製造業
エネルギーを生産上の会話の一部にしましょう。
操作によって消費されるエネルギーを、操作によって生成される有用な出力および操作が実行される条件と関連付けます。
尋ねる価値のある質問
毎月の合計以外にも目を向けましょう。
境界線はどこですか？
この読み取り値はどのライン、マシン、またはプロセスを表していますか?共有ユーティリティと従量制の負荷は明示的に処理する必要があります。
その期間に何が起こったのでしょうか？
エネルギー記録を稼働時間、ダウンタイム、切り替え、出力、製品構成と照合します。
行動後に何が変わったのか？
文書化された運用変更の前後で、同じ定義済みの対策をレビューします。
焦点を当てた最初のスコープ
一つのプロセス。一つ質問です。レビュー可能なベースライン。
最初のスコープは、選択した生産プロセスとすでに利用可能なデータから始めることができます。目的は、証拠が有益な決定をサポートできるかどうかを判断することであり、すべてのマシンに新しいセンサーが必要であると想定することではありません。
- 既存のメーター、機器参照、データ所有者をマッピングします。
- 有用な出力単位と関連する動作条件について合意します。
- タイムスタンプを調整し、欠損値または推定値を文書化します。
- 生産チームと一緒に改善仮説を選択します。
- 品質、信頼性、運用上の制約と合わせて結果をレビューします。
作業出力
チームが使い続けられるレコードを作成します。
データマップ
ソース、対象範囲、単位、頻度、所有権。
測定計画
境界、ベースライン期間、出力測定および比較方法。
アクションとレビューの記録
何が変更されたのか、誰がそれをレビューしたのか、そして証拠は何を裏付けているのか。
範囲と準備状況
利用可能なテクノロジーとプロジェクトの要件。
構成された ATSAVE 基盤は、合意された範囲内で、測定、単位エネルギー ビュー、レポート、アラート、および OEE+E 関連のビューをサポートできます。互換性、計測、およびデータ アクセスについては、実際のサイトで確認する必要があります。
製品の帰属と人間によるレビューによる AI 推奨ワークフローは開発領域です。プロジェクトのディスカッションでは、現在構成できるものと、さらなる開発が必要な作業を区別する必要があります。
データの準備状況を確認する