Biết cách để giải quyết các vấn đề sản xuất nhanh chóng và hiệu quả là một kĩ năng mà tất cả những nhà quản lý sản xuất nên có trong tay. Cho dù tồn tại nhiều chiến lược để có thể xác định và giải quyết các vấn đề, điểm bắt đầu cho việc loại bỏ những vấn đề nghiêm trọng nhất trong xưởng sản xuất là có một cơ sở hạ tầng có thể hỗ trợ việc thu thập dữ liệu một cách tự động và sự tiêu chuẩn hóa dữ liệu sản xuất.
Với dữ liệu chính xác, trong thời thực, nhà quản lý có thể xác định được những vấn đề đang diễn ra, gốc rễ của vấn đề gặp phải và phát triển các phương pháp đề phòng nó xảy ra trong tương lai.
Các vấn đề sản xuất phổ biến nhất
Khi có tới được hàng trăm thứ để có thể ảnh hưởng công xưởng, hầu hết các vấn đề đó có thể được phân loại vào các phân mục chính dưới đây.
Thời gian ngừng máy
Thời gian ngừng máy là căn bệnh của mọi doanh nghiệp sản xuất. Khi các trang thiết bị không chạy, đơn hàng không được đáp ứng, và lợi nhuận sẽ không được thu về. Thời gian ngừng máy có thể được phân tách rõ ràng hơn thành các hạng mục khác như: lỗi nhân viên, lỗi thiết bị, vấn đề kế hoạch sản xuất,…v.v… Và hầu hết mọi doanh nghiệp không thấy được sự ảnh hưởng của thời gian ngừng với hiệu suất tổng thể thiết bị và bỏ qua những cơ hội rõ ràng nhất để cải thiện.
Vấn đề Chất lượng
Vấn đề chất lượng cũng có thể được phân loại ra nhiều hạng mục khá nhau. Chất lượng nhà cung cấp là một nỗi lo đang quan ngại cho bất cứ doanh nghiệp nào, cũng như là sai sót của người và tình trạng thiết bị. Các vấn đề chất lượng có thể được gây ra từ ngoài hay chính nội bộ doanh nghiệp, và có thể độn chi phí và đe dọa lịch giao hàng chính xác.
Vấn đề bảo trì
Hầu hết mọi doanh nghiệp vẫn tuân theo các chuẩn mực về bảo trì phòng ngừa từ lâu. Nhưng với những trang thiết bị hiện đại hiện nay yêu cầu một cách tiếp cận linh hoạt và xoay quanh dữ liệu hơn. Khi trang thiết bị không được bảo dưỡng ở một tần suất nhát định, khả năng ngừng máy sẽ thể nào cũng xảy ra. Nhưng, nếu trang thiết bị đó được “bảo dưỡng quá mức”, doanh nghiệp sản xuất sẽ phung phí chi phí cho các bộ phận bảo dưỡng, nhân lực và thời gian ngừng máy không cần thiết. Sử dụng dữ liệu về năng lực và sức khỏe máy móc, doanh nghiệp sản xuất có thể hiểu rõ hơn khi nào thiết bị của mình có khả năng sẽ bị lỗi để đảm bảo khi nào máy nên được bảo trì, và bao nhiêu lần.
Vấn đề về quy trình và luồng công việc
Các quy trình lỗi thời và không hợp lý thường thử thách luôn tiếp diễn cho doanh nghiệp sản xuất và sự ảnh hưởng của nó có thể được nhân rộng hơn nếu nó gây ra các điểm nút thắt cổ chai trong toàn hệ thống. Bởi vì nhiều công việc chuẩn hóa được thực hiện một cách thủ công và thường không được kiểm tra, có thể dẫn đến một khoảng thời gian rất lâu trước khi phòng ban cải tiến quy trình có thể xác định được vấn đề và chỉnh sửa quy trình đó.
Như những vấn đề về quy trình, nhiều đội có thấy khó khăn trong việc xử lý những vấn đề liên quan đến luồng công việc. Nó thể hiện hữu trong hình thái của lịch trình trung tâm công việc không đủ, quản lý WIP (Work in Progress) không hiệu quả, bố trí sàn nhà máy, hoặc đơn giản là vấn đề về tiện nghi khi nhân viên tiếp cận các bộ phận và vật liệu tại điểm sử dụng.
