutamine automatiseeris kirjeldatud protsessi ning nüüd kasutavad nad vabanenud aega analüüside tegemiseks ning protsesside tõhustamiseks.

Seega vabastab tootmise jälgimine inimesed ebavajalikust paberitööst. Andmete kogumise automatiseerimine ning digiteerimine on kahtlemata üks kasudest, millest lõikavad kasu kõik tootjad, olenemata suurusest või protsessist. Eemaldades ebavajaliku paberitöö tekib igal töötajal võimalus luua rohkem väärtust nii endale kui ka ettevõttele.

Üks peamistest efektiivsuse kadudest tootjate jaoks on tootmisseisakud, mistõttu just nende taga on enamasti peidus palju kasutamata potentsiaali. Et aga vähendada seisakute aegasid ning sagedust, on vaja kõigepealt saada täpne ülevaade tootmises toimuvast. Kaasaegsed tootmise jälgimise süsteemid nagu Evocon suudavad väga lihtsalt tuvastada, kas tootmine toimib plaanipäraselt, on see aeglasem kui planeeritud või on tegemist seisakutega. Samas jääb ainuüksi seisakute registreerimisest väheks, oluline on ka teada nende põhjuseid. Info kogumine põhjustest on oluliselt lihtsustatud, kui jälgimise protsess on automatiseeritud ning operaatorite jaoks info sisestamine tehtud võimalikult mugavaks.

Meconetis, kus Evocon on kasutusel juba ligi pool aastat, avastati tasuta testperioodi käigus, et üheks tavapäraseks seisakupõhjuseks on masina täitmine toormaterjaliga. Probleemiks ei olnud mitte aga seisak ise, vaid see, et mõnel operaatoritel võttis täitmine 60 minutit, teistel keskmiselt 10-12 minutit. Selline läbipaistvus protsessides neil varem puudus ja seepärast ei suudetud ka probleemi tuvastada.

Analüüsides kogutud andmeid seisakute kohta annab see tootjatele võimaluse selgelt mõista, mis on peamised probleemid tootmises ning kuhu oma fookus suunata. Seega võimaldab tootmise reaalajas jälgimine vastata küsimusele: “Milliste seisaku põhjuste taga on peidus kõige suurem kasu?”

Selge ülevaade tootmises toimuvast ja seisakutest võimaldab tootjatel täpselt mõista, kus on kõige suuremad pudelikaelad ning andmeid analüüsides neile väljakutsetele lahendusi leida. Jätkates eelmises punktis toodud näidet, on täna osad Meconeti operaatorid suutelised toormaterjaliga taastäitmise protsessi ära tegema vaid 3-5 minutiga. Pealtnäha on tegemist minutitega, kuid arvestades võidetud aega kuude ning aastate lõikes, on ettevõtte jaoks tegemist väga suure võiduga.

Üks markantsemaid näited Evoconi ajaloost on ettevõte, kus vaid kuu pärast tootmise jälgimisega alustamist avastati suured probleemid toormaterjali logistikas ning juba kolm kuud hiljem olid nad võimelised viima kogu oma tootmise kolme vahetuse pealt kahele. Probleemid materjalidega on üks läbivamaid pudelikaelu, millega oli hädas ka näiteks Thermory. Seepärast peaks iga ettevõtja oma protsessid kriitilise pilguga üle vaatama.

Evocon aitab tootjatel mõõta ning mõista tootmisefektiivsust läbi OEE mõõdiku, mis koosneb kasulikust tööajast, tootmise kiirusest ning kvaliteedist. Seisakute monitoorimine ehk kasuliku tööaja optimeerimine on üsna lihtsasti mõistetav enamike jaoks ja paljudel juhtudel on ettevõtetel nendest mingisugune ülevaade ka juba enne automatiseeritud tootmise jälgimisega alustamist.

Tootmiskiirus ning sellega seotud kadusid on aga palju keerulisem inimese silmal märgata ja seepärast jäävad need enamjaolt tähelepanuta. Selliseid kadusid tootmiskiiruses nimetatakse mikroseisakuteks, mille pikkused varieeruvad mõnest sekundist kuni paari minutini.

Probleem saab alguse sellest, kui selliste seisakute arv vahetuses küündib paarikümne kuni paarisajani ja just seda näitavad kogutud andmed Evoconi klientide osas. Näiteks joonistus ühe Evoconi testperioodi ajal välja see, et kliendi tootmises esines iga kindla aja tagant 1-3 minutiline seisak, mis kordus ühe vahetuse jooksul orienteeruvalt 10 korda. Andmete visualiseerimine joonistas probleemi mustri välja vaid mõne päevaga ning väikese investeeringuga vabaneti põhjusest, mis ajakulu põhjustas.

Edu on enamikel juhtudel detailides ja viimaseid lubab registreerida automatiseeritud süsteem. Analüüsides kogutud andmeid võimaldab see ettevõtetel vähendada vahe tänase tootlikkuse ning maksimaalse võimaliku tootlikkuse vahel.

