Производство является центральной частью промышленного производства. Здесь важно, чтобы производительность росла, чтобы повысить конкурентоспособность компании и снизить затраты. Но как компании могут повысить свою производительность на производстве?
Существует множество способов повышения производительности на производстве, но многие организации не могут эффективно их использовать. В этой статье мы рассмотрим варианты того, как компании могут повысить производительность на производстве.
Если организации хотят повысить производительность на производстве, важно, чтобы они разработали комплексную стратегию. Этой стратегии следует придерживаться на всех уровнях организации, и она должна включать как использование современных технологий, так и обучение сотрудников, а также руководителей.
Развитие сотрудников
Обучение сотрудников имеет важное значение, поскольку они должны обладать навыками, необходимыми для эффективного использования новых технологий. Хорошее обучение также может помочь повысить производительность за счет расширения возможностей сотрудников работать более эффективно.
Особое внимание следует уделять развитию лидерских качеств, которые могут стать неотъемлемой частью успеха компании. Индивидуальное обучение, в частности, является эффективным способом повышения производительности руководителя и, следовательно, производительности команды. Благодаря целенаправленному использованию такого обучения можно получить ценную информацию о внедрении новых технологий, а также о противодействии им внутри компании.
Новейшие технологии
Важно, чтобы организации выбирали правильные технологии, которые соответствуют конкретным потребностям организации, и чтобы это делало процессы более эффективными и действенными. Ниже мы перечислили четыре инновационные технологии, которые могут дать компаниям возможность повысить производительность на производстве.
Автоматизация
Автоматизация становится все более распространенным явлением в обрабатывающей промышленности, и на то есть веские причины. Это может привести к значительному повышению производительности, эффективности и точности. Автоматизация также может помочь оптимизировать процессы и уменьшить количество ошибок. Например, в период с 2010 по 2015 год производительность в Германия выросла на целых 15% из-за промышленных роботов, как показало исследование Центра европейских экономических исследований (ZEW). В отчете также подтверждается, что автоматизация упрощает и оптимизирует рабочие процессы.
Автоматизация может помочь повысить производительность и эффективность за счет сокращения трудозатрат и повышения точности и качества продукции. Это позволит компаниям производить больше продукции за меньшее время, что снизит затраты
Но это еще не все! Согласно исследованию Международного журнала занятости и гигиены окружающей среды, адаптация автоматизации способствует прогрессу в области безопасности труда за счет минимизации рисков и упрощения рабочих процессов. Это приводит к меньшему количеству травм на рабочем месте, особенно при выполнении самых опасных и трудоемких задач. Кроме того, исследование Deloitte показало, что автоматизация помогает компаниям увеличить свою долю рынка, обеспечивая более быстрое время доставки и лучшее качество обслуживания клиентов.
Анализ данных
Аналитика данных - это мощный инструмент, который может помочь производителям повысить производительность различными способами. Исследование, проведенное Национальным институтом стандартов и технологий, показало, что производители, внедрившие методы анализа данных, испытали сокращение дефектов на 30% и повышение производительности на 25%. Кроме того, анализ данных может помочь производителям прогнозировать спрос и оптимизировать товарно-материальные запасы, чтобы сократить количество отходов и обеспечить эффективное использование производственных ресурсов.
Анализ данных - очень эффективный способ повышения производительности на производстве. Это одна из важнейших тенденций современного производственного мира. Анализируя большие объемы данных, можно оптимизировать производственные процессы и определить оптимальные производственные параметры для повышения эффективности.
Согласно исследованию McKinsey & Company, анализ данных может помочь сократить расходы на техническое обслуживание на производственных предприятиях до 40% и сократить время простоя до 50%. Другое исследование PwC показывает, что производители, использующие аналитику данных, могут повысить общую эффективность своего оборудования (OEE) до 20%. Таким образом, аналитика данных повышает производительность на производстве, предоставляя возможности для оптимизации производственных процессов и предоставляя компаниям аналитические данные для принятия более эффективных решений и снижения производственных затрат.
Машинное обучение
Машинное обучение - это тип искусственного интеллекта, при котором компьютерные алгоритмы обучаются извлекать уроки из вводимых данных, делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Машинное обучение анализирует производственные данные и извлекает уроки, которые могут оптимизировать производственные процессы, улучшить качество продукции и повысить общую производительность.
Машинное обучение - это инновационная технология, которая используется во многих областях для автоматизации процессов с целью повышения производительности. С помощью машинного обучения организации могут оптимизировать процессы, собирая и анализируя данные.
Согласно опросу, проведенному Deloitte, 68% производителей уже внедрили или планируют внедрить технологию машинного обучения на своих предприятиях. Одна из областей, в которой машинное обучение особенно эффективно, - это профилактическое обслуживание. Исследование PwC показало, что производители, внедряющие интеллектуальное обслуживание с помощью машинного обучения, могут снизить затраты на техническое обслуживание до 30% и повысить доступность оборудования до 20%. Анализируя данные, относящиеся к конкретному оборудованию (например, датчики температуры, вибрации и давления), алгоритмы могут прогнозировать отказ оборудования, что позволяет проводить корректирующие действия до возникновения повреждений.
Еще одно применение машинного обучения на производстве - это обеспечение качества. Анализируя производственные данные, алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности и отклонения от нормы, которые могут указывать на проблемы с качеством. Это может помочь производителям заблаговременно выявлять дефекты на производстве, улучшать качество продукции и сокращать количество отходов. Одно исследование показало, что компании, использующие машинное обучение в своих процессах обеспечения качества, могут сократить количество дефектов до 50%.
