Mierzenie sukcesu automatyzacji przemysłowej: wyjście poza wadliwe metryki

W świecie automatyzacji przemysłowej sukces często definiowany jest przez pojedynczy procent. Kierownictwo często ogłasza, że nowa integracja PLC lub wdrożenie robotyki zwiększyło wydajność o 20%. Jednak te nagłówkowe liczby często ukrywają złożoną rzeczywistość hali produkcyjnej. Jeśli opierasz się na niewłaściwych punktach danych, ryzykujesz podejmowanie przyszłych decyzji inwestycyjnych na podstawie statystycznych iluzji, a nie faktów operacyjnych.

Problem polegający na poleganiu na prostych średnich

Większość audytów automatyzacji fabrycznej opiera się na średniej arytmetycznej do podsumowania wydajności. Chociaż średnie dają szybki obraz, często zniekształcają rzeczywisty wpływ modernizacji. Na przykład, jeśli wdrożysz dziesięć nowych systemów sterowania, dwie wysoko wydajne jednostki mogą ukryć osiem słabo działających. W konsekwencji średnia sugeruje sukces na poziomie całego zakładu, który faktycznie nie nastąpił. Menedżerowie muszą dokładnie analizować te dane, aby upewnić się, że kilka „gwiazdorskich” maszyn nie wypacza postrzeganego zwrotu z inwestycji całego projektu.

Dlaczego mediana zapewnia dokładniejszą podstawę

Aby uzyskać bardziej uczciwą perspektywę, liderzy techniczni powinni priorytetowo traktować medianę. Mediana reprezentuje wartość środkową w zestawie danych, skutecznie neutralizując wpływ wartości odstających. W przypadku dużej migracji DCS (Rozproszony System Sterowania) w wielu zakładach, niektóre lokalizacje nieuchronnie napotkają trudności integracyjne. Mediana ukazuje typowe doświadczenie obiektu, a nie wyjątek. Skupiając się na tym wskaźniku, liderzy mogą ocenić, czy rozwiązanie jest naprawdę skalowalne, czy tylko szczęśliwe w określonych środowiskach.

Ocena względnych versus absolutnych usprawnień

Kontekst jest kluczowy przy ocenie wyników automatyzacji przemysłowej . Redukcja przestojów o 1% może na pierwszy rzut oka wydawać się nieistotna. Jednak jeśli pierwotna baza wynosiła tylko 5% całkowitego czasu przestojów, oznacza to ogromną, 20% względną poprawę. Musimy stosować obliczenia różnicy procentowej, aby ustandaryzować nasze wyniki. Takie podejście pozwala na uczciwe porównanie między systemami starszej generacji a nowoczesnymi, szybkimi liniami produkcyjnymi działającymi pod różnymi ograniczeniami.

Wybór momentu na audyty po wdrożeniu

Jakość danych w dużej mierze zależy od momentu ich zbierania. Wczesne dane często wyglądają rozczarowująco, ponieważ operatorzy wciąż uczą się nowych interfejsów HMI . Z kolei porównywanie wyników z „okresu miodowego” z wieloletnimi średnimi manualnymi tworzy niesprawiedliwe uprzedzenie. Profesjonalni audytorzy zalecają czekanie, aż system osiągnie „stan ustalony” przed wyciąganiem wniosków. Dlatego spójne ramy czasowe są niezbędne do wiarygodnej analizy przed i po.

Ekspercka opinia: ludzki element w metrykach

Z mojego punktu widzenia, najbardziej pomijaną zmienną w metrykach automatyzacji jest „krzywa uczenia się” personelu technicznego. Nawet najbardziej zaawansowany PLC lub ramię robotyczne będzie działać poniżej oczekiwań, jeśli zespół utrzymania nie ma odpowiedniego szkolenia. Powinniśmy postrzegać automatyzację jako system społeczno-techniczny. Metryki sukcesu muszą uwzględniać czas potrzebny, aby ludzka ekspertyza nadążyła za nowym sprzętem. Nie spiesz się z oceną wydajności systemu w ciągu pierwszych trzydziestu dni eksploatacji.