Üks kõige suuremaid väljakutseid tootmise jälgimise juurutamisel on inimeste kartus uue tehnoloogia ees, sest arvatakse, et hakatakse jälgima neid, mitte masinaid. Korduvalt oleme oma klientide peal aga näinud, et kõige edukamad on ettevõtted, kes võtavad vaevaks selgelt kommunikeerida, mis on tootmise jälgimise eesmärgid ning et Evocon on tööriist kogu tootmisosakonnale, mitte “suur vend”.

Objektiivne, reaalajas info masinatest võimaldab kõigil aru saada, mis tootmises tegelikult toimib ja mis on probleemid, millega tegelema peab. Mitmete klientide juures, nagu näiteks HKScan, on operaatoritest saanud kõige suuremad Evoconi toetajad ja seda sellepärast, et see on andnud neile võimaluse raporteerida juhtkonnale probleemidest, mis takistavad neil oma tööd edukalt teha.

Toftan, kes sarnaselt HKScanile on üks edukamaid Evoconi kliente Eestis, on loonud õhkkonna, kus kõik operaatorid on kaasatud pidevasse parendusprotsessi. Koos analüüsitakse tulemusi, koos mõeldakse, mida saab paremini teha ning koos vastutatakse tulemuste eest. Nii on ka boonussüsteem Toftanis seatud meeskonnapõhiseks.

Tootmise jälgimise kasud ei pea piirduma kulude vähendamise ning tootmise optimeerimisega. Edukalt juhitud tootmise monitoorimise projekt toob endaga kaasa muutused selles, kuidas kogu tootmismeeskond töötab ja kuna inimesed on iga ettevõtte selgroog, siis parimaks ettevõtja investeeringuks on tööriistad, mis parendavad koostööd inimeste vahel.

Andmetest on kasu vaid siis, kui neid kasutatakse. Seega tagab kasu tootmise jälgimisest see, kui juurutatud süsteem aitab kõigil osapooltel lihtsalt mõista, mis on andmete taga. Mõistmise tagamise juures mängib aga kriitilist rolli visualiseerimine.

Visualiseerimise olulisus tuleneb sellest, et inimesed on loodud analüüsima visuaalset infot efektiivsemalt kui mistahes muul kujul olevat infot. Näiteks suudab inimese aju analüüsida pilte 60 000 korda kiiremini kui teksti ning 90% informatsioonist, mis edastatakse ajusse, on visuaalne. Seega on inimesed oma loomult visuaalsed. Visuaalsus aitab meil mõista, leida seoseid, tuvastada lahendusi ja kiirendada otsustamisprotsessi. Seepärast tuleb seda omadust ära kasutada suurte hulkade andmete analüüsimisel. Seda eriti tootmises, kus igalt masinalt kogutud andmete hulk on tohutu ning vajadus kiiresti andmetest informatsiooni omistada suur.

See on ka põhjus, miks Evoconis on kasutajasõbralikkus ja visuaalsus nii tähtsal kohal. Nimetatud omadused ehk kasud on ka üks peamine tagasiside, mida kliendid Evoconile annavad. Evoconi on ühes tehases lausa nimetatud tootmise Instagramiks ja ehk on see ka üks põhjustest, miks Evoconi pärjati selle aasta ettevõtlusauhindadel 2019 disainirakendaja auhinnaga.

Kui tootmisettevõttel on selge ülevaade, mis tootmises toimub, muutub lahenduste leidmine produktiivsuse probleemidele oluliselt lihtsamaks. Selle asemel, et aktsepteerida probleeme ja pudelikaelasid tootmises kui tavapärast reaalsust, avaneb võimalus need eemaldada. Visuaalsus on inimestesse sisse kodeeritud, mistõttu üks lihtsasti mõistetav pilt on väärt rohkem kui tuhat sõna.

1.Vähendada ületootmist, kuna ettevõtte saab reaalajas jälgida iga tellimuse täitmist.

2.Parandada kvaliteeti, kuna on selge ülevaade, milline on kvaliteedi probleemide osakaal tootmises ja mis seda põhjustab.

3.Tõsta seadmete töökindlust, kuna hoolduse meeskonnad saavad täpselt jälgida, milliste probleemide tõttu masinad seiskuvad ja millal.

4.Muuta investeerimise otsuste kvaliteeti, kuna selgelt joonistub välja, millised on tegelikud tootmise pudelikaelad.

5.Tagada laialdasem andmete kasutamine, integreerides masinate info ülejäänud IT-süsteemidega ettevõttes.

Oluline on mõista, et tootmise jälgimine aitab paremini saavutada seatud eesmärke ning tagab ettevõtte konkurentsivõime üha keerulisemaks muutuvas majanduskeskkonnas. Just selline on olnud kogemus TORM Metallis, kus mõistetakse, et kui ettevõte digitehnoloogiatega seotud võimalusi ära ei kasuta ning kätt pulsil ei hoia, ollakse homme maha jäänud.

Omades selget ja visuaalset ülevaadet tootmisest, on ettevõttel võimalus ehitada tee tulevikku selle põhjal, mida andmed näitavad!