Az ipari automatizálás sikerének mérése: Túl a hibás mutatókon
Az ipari automatizálás világában a sikert gyakran egyetlen százalék határozza meg. A vezetők gyakran bejelentik, hogy egy új PLC integráció vagy robotika bevezetés 20%-kal növelte a hatékonyságot. Azonban ezek a főcímek gyakran elrejtik a gyár padlójának összetett valóságát. Ha a rossz adatpontokra támaszkodunk, akkor a jövőbeli beruházási döntéseket statisztikai illúziók alapján hozzuk meg, nem pedig működési tények alapján.
A probléma az egyszerű átlagokra támaszkodással
A legtöbb gyári automatizálási ellenőrzés az egyszerű számtani átlagot használja a teljesítmény összefoglalására. Bár az átlagok gyors pillanatképet adnak, gyakran torzítják a fejlesztés valódi hatását. Például, ha tíz új vezérlőrendszert telepítünk, két jól teljesítő egység elfedheti a nyolc gyengébben teljesítőt. Ennek következtében az átlag egy helyszíni sikert sugall, amely valójában nem történt meg. A vezetőknek alaposan meg kell vizsgálniuk ezeket az adatokat, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy néhány "szupersztár" gép nem torzítja az egész projekt megtérülésének észlelt képét.
Miért ad pontosabb alapot a medián
Az őszintébb perspektíva érdekében a műszaki vezetőknek a mediánra kell helyezniük a hangsúlyt. A medián az adathalmaz középső értékét jelenti, amely hatékonyan semlegesíti a szélsőséges értékek hatását. Egy nagyszabású DCS (elosztott vezérlőrendszer) átállás során több üzem között, néhány helyszín elkerülhetetlenül integrációs nehézségekkel szembesül. A medián megmutatja egy létesítmény tipikus tapasztalatát, nem pedig a kivételt. Ezen mutatóra összpontosítva a vezetők meg tudják állapítani, hogy egy megoldás valóban skálázható-e, vagy csak bizonyos környezetekben szerencsés.
Relatív és abszolút javulások értékelése
A kontextus létfontosságú az ipari automatizálás eredmények értékelésekor. Egy 1%-os leálláscsökkenés első pillantásra elhanyagolhatónak tűnhet. Azonban, ha az eredeti alapvonal csak 5% teljes leállás volt, az hatalmas, 20%-os relatív javulást jelent. Százalékos különbség számításokat kell használnunk az eredmények szabványosításához. Ez a megközelítés lehetővé teszi a tisztességes összehasonlítást a régi rendszerek és a modern, nagy sebességű gyártósorok között, amelyek eltérő korlátok között működnek.
Az utólagos ellenőrzések időzítése
Az adatok minősége nagymértékben függ attól, mikor gyűjtjük azokat. A korai adatok gyakran csalódást keltőnek tűnnek, mert az üzemeltetők még tanulják az új HMI felületeket. Ezzel szemben a "mézeshetek" alatti teljesítmény összehasonlítása évtizedes manuális átlagokkal igazságtalan torzítást eredményez. A szakmai ellenőrök azt javasolják, hogy várjunk, amíg a rendszer eléri a "stabil állapotot", mielőtt következtetéseket vonnánk le. Ezért a következetes időkeretek elengedhetetlenek bármilyen hiteles előtte-utána elemzéshez.
Szakértői meglátás: az emberi tényező a mutatókban
Saját nézőpontomból a leginkább figyelmen kívül hagyott változó az automatizálási mutatókban a műszaki személyzet "tanulási görbéje". Még a legfejlettebb PLC vagy robotkar is alulteljesít, ha a karbantartó csapat nem kap megfelelő képzést. Az automatizálást szociotechnikai rendszerként kell szemlélnünk. A siker mutatóinak figyelembe kell venniük azt az időt, amíg az emberi szakértelem felzárkózik az új hardverhez. Ne siessünk elítélni egy rendszer teljesítményét az első harminc nap működés után.
