Hoe manufacturing analytics de root cause analysis verbetert

In eerdere blogs hebben we beschreven hoe manufacturing analytics bedrijven kan helpen operational excellence te bereiken met behulp van data en AI-technologieën. Een nauw verwante discipline in de productiecontext is de root cause analysis.    

Root cause analysis (RCA) is het kwaliteitsmanagementproces waarbij een organisatie op zoek gaat naar de hoofdoorzaak van een probleem, kwestie of incident nadat het zich heeft voorgedaan. Productieanalyse en RCA-technieken zijn nauw verwant, waarbij productieanalyse vaak een belangrijke rol speelt bij effectieve RCA in productieomgevingen.   

Manufacturing analytics levert grote hoeveelheden gegevens van sensoren, machines, productielijnen en andere systemen die gebruikt kunnen worden om patronen en correlaties te identificeren die mogelijk niet zichtbaar zijn met traditionele RCA-methoden. Door trends, afwijkingen en afwijkingen in de gegevens te analyseren, helpt Manufacturing Analytics om de hoofdoorzaken van productieproblemen efficiënter en nauwkeuriger vast te stellen.    

Laten we eens kijken naar de verschillende manieren waarop productieanalyse RCA kan verbeteren.  

In het huidige productielandschap verandert geautomatiseerde probleemdetectie met behulp van productieanalyse de manier waarop problemen worden opgespoord en aangepakt. Van oudsher was het opsporen van machinestoringen of procesinefficiënties een reactieve taak, die vaak resulteerde in kostbare stilstand. Maar met real-time gegevens van sensoren en IoT-apparaten kunnen analysetools apparatuur en processen nu 24 uur per dag, 7 dagen per week bewaken en afwijkingen identificeren op het moment dat ze zich voordoen.  

De belangrijkste voordelen van geautomatiseerde probleemdetectie zijn:

Vroegtijdige identificatie
Analytische tools detecteren subtiele afwijkingen van de normale werking en signaleren problemen voordat ze escaleren. 

Minder stilstand
Proactieve detectie betekent dat problemen eerder worden opgemerkt, waardoor lange storingen en vertragingen worden voorkomen. 

Verbeterde efficiëntie
Continue bewaking zorgt ervoor dat de productie soepel verloopt en dat afwijkingen in real–time worden gecorrigeerd.  

Wanneer apparatuur bijvoorbeeld tekenen van slijtage vertoont, kunnen analyses onderhoudswaarschuwingen activeren voordat er een storing optreedt. Hierdoor verschuift de productie van een reactief onderhoudsmodel naar een voorspellend model, waardoor de algehele operationele efficiëntie verbetert. Geautomatiseerde detectie in combinatie met RCA kan het oplossen van problemen aanzienlijk verbeteren door de vroegste signalen van een probleem te identificeren.  

Manufacturing analytics biedt een ongekend inzicht in productieprocessen, waardoor root cause analysis (RCA) effectiever wordt. Met real-time gegevens die uit meerdere bronnen komen, hebben belanghebbenden eenvoudig toegang tot gedetailleerde inzichten in machineprestaties, procesvariabelen en productkwaliteit – allemaal met één druk op de knop.   

Deze verhoogde zichtbaarheid komt RCA op verschillende manieren ten goede:  

• Historische gegevens: Analytics tools slaan historische prestatiegegevens op en organiseren deze, zodat technici kunnen nagaan wanneer en waar een probleem zich voor het eerst voordeed. 
• Inzicht in processen: Gedetailleerde procesgegevens helpen bij het identificeren van patronen en trends, waardoor mogelijke oorzaken van problemen in verschillende productiefasen naar voren komen.  
• Uitgebreide dashboards: Interactieve dashboards geven belangrijke meetgegevens en real-time productie-informatie weer, wat de besluitvorming vereenvoudigt.  

Samen met Settels Savenije, een hightechbedrijf dat levert aan de semiconductor- en medische industrie, ontwikkelden we bijvoorbeeld een uitgebreid dashboard om de engineers te helpen real-time productiegegevens te visualiseren en afwijkingen in het proces te identificeren. 

Settels Savenije werd geconfronteerd met onvoorspelbare en korter dan verwachte levensduur van complexe machines, wat resulteerde in frequente, kostbare, onverwachte stilstand en dure vervanging van onderdelen. Er was vaak geen duidelijke reden voor de storing en technici hadden beperkt inzicht in waarom de machines het begaven.    

De dashboards stellen technici in staat om de machineprestaties dagelijks te controleren, verschillende leveranciers te vergelijken, storingsmodi te onderzoeken en de hoofdoorzaak van storingen te analyseren. 

Manufacturing analytics versnelt de root cause analysis (RCA) door giswerk te elimineren en gegevensgestuurd onderzoek mogelijk te maken. In plaats van het handmatig doorzoeken van productielogs, verwerken analysesystemen automatisch enorme hoeveelheden gegevens om correlaties en afwijkingen te identificeren die wijzen op de hoofdoorzaak van problemen.   

De belangrijkste voordelen zijn:  

• Snelheid: Analytics verkort de tijd die nodig is om problemen op te sporen en te diagnosticeren drastisch, waardoor de tijd die RCA nodig heeft kan worden teruggebracht van dagen tot uren.  
• Precisie: Met behulp van statistische procesbesturingstechnieken (SPC) kan analytics detecteren wanneer een proces uit de hand loopt, en dit kan verder worden onderzocht met behulp van RCA om de onderliggende reden te identificeren. 

De geïmplementeerde SPC-technieken omvatten kwantiel-kwantiel en cumulatieve somplots1. Het dashboard hielp onze klant de productiekwaliteit te verhogen en weer controle te krijgen over het productieproces via wereldwijde implementatie van statistische procescontrole.