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如何通过系数评估实现效率可量化管理?

让效率可量化:为何要用系数指标而非绝对值?

传统关键绩效指标(KPI),如 “单任务编程工时” 或 “单模板机床运行时间”,波动幅度较大,且受设备负载、零件结构组合及人员配置情况影响显著。

系数分析法可对数据进行标准化处理,构建合理的对比关系:

  • 数据准备系数与编程时间占比
  • CAM工作量系数与主轴运行时间占比
  • 装夹调试系数与主轴运行时间占比
  • 人工干预运行时间系数与无人值守运行时间占比

这些系数能够不受订单情况与零件尺寸影响,真实反映一个流程的实际运行效率。

当某个工序环节得到优化(例如编程质量或数据准备),对应的系数也会自动发生变化,并提示其他环节需要采取改进措施。

 

借助MES系统或业务流程分析仪表板,可完美实现各类系数的可视化呈现。

客户借此能够一目了然地掌握:

  • 机床每小时有效运行,需要投入多少CAM编程时间?
  • 不同零件类别的装调系数呈现怎样的变化趋势?
  • 哪些编程人员或生产部门通过熟练度实现效率提升?
  • 在整个工作流程中,时间与资源在哪些环节出现损耗?

 

依托这种透明化管理,首次实现了客观、持续的绩效评估。该评估不涉及责任追究,完全聚焦于流程本身。

让经验熟练度可量化、可量化

通过观察操作熟练度与标准化对各项系数的影响,能够产生尤为显著的价值。以下为客户项目中的实际案例:

  • 引入 SmartOps 方案后,CAM 工作量与主轴运行时间比从 1.45 降至 0.5
  • 借助结构清晰的装调流程,装调时间与主轴运行时间比从 0.4 降至 0.12
  • 随着过程可靠性提升,人工干预运行时间与无人值守运行时间比从 0.9 降至 0.2

 

许多企业最初对这类分析是否真正具备实用价值持怀疑态度。如今,他们已将这些系数指标日常用于流程管控,并且再也离不开这种透明化管理模式。

 

为自动化规划与人员配置提供决策依据

许多企业最初对这类分析是否切实可行持怀疑态度。如今,他们已将这些系数指标日常用于流程管控,并且再也离不开这种透明化管理模式。

展望未来自动化布局,还能产生另一项核心价值。例如,一台铣床计划每年实现 5000 小时有效主轴运行时间。借助这些系数指标,可清晰得出以下判断:

  • 我现有的编程效率是否足以支撑这一目标?
  • 实际需要配置多少名编程人员?
  • 若缩短装调时间或延长无人值守运行时间,相关系数会发生怎样的变化?

 

因此,该方法为自动化设备、人员及软件投资提供了可靠依据,让投资决策更具说服力

 

基于系数的流程评估充分展现了现代分析方法在模具制造领域的强大价值。它将 CAM 性能、机床运行效率与组织管理纳入一套清晰易懂的逻辑体系中。

Tebis 咨询助力企业引入、分析并持续优化这些系数 —— 务实落地、透明直观,摒弃空洞的专业话术。

由此形成的可量化增值效益,远超传统流程分析,为企业面向自动化与数字化制造的未来发展筑牢根基。

成功,源于管理层以清晰战略,将流程思维、自动化与人本管理融为一体。

 

——Markus RauschTebis 咨询事业部

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