Giải quyết các vấn đề sản xuất
Giải quyết các vấn đề sản xuất có thể là một công cuộc khó khăn. Nó yêu cầu các nhà quản lý phải điều tra cái gì xảy ra và tìm được cách phương án giải quyết vĩnh viễn. Nhưng với sự cách mạng viễn thông tiếp diễn xuyên suốt sự áp dụng công nghệ IIOT, những vấn đề phức tạp này có thể được xử lý với sức mạnh của dữ liệu. Bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu để trực quan hóa những gì đang xảy ra dưới công xưởng, nhà quản lý có thể phát triển các phương pháp chiến lược cho việc giải quyết các vấn đề hiện hữu và phòng chống những cái khác trước khi nó lặp lại.
Bước 1: Xác định các vấn đề
Trước khi doanh nghiệp có thể khắc phục được những vấn đề sản xuất của họ, các vấn đề đó phải được xác định trước. Bước đầu tiên là có cho mình một cơ sở hạ tầng phù hợp để hỗ trợ việc thu thập và chuẩn hóa dữ liệu sản xuất. Các thông tin và dữ liệu này cần được phân phối rộng rãi trong tổ chức dưới dạng các biểu đồ và báo cáo dễ hiểu.
Chỉ với dữ liệu chính xác và theo thời gian thực, cả nhân viên vận hành và người quản lý mới có thể hiểu rõ nơi nào đang xảy ra vấn đề và những nguyên nhân nghiêm trọng nhất gây ra lãng phí. Việc thu thập dữ liệu sản xuất là nền tảng của ngành công nghiệp 4.0, cung cấp vô số ứng dụng và mang lại cho các bên liên quan chính những tài nguyên họ cần để đưa ra các quyết định tốt hơn và nhanh hơn.
Bước 2: Đào sâu vào dữ liệu
Với dữ liệu trong tay, đã đến lúc tiến hành phân tích nguyên nhân gốc rễ vấn đề. Phân tích nguyên nhân gốc rễ là một phương pháp hiệu quả và mạnh mẽ để truy ngược các vấn đề sản xuất về một nguyên nhân cụ thể. Khi nguyên nhân này được xác định, các thay đổi có thể được thực thi để tạo ra ảnh hưởng tích cực dọc theo dây chuyền sản xuất.
Phân tích nguyên nhân gốc rễ vấn đề thường sử dụng các công cụ Lean và Six Sigma như: “Năm Tại Sao”, Sơ đồ xương cá, Phân tích chế độ hỏng hóc và Biểu đồ Pareto để giúp hình dung và hiểu lý do tại sao các vấn đề xảy ra. Điều này cho phép người tham gia tách biệt nguyên nhân khỏi triệu chứng để tìm ra các lý do hợp lý cho sự gián đoạn.

Bước 3: Thành lập kế hoạch để giải quyết vấn đề
Với nguyên nhân thực tế đã được xác định, một kế hoạch cải tiến có thể được phát triển. Điều này có thể bao gồm đào tạo, sự thay đổi thực trạng nhà máy như bố trí, quy trình làm việc tiêu chuẩn, sự thay thế vật liệu, hoặc bất kỳ số bước nào khác riêng lẻ hoặc kết hợp để khắc phục vấn đề.
Yếu tố then chốt cho thành công của bất kỳ kế hoạch cải tiến nào là quy trình kiểm toán để duy trì các thay đổi đúng chỗ của nó. Điều này bao gồm xác định cách thức đo lường thành công, tần suất kiểm toán cho các thay đổi sẽ diễn ra như thế nào, các bước sẽ được thực hiện để cải tiến quy trình hơn nữa, và nhiều yếu tố khác.
Một lần nữa, tầm quan trọng của dữ liệu không thể bị đánh giá thấp. Dữ liệu phải đáng tin cậy, chính xác, và càng chi tiết càng tốt để giải pháp áp dụng có hiệu quả. Phân tích thủ công và thay đổi chỉ có thể đi xa đến một mức độ nhất định và luôn có nguy cơ bị lãng quên, mất mát, hoặc biến đổi khi nhà máy chuyển sang xử lý vấn đề khác. Đây là lý do tại sao các giải pháp tự động như Nền tảng AIOT của Data Insight là phần không thể thiếu trong thành công của sản xuất dựa trên dữ liệu.
3 mẹo để giải quyết các vấn đề sản xuất
Một máy móc chỉ tốt khi các quy trình sử dụng nó cũng tốt. Và trong mọi trường hợp, chất lượng và sự tường minh của dữ liệu càng cao, dữ liệu sẽ càng hữu ích. Với phần mềm giám sát sản xuất, các công ty có thể thoát khỏi việc xử lý sự cố lặp đi lặp lại sang thực hiện một giải pháp không chỉ kéo dài mà còn có thể được xác thực trong thời gian thực và được tinh chỉnh theo thời gian.
