การเปรียบเทียบวิธีวิเคราะห์ความล้มเหลวของเทอร์โมคัปเปิลเพื่อการปรับต้นทุนโรงงานให้เหมาะสม

โรงงานควรนับข้อมูลความล้มเหลวของเทอร์โมคัปเปิลเป็นประจำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแบรนด์การจัดซื้อ ปรับรอบการบำรุงรักษา และลดค่าอะไหล่และค่าสูญเสียที่ครอบคลุม มีวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติมาตรฐานสามวิธี ได้แก่ สถิติการจัดหมวดหมู่ความถี่ของความล้มเหลว ต้นทุนอายุการใช้งาน- การเปรียบเทียบผลประโยชน์ และการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของความล้มเหลวของโหลดการผลิต บทความนี้วิเคราะห์สถานการณ์ที่เกี่ยวข้อง ความซับซ้อนของการรวบรวมข้อมูล และ-ประโยชน์ในการตัดสินใจของแต่ละแนวทาง

วิธีที่ 1: สถิติการจำแนกความถี่ความล้มเหลว (วิธีการจัดการรายวันขั้นพื้นฐาน)

การได้มาของข้อมูล: จำนวนความล้มเหลวทั้งหมดรายเดือน, สัดส่วนปริมาณประเภทความล้มเหลว (ดริฟท์, วงจรเปิด, ไฟฟ้าลัดวงจร, ความเสียหายทางกล, ข้อผิดพลาดในการเดินสายไฟ)

ขั้นตอนการดำเนินการ: หากต้องการบันทึกรหัสข้อบกพร่องระหว่างการบำรุงรักษาแต่ละครั้ง รวมเปอร์เซ็นต์ของประเภทข้อบกพร่องแต่ละประเภท ณ สิ้นเดือน- เพื่อสร้างแผนภูมิวงกลมสัดส่วนข้อบกพร่อง

การประยุกต์ใช้ในการตัดสินใจ: เมื่อสัดส่วนของข้อบกพร่องที่เกิดจากการดริฟท์เนื่องจากความร้อนมากกว่า 40% ให้แทนที่ด้วยเทอร์โมคัปเปิลป้องกันการดริฟท์ชนิด N- - และลดวงจรการทำความสะอาดคาร์บอน เมื่อสัดส่วนของความเสียหายทางกลของวงจรเปิด-มีความสำคัญ ให้ปรับปรุงการป้องกันความตึงของสายไฟและการแยกการสั่นสะเทือน

ข้อดี: รวบรวมข้อมูลได้ง่าย ต้นทุนค่าแรงทางสถิติต่ำที่สุด เหมาะสำหรับเวิร์กช็อปขนาดเล็กและขนาดกลาง-ที่มีพนักงานจัดการข้อมูลจำกัด

ข้อเสีย: ไม่สามารถวัดความสูญเสียทางเศรษฐกิจจากปัญหาที่หลากหลายได้ ทำได้เพียงคำแนะนำเชิงคุณภาพเพื่อการปรับปรุงโดยไม่มีการอ้างอิงต้นทุนเป็นตัวเลข

แนวทางที่ 2: ต้นทุนอายุการใช้งาน-การเปรียบเทียบผลประโยชน์ (แนวทางการประเมินซัพพลายเออร์สำหรับการจัดซื้อจัดจ้าง)

ข้อมูลที่รวบรวม: ราคาที่จ่ายต่อหน่วยเทอร์โมคัปเปิลของแบรนด์ ระยะเวลาการใช้งานเฉลี่ย ชั่วโมงเฉลี่ยที่ใช้ในการบำรุงรักษารายเดือน การสูญเสียรายได้โดยเฉลี่ยเนื่องจากการหยุดทำงานที่เกิดจากความล้มเหลว การสูญเสียจากเศษผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่อง

ดัชนีการคำนวณ: ต้นทุนรายวันรวมของแต่ละแบรนด์=(ต้นทุนการตัดจำหน่ายการซื้อ + ต้นทุนค่าแรงบำรุงรักษา + การสูญเสียของเสียเนื่องจากการหยุดทำงาน) / จำนวนวันให้บริการจริง

