اندازهگیری موفقیت اتوماسیون صنعتی: فراتر رفتن از معیارهای نادرست
در دنیای اتوماسیون صنعتی، موفقیت اغلب با یک درصد مشخص تعریف میشود. مدیران اجرایی اغلب اعلام میکنند که یک یکپارچهسازی PLC جدید یا راهاندازی رباتیک باعث افزایش ۲۰٪ در بهرهوری شده است. با این حال، این اعداد سرخط اغلب واقعیت پیچیده کف کارخانه را پنهان میکنند. اگر به نقاط داده نادرست تکیه کنید، خطر اتخاذ تصمیمات سرمایهگذاری آینده بر اساس توهمات آماری به جای حقایق عملیاتی وجود دارد.
مشکل تکیه بر میانگینهای ساده
بیشتر بازرسیهای اتوماسیون کارخانه بر اساس میانگین حسابی برای خلاصهسازی عملکرد انجام میشود. در حالی که میانگینها نمای کلی سریعی ارائه میدهند، اغلب تأثیر واقعی یک ارتقاء را تحریف میکنند. برای مثال، اگر ده سیستم کنترل جدید مستقر کنید، دو واحد با عملکرد بالا ممکن است هشت واحد کمعملکرد را پنهان کنند. در نتیجه، میانگین موفقیت کلی سایت را نشان میدهد که در واقع رخ نداده است. مدیران باید این اعداد را به دقت بررسی کنند تا مطمئن شوند چند دستگاه «ستاره» باعث تحریف بازگشت سرمایه کل پروژه نشدهاند.
چرا میانه پایهای دقیقتر ارائه میدهد
برای به دست آوردن دیدگاهی صادقانهتر، رهبران فنی باید اولویت را به میانه بدهند. میانه نمایانگر مقدار میانی در یک مجموعه داده است و به طور مؤثری تأثیر دادههای پرت را خنثی میکند. در مهاجرت گسترده DCS (سیستم کنترل توزیعشده) در چندین کارخانه، برخی سایتها ناگزیر با موانع یکپارچهسازی مواجه خواهند شد. میانه تجربه معمول یک تأسیسات را نشان میدهد نه استثنا. با تمرکز بر این معیار، رهبران میتوانند تشخیص دهند که آیا یک راهحل واقعاً مقیاسپذیر است یا فقط در محیطهای خاص خوششانس بوده است.
ارزیابی بهبودهای نسبی در مقابل مطلق
زمینه هنگام ارزیابی نتایج اتوماسیون صنعتی حیاتی است. کاهش ۱٪ در زمان توقف ممکن است در نگاه اول ناچیز به نظر برسد. با این حال، اگر پایه اولیه فقط ۵٪ زمان توقف کل بوده باشد، این نشاندهنده بهبود نسبی عظیم ۲۰٪ است. ما باید از محاسبات اختلاف درصد برای استانداردسازی نتایج خود استفاده کنیم. این رویکرد امکان مقایسه عادلانه بین سیستمهای قدیمی و خطوط تولید مدرن و پرسرعت که تحت محدودیتهای متفاوتی کار میکنند را فراهم میکند.
زمانبندی بازرسیهای پس از پیادهسازی
کیفیت دادهها به شدت به زمان جمعآوری آن بستگی دارد. دادههای اولیه اغلب ناامیدکننده به نظر میرسند زیرا اپراتورها هنوز در حال یادگیری رابطهای جدید HMI هستند. برعکس، مقایسه عملکرد «دوره ماه عسل» با میانگینهای دستی چند دهه گذشته تعصب ناعادلانه ایجاد میکند. حسابرسان حرفهای توصیه میکنند قبل از نتیجهگیری منتظر رسیدن سیستم به «وضعیت پایدار» باشید. بنابراین، چارچوبهای زمانی ثابت برای هر تحلیل معتبر قبل و بعد ضروری است.
دیدگاه کارشناسی: عنصر انسانی در معیارها
از دیدگاه من، متغیر نادیده گرفته شدهترین در معیارهای اتوماسیون، «منحنی یادگیری» کارکنان فنی است. حتی پیشرفتهترین PLC یا بازوی رباتیک اگر تیم نگهداری آموزش کافی نداشته باشد، عملکرد ضعیفی خواهد داشت. ما باید اتوماسیون را به عنوان یک سیستم اجتماعی-فنی ببینیم. معیارهای موفقیت باید زمان لازم برای همگام شدن تخصص انسانی با سختافزار جدید را در نظر بگیرند. عجله نکنید تا عملکرد سیستم را در سی روز اول بهرهبرداری قضاوت کنید.