Мобильные технологии
Мобильные технологии могут упростить, автоматизировать и оптимизировать производственные процессы. В частности, здесь стоит отметить мобильных роботов, способных выполнять такие задачи, как захват, подъем, перемещение и транспортировка материалов. Например, мобильные роботы, поднимающие материалы, могут автоматизировать действия, которые ранее выполнялись вручную людьми. Это приводит к меньшему количеству задержек, увеличению объема производства и повышению качества продукции. Исследование, опубликованное в Международном журнале передовых производственных технологий, показало, что автономные мобильные роботы для обработки материалов могут повысить производительность при моделировании производства до 50%.
Мобильные технологии на производстве можно использовать для упрощения, автоматизации и оптимизации производства. В первую очередь это мобильные роботы, способные выполнять такие задачи, как захват, подъем, перемещение и транспортировка материалов.
Другие мобильные технологии, используемые на производстве, включают портативные устройства, такие как смартфоны и планшеты. Такое оборудование предоставляет сотрудникам доступ к производственным данным в режиме реального времени, что позволяет им отслеживать процессы, выявлять узкие места и принимать более обоснованные решения. Кроме того, портативные устройства могут выполнять различные задачи, такие как управление запасами, контроль качества и удаленное устранение неполадок. Это повышает мобильность сотрудников за пределами производственной площадки, обеспечивая более быстрое время отклика и улучшенное принятие решений. Данные, собираемые с носимых устройств, также могут помочь руководителям предприятий отслеживать планирование производства, показатели производительности и оптимизировать рабочие процессы.
Подведение итогов
Четыре вышеупомянутые технологии могут значительно помочь в оптимизации процессов и повышении качества продукции. Они также могут помочь снизить затраты и повысить конкурентоспособность компании.
Поэтому важно, чтобы организации использовали эти технологии для повышения производительности на производстве. Компании также должны убедиться, что они выбирают правильных партнеров для эффективного внедрения технологий в свои производственные процессы.
Культура постоянного совершенствования
В современном производстве культура постоянного совершенствования необходима для повышения производительности и эффективности. Этот подход направлен на оценку, анализ и оптимизацию существующих процессов для создания ценности как для клиентов, так и для бизнеса. Постоянно находя новые способы оптимизации процессов, компании могут повысить конкурентное преимущество за счет более быстрого, экономичного и эффективного производства.
Чтобы создать культуру постоянного совершенствования, первое, что необходимо сделать компаниям, - это создать четкое видение будущего и развивать культуру роста и инноваций. Это требует, чтобы сотрудники всех уровней были вовлечены в разработку новых идей и процессов. Такой подход также побуждает всех сотрудников предоставлять обратную связь для улучшения процессов и стимулирования инноваций. Поэтому настоятельно рекомендуется внедрять инновационный менеджмент для сотрудников.
Кроме того, компаниям необходимо внедрять структурированный и систематический метод постоянного совершенствования. Это включает выявление уязвимостей в существующих процессах и разработку решений для их устранения. Это требует понимания процессов и постоянного мониторинга, чтобы гарантировать эффективное внедрение улучшений.
В заключение, компании должны создать культуру, в которой все заинтересованные стороны несут ответственность за достижение поставленных целей. Для этого требуется культура взаимодействия и сотрудничества, при которой все сотрудники заинтересованы в повышении производительности и эффективности. Это позволяет компаниям повышать свою конкурентоспособность и повышать ценность как для клиентов, так и для бизнеса.
Итог
В заключение можно сказать, что существует множество способов повысить производительность на производстве. Однако компаниям необходимо разработать стратегию, которой будут следовать на всех уровнях организации. Вам также необходимо выбрать правильные технологии и обучить сотрудников эффективному использованию технологий. Кроме того, компаниям необходимо создать культуру постоянного совершенствования для повышения производительности на производстве. Когда компании применяют эти стратегии, они могут значительно повысить производительность на производстве и повысить свою конкурентоспособность.
Вопросы: Повышение производительности на производстве
Как можно измерить производительность на производстве?
В методы измерения производительности варьируется от отрасли к отрасли, но принцип остается тем же: производимую продукцию (обычно измеряемую количеством произведенных товаров и услуг или произведенных продаж) делят на затраты, используемые в производственном процессе (примерами затрат являются рабочее время, капитал и природные ресурсы).
Какие существуют современные примеры успешных инновационных технологий в производстве?
Последние технологические инновации в производстве включают искусственный интеллект (ИИ), промышленную робототехнику, аддитивное производство (САПР и 3D-печать), промышленный Интернет вещей (IIoT), облачные вычисления, интеллектуальные производственные системы (SMES), интеллектуальные фабрики, цифровые двойники, носимые устройства, большие данные и аналитика и иммерсивные технологии Технологии.
Какие инновационные продукты (сегодняшнего) информационного века являются лучшими?
Среди наиболее известных инновационных продуктов, созданных после 1945 года, - транзистор (1947), интегральная схема (1959), Интернет (1969), микропроцессор (1971), мобильный телефон (1973), компьютер (1975), 3D-печать (1983), полупроводники, электроника, электроника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника, электротехника. (1986), смартфон (2007) и гарнитуры виртуальной реальности (2012).