स्वचालित उत्पादन लॉग
Zometric Edge के माध्यम से मशीन चक्र डेटा स्वचालित रूप से कैप्चर किया जाता है। कोई मैनुअल लॉगिंग नहीं, कोई डेटा अंतराल नहीं, कागज़ और वास्तविकता के बीच कोई शिफ्ट-अंत मिलान नहीं।
मॉड्यूल 11 · उत्पादन
Zometric Edge से स्वचालित उत्पादन लॉग: कोई मैनुअल एंट्री नहीं, कोई डेटा अंतराल नहीं। उपलब्धता, प्रदर्शन और गुणवत्ता की लाइव गणना। डाउनटाइम स्वचालित रूप से कैप्चर किया जाता है, ऑपरेटर द्वारा एक टैबलेट पर इसका कारण निर्धारित किया जाता है और अगली शिफ्ट के हैंडओवर से पहले इसे रखरखाव और सुपरवाइज़रों तक एस्केलेट किया जाता है।
यह क्या करता है
छह क्षमताएँ, प्रत्येक उस निर्णय से जुड़ी है जो आपकी टीम पहले से ही लेने का प्रयास कर रही है।
Zometric Edge के माध्यम से मशीन चक्र डेटा स्वचालित रूप से कैप्चर किया जाता है। कोई मैनुअल लॉगिंग नहीं, कोई डेटा अंतराल नहीं, कागज़ और वास्तविकता के बीच कोई शिफ्ट-अंत मिलान नहीं।
उपलब्धता, प्रदर्शन और गुणवत्ता की लाइव गणना। प्लांट से शिफ्ट और मशीन तक और वापस ऊपर तक ड्रिल करें: वही आँकड़ा, वही परिभाषा, प्रत्येक स्तर पर।
मशीन डेटा से स्वचालित डाउनटाइम पहचान। ऑपरेटर टैबलेट पर कारण दर्ज करते हैं। अलर्ट वास्तविक समय में रखरखाव और सुपरवाइज़रों तक रूट किए जाते हैं: आवर्ती नुकसान सामान्य बनने से पहले सामने आ जाते हैं।
मशीनों के बीच जॉब शेड्यूल करें, योजना के विरुद्ध ट्रैक करें और होते ही विचलन अलर्ट दिखाएँ। स्क्रीन पर शेड्यूल फ़्लोर पर शेड्यूल से मेल खाता है।
उत्पादन, गुणवत्ता और डाउनटाइम को विशिष्ट शिफ्टों और ऑपरेटरों से जोड़ें। जवाबदेही एक डेटा संरचना बन जाती है, कोई टकराव नहीं।
थ्रूपुट रुझान, चक्र-समय विश्लेषण और लाइन-संतुलन के लिए अंतर्दृष्टि। निरंतर-सुधार टीम उसी डेटा से शुरुआत करती है जिसे एकत्र करने में वह पहले प्रत्येक परियोजना का पहला सप्ताह बिताती थी।
मानक और अनुपालन
साथ में बेहतर
Zometric के मॉड्यूल एक ही डेटा रीढ़ साझा करते हैं — इनमें से अधिक को अपनाने से सिग्नल-टू-नॉइज़ का लाभ कई गुना बढ़ जाता है।
किसी भी मशीन, PLC, सेंसर या डेटाबेस को प्लेटफ़ॉर्म से जोड़ें।
विनिर्माण के लिए निर्मित एक पूर्ण-सुविधा वाला CMMS, पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण के साथ।
शॉप-फ्लोर TV और नेतृत्व स्क्रीन के लिए स्वतः-अपडेट होने वाले डैशबोर्ड।
प्रक्रिया विचलनों को दोष बनने से पहले पकड़ें।
30 मिनट की डिस्कवरी कॉल। वास्तविक फ़ैक्टरी डेटा पर 2–3 सप्ताह का पायलट। फिर अपनी गति से विस्तार करें।