Production Efficiency Analysis System (PEAS)
Один из крупнейших мировых производителей автомобильных шин премиум-сегмента. Компания владеет 24 фабриками в 13 странах мира, в том числе двумя заводами в России.
В 2020 году Воронежский шинный завод решил разработать систему анализа производственных процессов предприятия. Но готовые решения «из коробки» не могли предложить необходимую функциональность. Тогда предприятие обратилось к Evrone с запросом на разработку уникальной аналитической системы, которая работает с данными, позволяет их анализировать, визуализировать и видеть узкие места в производстве.
OEE DATA ANALYSIS
На заводе есть сотни станков, которые каждые сутки выполняют миллионы операций. Данные об этих операциях интегрируются в большую общую систему.
С помощью раздела OEE специалисты разного профиля могут подготовить нужные отчеты по анализу эффективности оборудования: по планированию, оценке качества и т.д. В итоге топ-менеджмент собирает несколько разных отчётов, и на основании их данных получает общую картину производства. При этом, таких отчётов может быть тысячи: за смену, сутки, месяцы и т.д.
PHASE IN
Раздел помогает держать руку на пульсе проблем на каждой стадии производства. Например, можно посмотреть процессы по конкретному типу машин и сориентироваться, насколько все идет по плану.
У каждой стадии производства есть контрольные точки с конкретным дедлайном. В системе можно посмотреть детали о том, насколько процесс критично запаздывает или, наоборот, идет в соответствиии с плановым графиком. Цветовое кодирование помогает с первого взгляда разобраться в ситуации.
RESPONSIVE
Сотрудники завода не всегда работают за мониторами, иногда данные нужны и в производственных помещениях. Специально для таких случаев мы продумали вид для мобильных устройств.
CYCLE TIME
Большую часть цеха занимает промышленный миксер, задача которого — смешать нужные компоненты и получить однородный состав для дальнейшего производства шин. Составы резиновых смесей отличаются в зависимости от того, какую часть шины мы хотим произвести. То есть для каждого типа шины — команда Пирелли использует свой технологический рецепт. В зависимости от поставленной задачи в машинах смешиваются нужные компотенты в определенном порядке, с нужной температурой, под строгим контролем оператора.
Раздел Cycle Time помогает посмотреть, какие именно машины работают с какими рецептами и насколько это успешно работает относительно плана производства.
MAINTENANCE INDICATORS
Следующий раздел помогает сориентироваться в оперативных нюансах технического обслуживания. Сюда приходят, чтобы увидеть, как часто и по каким причинам машины стоят без работы. Данные помогают анализирвоать простои и узнавать детали: какие машины чаще всего выходят из строя, какие поломки самые распостраненные, какие машины уже сейчас критически долго стоят без дела.
Этот раздел выводится на больших экранах в производственных помещениях как идентификатор оперативных проблем. Операторы в процессе работы видят статистику и корректируют свои действия в зависимости от новых вводных. Интернет вещей в действии.
MISCELLANEOUS
В процессе проектирования мы сверялись в потребностями пользователей даже в мелочах и учитывали их в финальных решениях. Например чаще всего людей интересуют данные за вчера, за последние 3 дня и за прошлую неделю. Проверять данные за эти периоды — часть обязаностей сотрудников, которые отвечают за эффективность машин. Мы вынесли самые востребованые периоды в быстрый доступ, так можно посмотреть нужную отчетность за меньшее количество кликов.
Дизайн: Наташа Янкелевич, Дмитрий Гренев, Денис Безруков
Менеджмент: Катерина Беркун, Антон Комаров
Презентация: Денис Безруков
Посмотрите наши кейсы с продуманным UI/UX дизайном и разработкой ERP.
Подробный кейс о разработке системы анализа производственного оборудования.
Связь: mail@evrone.com
Спасибо