Dưới đây là ba mẹo để ngăn ngừa các vấn đề trong sản xuất:
Phân Tích Dữ Liệu
Có lẽ không gì quan trọng bằng việc phân tích dữ liệu sản xuất. Nếu không có dữ liệu tốt và chính xác, sự thay đổi sẽ không bao giờ hiệu quả. Dữ liệu là chìa khóa để hình dung chính xác bức tranh trên bất kỳ sàn sản xuất nào. Nhưng dữ liệu không chỉ là các bộ phận, số lượng công việc hay số giờ làm việc. Dữ liệu cần thiết cho việc trực quan hóa này bao gồm dữ liệu máy móc, dữ liệu con người, dữ liệu hệ thống và dữ liệu từ các đầu vào khác trong toàn bộ doanh nghiệp.
Cải Thiện Khả Năng Quan Sát Hoạt Động
Với dữ liệu chính xác, các công ty có thể đạt được khả năng quan sát hoạt động tốt hơn. Nhấn mạnh một lần nữa, việc thu thập và phân tích dữ liệu với báo cáo trực quan do phần mềm cung cấp luôn được ưu tiên hơn so với việc thu thập và phân tích thủ công. Với khả năng quan sát thời gian thực, các vấn đề có thể được giải quyết một cách chủ động thay vì phản ứng bị động bởi các nhà vận hành, kỹ thuật viên và quản lý có được cái nhìn sâu sắc về trạng thái thực tế của thiết bị và sản xuất khi nó diễn ra thay vì sau khi nó đã xảy ra.

Lập Kế Hoạch Bảo Trì Thiết Bị
Một trong những đóng góp giá trị nhất của việc thu thập và phân tích dữ liệu tự động trong sản xuất là tác động của nó đối với công việc bảo trì, bảo dưỡng. Bằng cách tận dụng dữ liệu thời gian thực để hình dung trạng thái thực của sản xuất, bảo trì có thể chuyển từ trạng thái phòng ngừa, đối phó sang trạng thái dự đoán. Điều này có nghĩa là dữ liệu được dùng để kéo theo sự thay đổi, cải tiến về quy trình và luồng công việc, cũng có thể được sử dụng để dự đoán sự hỏng hóc của các bộ phận, đơn hàng và chuẩn bị các bộ phận sửa chữa trước, và lên lịch thời gian tối ưu cho việc sửa chữa diễn ra vào thời điểm tốt nhất để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động tổng thể.
Tận dụng sức mạnh của IIOT và Phân tích dữ liệu công nghiệp sản xuất
Data Insight là một nền tảng dữ liệu công nghiệp mạnh mẽ cho phép thu thập dữ liệu sản xuất chính xác trong thời gian thực, tự động ngữ cảnh hóa và chuẩn hóa dữ liệu để dễ dàng truy cập ngay lập tức trong toàn doanh nghiệp.
Thông qua các thiết bị Edge, nền tảng của Data Insight có thể kết nối với bất kỳ thiết bị nào, từ thiết bị OEM mới hơn đến các máy analog cũ.
Khi được kích hoạt, hệ thống sẽ ngay lập tức có sẵn để giúp xác định nguyên nhân thực sự của thời gian ngừng hoạt động và các điểm nghẽn, giúp bạn tìm ra nguyên nhân gốc rễ nhanh chóng và tự tin hơn. Điều này cho phép bạn tối ưu hóa quy trình của mình nhanh hơn và chính xác hơn với các thông tin hữu ích và tùy chỉnh được.
Nền tảng của Data Insight sẽ giúp tăng hiệu quả, giảm chi phí, giải phóng công suất và cung cấp cái nhìn rõ ràng hơn về những gì thực sự đang diễn ra trên sàn sản xuất của bạn.
Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để xem Data Insight có thể giúp bạn loại bỏ các vấn đề của mình bằng dữ liệu và ứng dụng thời gian thực như thế nào.
Mọi thông tin xin vui lòng liên hệ:
Công ty TNHH Công Nghệ Data Insight Việt Nam
- Hotline: 0916.848.638
- VP Hà Nội: Số 6 Kim Đồng, phường Giáp Bát, Quận Hoàng Mai, Thành phố Hà Nội, Việt Nam
- VP Hồ Chí Minh: 99 đường Cộng Hòa, Phường 4, Tân Bình, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam.