Cách để tính toán và cải thiện Tính khả dụng của máy móc

Để duy trì hoạt động hiệu quả của thiết bị, chúng ta cần quản lý thời gian máy chạy theo kế hoạch, thời gian chạy thực tế, thời gian nhàn rỗi, sự cố và một loạt các yếu tố khác. Nếu thực hiện đúng cách, sản phẩm hoàn thiện có thể được sản xuất với chi phí thấp nhất và hiệu suất cao nhất. Nhưng nếu thực hiện sai, hiệu suất của nhà máy sẽ chịu ảnh hưởng từ thời gian ngừng hoạt động không kế hoạch, bảo dưỡng không kế hoạch và tỷ lệ lỗi cao.

Các yếu tố này đều là một phần của tính khả dụng của máy móc. Trong mọi môi trường sản xuất, việc tăng tính khả dụng để tận dụng thời gian hoạt động hiệu quả là điều cực kỳ quan trọng để đạt được thành công.

Tính khả dụng là gì?

Tính khả dụng của máy móc, hay còn gọi là thời gian hoạt động, là tổng thời gian mà một máy móc thực sự hoạt động so với thời gian mà nó được lên lịch hoạt động. Tính khả dụng được đo bằng phần trăm thời gian mà máy móc hoạt động. Thời gian được lên lịch dựa trên việc hiểu về khả năng làm việc theo lịch, có nguyên liệu sẵn có đủ lượng, và có đủ nhân viên và đơn đặt hàng để thực hiện.

Thời gian ngừng máy có thể làm ảnh hưởng đến thời gian lên lịch này. Tổng thời gian ngừng máy bao gồm bảo dưỡng định kỳ, thay đổi chế độ và các biến số kiểm soát khác đã biết trước. Thời gian ngừng hoạt động không kế hoạch có nghĩa là hư hỏng, ko đạt chất lượng, kẹt hoặc các sự cố dừng khác không thể dự đoán. Ví dụ, một máy móc có thể được lên lịch hoạt động trong tám giờ nhưng chỉ hoạt động trong sáu giờ. Trong trường hợp này, khả năng sẵn có của máy móc là 75%.

Tất cả các hoạt động sản xuất đều nên đo lường tính khả dụng và thời gian ngừng hoạt động, xem xét thời lượng và nguyên nhân của thời gian ngừng hoạt động. Tuy nhiên, nếu theo dõi bằng tay, có khả năng sẽ không chính xác, bị chậm và thất thoát hơn nhiều.

Tính khả dụng của máy móc là một chỉ số KPI cơ bản, quan trọng trong sản xuất. Bằng cách đo lường thời gian, thời lượng và nguyên nhân của thời gian ngừng máy, tính khả dụng được sử dụng như một “cột mốc” quan trọng. Hiểu biết về tính khả dụng, việc sử dụng của các thiết bị cụ thể, và tại sao nó hoạt động, hoặc không hoạt động, giúp tổng hợp các chỉ số KPI khác để tối ưu hóa quy trình tại cấp độ máy móc hoặc nhà máy.

Khi dữ liệu được ghi lại cho thời gian ngừng máy, các biến như thời gian tối đa, thời gian thực tế, tỷ lệ hỏng, và thời gian sản xuất được lên kế hoạch có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của thiết bị so với mục tiêu kinh doanh tổng thể và cách quyết định của nhân viên và quản lý.

Tính khả dụng của máy móc là một trong ba chỉ số KPI được sử dụng để xác định Hiệu suất Tổng thể của Thiết bị (OEE). Hai chỉ số KPI còn lại là Hiệu suất và Chất lượng, mà chúng ta sẽ thảo luận dưới đây. Mỗi chỉ số KPI có công thức riêng và giúp các nhà sản xuất hiểu về hiệu quả của hoạt động của họ trong khi xác định các quy trình cần được tối ưu hóa.

Công thức tính tính khả dụng của máy móc là:

• Tính khả dụng = Thời gian máy chạy / Thời gian sản xuất được lên kế hoạch

Ví dụ, nếu một máy móc hoạt động trong 8 giờ do có 4 giờ thời gian ngừng hoạt động trong một ca làm việc 12 giờ, thì tính khả dụng của máy móc đó là 66,6%.

Mỗi vấn đề khi tính toán tính khả dụng của thiết bị thông qua các phương tiện truyền thống là một  trường hợp phải được ghi lại. Điều này bao gồm thời gian ngừng hoạt động, nguyên nhân và thời lượng thực tế. Quy trình này giả định rằng các nhà điều hành, kỹ thuật viên và quản lý ghi lại mỗi yếu tố một cách chính xác.

Tuy nhiên, các ứng dụng thực tế cho thấy tần suất được ghi sai và lý do là một khái niệm tương đối đối với người vận hành. Dữ liệu và phân tích máy thời gian thực là một cách chính xác hơn để xác định tính khả dụng.

Mối liên kết giữa Tính khả dụng và Hiệu suất Tổng thể của Thiết bị (OEE)

Hiệu suất Tổng thể của Thiết bị (OEE) là một chỉ số được sử dụng để đo lường hiệu suất tổng thể của thiết bị sản xuất. Nó cũng có thể đo lường trên một nhóm các máy móc trong một nhà máy hoặc toàn bộ doanh nghiệp có nhiều nhà máy. OEE được sử dụng để xác định cách sản xuất tăng năng suất theo thời gian.

Một điểm số OEE bao gồm ba thành phần: tính khả dụng, chất lượng và hiệu suất. Chất lượng và hiệu suất cũng được tính bằng công thức và được tính như sau:

• Hiệu suất = (Giờ công tiêu chuẩn x Sản lượng) / Thời gian máy chạy
• Chất lượng = Số lượng thành phẩm / Tổng sản lượng
• OEE= Tính khả dụng x Hiệu suất x Chất lượng

OEE có thể được tính toán bằng cách sử dụng bảng tính hoặc với một nền tảng dữ liệu máy móc như MES-Lite, có thể tự động ghi lại và báo cáo thông tin này.

Dữ liệu được thu thập càng chính xác, thì các thông tin chi tiết sẽ càng có giá trị. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu một cách thủ công và riêng lẻ sẽ thiếu đi giá trị của các phân tích sâu hơn được cung cấp bởi phần mềm theo dõi nhà máy trên một nền tảng duy nhất.

Khi xem xét công thức tính khả dụng như sau: “Tính khả dụng = Thời gian chạy / Thời gian sản xuất dự kiến,” ta thấy rằng việc tổ chức dữ liệu về các lý do và thời gian dừng không kế hoạch sẽ đòi hỏi sự can thiệp của các nhân viên vận hành, kỹ thuật viên và quản lý. Ngay cả khi việc ghi chép dữ liệu bằng tay được thực hiện một cách chính xác, phân tích bởi con người thường bị ảnh hưởng bởi các yếu tố chủ quan và thiếu sót; xu hướng và nguyên nhân của việc bảo trì không kế hoạch có thể không rõ ràng với người quan sát. 

Tính khả dụng liên quan chặt chẽ đến OEE như một mốc để tính toán các chỉ số khác, và nếu các nhân viên không thể đo lường tính khả dụng một cách chính xác, thì các tính toán về chất lượng và hiệu suất cũng sẽ không chính xác.

Phân biệt giữa tính khả dụng và độ tin cậy máy móc

Sự phân biệt giữa tính khả dụng của máy và độ tin cậy của máy là quan trọng. Cả hai đều là các chỉ số quan trọng để cải thiện tính khả dụng, nhưng chúng có sự khác biệt. Tính khả dụng của máy đo lường thời gian hoạt động liên quan đến thời gian được lên lịch, và nó đo lường thời gian mà một máy có thể hoạt động để thực hiện các nhiệm vụ. Độ tin cậy của máy đo lường tỷ lệ hỏng hóc so với hiệu suất thực tế và xác suất mà một máy có thể sản xuất các sản phẩm chất lượng trong thời gian quy định. 

Khi kết hợp lại, cả hai chỉ số đóng một vai trò quan trọng và là một cách khác nữa để nhiều chỉ số có thể thúc đẩy cải tiến quy trình. Tuy nhiên, để tính toán OEE, chỉ có sự sẵn có được sử dụng.

Làm thế nào để tăng cường tính khả dụng của máy? Tính khả dụng của máy liên quan đến thời gian hoạt động. Việc tăng cường hiệu suất sẽ đòi hỏi việc áp dụng rộng rãi các phương pháp tốt nhất, thay đổi văn hóa và sử dụng phần mềm. Nếu thời gian dừng máy không kế hoạch nhiều, các  công ty sẽ gặp tổn thất về tính khả dụng. Tương tự, thời gian chạy trong kế hoạch không hiệu quả cũng sẽ làm giảm tính khả dụng của thiết bị.

Một số cách để tối ưu hóa thời gian hoạt động của thiết bị

Văn hóa

Nhiều nhà sản xuất cho rằng tỷ lệ OEE của họ cao hơn nhiều so với thực tế. Bởi vì họ đã vận hành với cùng một hệ thống, các quy trình tiêu chuẩn hoạt động và các công cụ đo lường được thực hiện bằng tay, nên không có gì lạ lẫm khi các quản lý thường đánh giá cao hơn thực tế khoảng 20% hoặc hơn. Việc tăng cường tính khả dụng của máy bắt đầu bằng một sự thay đổi văn hóa. Điều này đòi hỏi các quản lý muốn hiểu về thời gian sẵn có cho sản xuất và cách hệ thống của họ cần phải thay đổi để cải thiện OEE. Thay đổi này thường là một quyết định từ trên xuống do áp lực cạnh tranh, chi phí, biến động thị trường và các yếu tố khác.

Bảo trì bảo dưỡng

Một phần lớn thời gian dừng máy liên quan đến các sự kiện bảo dưỡng. Thường là không kế hoạch, chẳng hạn như sửa chữa thiết bị, sửa chữa trục, gãy dụng cụ hoặc đào tạo. Tuy nhiên, nó cũng có thể phản ánh trong thời gian dừng kế hoạch khi sắp xếp không hiệu quả các công đoạn, các chương trình chạy, sử dụng dao cụ dụng cụ và các yếu tố khác gây ra việc sửa chữa mất nhiều thời gian hơn so với tiêu chuẩn.

Để giảm thiểu thời gian dừng máy không cần thiết do bảo dưỡng quá mức, các nhà sản xuất có thể thu thập dữ liệu thiết bị để hiểu rõ hơn về hiệu suất và tình trạng sức khỏe của máy móc. Tuy nhiên, việc thực hiện điều này một cách thủ công không chỉ tốn thời gian mà còn dẫn đến dữ liệu chậm trễ, không chính xác.

Bằng cách sử dụng một nền tảng dữ liệu máy móc, việc thu thập và tiêu chuẩn hóa dữ liệu có thể được tự động hóa. Điều này giúp các đội bảo dưỡng theo dõi được về hiệu suất và sức khỏe của thiết bị, và có thể sử dụng dữ liệu về tình trạng máy móc để hiểu tại sao xảy ra tình trạng ngừng máy và lý do đằng sau chúng.

Những thông tin quý giá này sau đó có thể được sử dụng để tối ưu hóa các chiến lược bảo dưỡng, chẳng hạn như triển khai một phương pháp dựa trên điều kiện, tự động tạo các đơn công việc trong CMMS khi có thời gian dừng xảy ra, hoặc thậm chí dự đoán một sự cố sắp xảy ra hoàn toàn.

Tối ưu hóa quy trình

Nhiều trường hợp gián đoạn liên quan đến các quy trình tiêu chuẩn hoạt động không hiệu quả, chẳng hạn như thời gian chờ đợi do công việc đang thực hiện và vấn đề sắp xếp. Hoặc, các phương pháp quản lý hàng tồn không tối ưu có thể làm lãng phí thời gian. Khi thời gian chờ đợi cho những nguyên nhân này tăng lên, tính khả dụng giảm đi.