การประยุกต์ใช้การตัดสินใจ: เปรียบเทียบต้นทุนโดยรวมของเทอร์โมคัปเปิลชนิด K- ภายในประเทศทั่วไป เทอร์โมคัปเปิลทางเลือกในประเทศระดับสูง- และเทอร์โมคัปเปิลชนิด N - ต่างประเทศในหนึ่งวัน และเลือกแบรนด์ที่มีต้นทุนรวมรายวันต่ำที่สุดภายใต้ปริมาณการผลิต

ข้อดี: ความสูญเสียที่ซ่อนอยู่ทั้งหมดสามารถวัดเป็นต้นทุนเชิงตัวเลขได้ อาจมีการระบุข้อมูลพื้นฐานของการปรับงบประมาณการจัดซื้อและการเปลี่ยนแบรนด์โดยตรง

ข้อเสีย: ปริมาณงานในการรวบรวมข้อมูลมีปริมาณมาก และระบบ MES จำเป็นต้องบันทึกเวลาหยุดทำงานและปริมาณของเสียในเวลาเดียวกัน

แนวทางที่ 3: การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ความล้มเหลวของโหลดการผลิต (แนวทางการปรับวงจรการบำรุงรักษาให้เหมาะสม)

ข้อมูลที่รวบรวม: ประเภทปริมาณการผลิต (สาม-กะต่อเนื่อง / สอง-กะไม่ต่อเนื่อง / หนึ่ง-กะทดลอง) รอบเวลาการขึ้นรูปเฉลี่ยรายวัน การกัดกร่อนของวัสดุในการประมวลผล ช่วงเวลาความล้มเหลวโดยเฉลี่ยของเทอร์โมคัปเปิล วัน

ขั้นตอนการทำงาน: สร้างกราฟความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มของโหลดในการผลิตและรอบความล้มเหลว และคำนวณรอบการสอบเทียบและการทำความสะอาดที่แตกต่างกันในอุดมคติสำหรับโหมดโหลดแต่ละโหมด

การประยุกต์ใช้เพื่อการตัดสินใจ: สายการผลิตวัสดุที่มีฤทธิ์กัดกร่อนสูง-โหลดสาม-กะจะช่วยลดรอบการสอบเทียบเป็น 30 วัน แม่พิมพ์ทดลองแบบกะเดี่ยว-โหลดต่ำ-ช่วยยืดรอบการสอบเทียบได้นานขึ้นเป็น 180 วัน สร้างความสมดุลระหว่างอินพุตแรงงานในการบำรุงรักษาและการควบคุมความเสี่ยงจากความล้มเหลว

ข้อดี: รับประกันการจัดการการบำรุงรักษาที่แตกต่างอย่างละเอียด กำจัด-การสิ้นเปลืองในการบำรุงรักษาหรือต่ำกว่า-ความเสี่ยงด้านคุณภาพการบำรุงรักษา

ข้อเสีย: รอบการสะสมข้อมูลที่ยาวนาน บันทึกข้อผิดพลาดอย่างต่อเนื่องอย่างน้อย 3 เดือนเพื่อพัฒนากราฟความสัมพันธ์ที่ดี

เวิร์คช็อปแนวคิดการประยุกต์ใช้เชิงสถิติเชิงผสม

การประชุมเชิงปฏิบัติการขนาดเล็ก: การจัดการรายวันเป็นฐานตามสถิติการจำแนกข้อบกพร่องรายเดือนของวิธีที่ 1

เวิร์กช็อปการผลิตจำนวนมาก-ขนาดใหญ่ขนาดกลาง: วิธี 1 + วิธีที่ 2 การจำแนกข้อบกพร่องรายเดือน + ต้นทุนแบรนด์รายไตรมาส- การประเมินผลประโยชน์เพื่อเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์การจัดซื้อและการบำรุงรักษา

เวิร์กช็อปอัจฉริยะที่มีการรวบรวมข้อมูล MES เต็มรูปแบบ การวิเคราะห์ความสัมพันธ์โหลดวิธีที่ 3 ซ้อนทับ เพื่อให้ได้ต้นทุนและการควบคุมความเสี่ยงของเทอร์โมคัปเปิลที่ผ่านการกลั่นแบบดิจิทัลเต็มรูปแบบ