Rūpnieciskās automatizācijas panākumu mērīšana: pāreja no kļūdainiem rādītājiem
Rūpnieciskās automatizācijas jomā panākumus bieži nosaka viens procents. Vadītāji bieži paziņo, ka jauna PLC integrācija vai robotikas ieviešana palielinājusi efektivitāti par 20%. Tomēr šie virsrakstu skaitļi bieži slēpj rūpnīcas grīdas sarežģīto realitāti. Ja paļaujaties uz nepareiziem datu punktiem, pastāv risks pieņemt nākotnes investīciju lēmumus, balstoties uz statistiskām ilūzijām, nevis operacionāliem faktiem.
Problēma, paļaujoties uz vienkāršiem vidējiem rādītājiem
Lielākā daļa rūpnīcu automatizācijas pārbaudēs izmanto aritmētisko vidējo, lai apkopotu veiktspēju. Lai gan vidējie rādītāji sniedz ātru pārskatu, tie bieži izkropļo faktiskās uzlabojuma ietekmes attēlu. Piemēram, ja ieviešat desmit jaunus vadības sistēmas, divas augsti veiktspējīgas vienības var aizsegt astoņas zemākas veiktspējas vienības. Tādējādi vidējais rādītājs liecina par vietnes mēroga panākumiem, kas patiesībā nav notikuši. Vadītājiem jāizpēta šie skaitļi, lai pārliecinātos, ka daži "superzvaigžņu" mehānismi neizkropļo visa projekta uztverto ieguldījumu atdevi.
Kāpēc mediāna sniedz precīzāku pamatu
Lai iegūtu godīgāku skatījumu, tehniskajiem vadītājiem jāpiešķir prioritāte mediānai. Mediāna pārstāv vidējo vērtību datu kopā, efektīvi neitralizējot izņēmumu ietekmi. Lielapjoma DCS (izkliedētās vadības sistēmas) migrācijas laikā vairākās rūpnīcās dažas vietas neizbēgami saskarsies ar integrācijas grūtībām. Mediāna atklāj tipisko objektu pieredzi, nevis izņēmumu. Koncentrējoties uz šo rādītāju, vadītāji var noteikt, vai risinājums patiešām ir mērogojams vai vienkārši veiksmes gadījums konkrētās vidēs.
Relatīvo un absolūto uzlabojumu izvērtēšana
Konteksts ir būtisks, vērtējot rūpnieciskās automatizācijas rezultātus. 1% samazinājums dīkstāvē sākotnēji var šķist nenozīmīgs. Tomēr, ja sākotnējais pamats bija tikai 5% kopējā dīkstāvē, tas nozīmē milzīgu 20% relatīvu uzlabojumu. Mums jāizmanto procentu atšķirības aprēķini, lai standartizētu rezultātus. Šī pieeja ļauj godīgi salīdzināt vecās sistēmas ar modernām, ātrgaitas ražošanas līnijām, kas darbojas atšķirīgos apstākļos.
Laika izvēle pēc ieviešanas auditiem
Datu kvalitāte lielā mērā ir atkarīga no tā, kad tie tiek savākti. Agrīnie dati bieži izskatās vāji, jo operatori vēl apgūst jaunās HMI saskarnes. Savukārt salīdzināt "medusmēneša perioda" veiktspēju ar vairāku desmitgažu veciem manuāliem vidējiem rādītājiem rada negodīgu aizspriedumu. Profesionāli auditori iesaka gaidīt, līdz sistēma sasniedz "stabilu stāvokli", pirms izdarīt secinājumus. Tādēļ konsekventi laika periodi ir būtiski jebkurai ticamai pirms un pēc analīzei.
Eksperta ieskats: Cilvēka faktors metriku vērtējumā
Manuprāt, visvairāk ignorētais mainīgais automatizācijas metriku vērtējumā ir tehniskā personāla "mācīšanās līkne". Pat vismodernākais PLC vai robotizētā roka darbosies zem spējām, ja apkopes komandai trūkst pienācīgas apmācības. Mums jāuztver automatizācija kā sociāli tehniska sistēma. Panākumu metriem jāņem vērā laiks, kas nepieciešams cilvēku ekspertīzei, lai pielāgotos jaunajai aparatūrai. Nevajag steigties vērtēt sistēmas veiktspēju pirmajās trīsdesmit darbības dienās.