Đào tạo cũng có thể là nguyên nhân gây ra tình trạng dừng máy quá mức. Nếu một nhân viên vận hành mất thêm 14% thời gian để xử lý sự cố và khởi động lại máy so với những ca làm việc khác, việc tiêu chuẩn hóa các quy trình đúng đắn sẽ giúp giảm thời gian dừng máy này. Với việc thu thập và phân tích dữ liệu chính xác, người quản lý có thể xác định các vấn đề này theo máy móc và ca làm việc để phát triển các quy trình tiêu chuẩn hoặc cung cấp đào tạo bổ sung.

Nền tảng IIoT

Mặc dù mỗi phương pháp trên có thể được triển khai để cải thiện tính khả dụng của máy móc, tất cả các biện pháp này có thể được thực hiện hiệu quả hơn thông qua phần mềm. Với việc giám sát tình trạng máy móc theo thời gian thực, các nhà máy có thể loại bỏ sự cố và sai sót vốn có trong việc thu thập dữ liệu thủ công.

Sử dụng các thiết bị tiên tiến, như những thiết bị do Data Insight cung cấp, dữ liệu được thu thập, thống kê và gửi đến hệ thống phân tích dựa trên đám mây mà không cần tổng hợp báo cáo và nhập liệu thủ công. Bằng cách quan sát bảng điện tử Kanban, các nhà điều hành được trang bị các hình ảnh phong phú giúp nắm bắt được dữ liệu dễ dàng và cung cấp những thông tin hành động kịp thời.

Phân tích trạng thái máy móc và hiệu suất theo thời gian thực có thể giúp giảm thiểu thời gian dừng kế hoạch và không kế hoạch. Dữ liệu có thể được sử dụng để tăng cường các chương trình bảo dưỡng dựa trên điều kiện, nhằm giảm chi phí và kéo dài tuổi thọ thiết bị.

Giám sát máy móc theo thời gian thực qua IIoT thậm chí có thể phân tích tần suất dừng máy để dự đoán sự cố và sửa chữa chúng trong một thời gian tối ưu. Phần mềm MES-Lite do Data Insight triển khai cũng cung cấp báo cáo chi tiết, được tùy chỉnh để tập trung vào các vấn đề quan trọng nhất.

Với việc truy cập vào các thông tin này, các nhà quản lý và lãnh đạo có thể nhanh chóng hiểu được OEE thực sự của họ và triển khai các quy trình cải tiến sử dụng dữ liệu chính xác và hoàn chỉnh. Dữ liệu theo thời gian thực giảm thiểu tính lặp lại của việc cải tiến quy trình thủ công và cho phép các nhà điều hành và kỹ thuật viên tập trung vào việc vận hành thiết bị thay vì bị phân tâm bởi việc thu thập và phân tích dữ liệu thủ công, dễ gặp lỗi.

Sử dụng phần mềm MES-Lite của Data Insight để cải thiện Tính khả dụng của máy móc

MES-Lite là một nền tảng dữ liệu máy móc thu thập và tiêu chuẩn hóa dữ liệu thiết bị của bạn một cách tự động. Với giải pháp này của chúng tôi, bạn có thể kết nối ngay lập tức thiết bị của mình và bắt đầu cung cấp các thông tin hành động cho đội ngũ của bạn.

Tận dụng các bảng điều khiển để theo dõi khi nào thiết bị không đạt được mục tiêu số lượng sản phẩm, sử dụng thông báo để thông báo cho nhóm bảo dưỡng về các sự kiện thời gian dừng, phát triển các chỉ số giờ công tiêu chuẩn, thời gian dừng kế hoạch và các KPI khác một cách chính xác.

Với MES-Lite, bạn có thể nhanh chóng xác định các cơ hội lớn và các lãng phí, giúp bạn giảm thiểu thời gian dừng máy và tăng hiệu suất sản xuất.

Liên hệ ngay chúng tôi để được tư vấn và thúc đẩy hoạt động sản xuất trong nhà máy của bạn với năng lực chưa từng thấy!

Mọi thông tin xin vui lòng liên hệ:

Công ty TNHH Công Nghệ Data Insight Việt Nam