Измерение успеха промышленной автоматизации: выход за рамки ошибочных показателей

В мире промышленной автоматизации успех часто определяется одним процентом. Руководители часто заявляют, что новая интеграция ПЛК или внедрение робототехники повысили эффективность на 20%. Однако эти заголовочные цифры часто скрывают сложную реальность производственного цеха. Если полагаться на неправильные данные, существует риск принимать будущие инвестиционные решения, основанные на статистических иллюзиях, а не на операционных фактах.

Проблема с использованием простых средних значений

Большинство аудитов автоматизации заводов основываются на арифметическом среднем для обобщения показателей. Хотя средние значения дают быстрый обзор, они часто искажают реальное влияние обновления. Например, если вы внедряете десять новых систем управления, две высокоэффективные единицы могут скрыть восемь с низкой производительностью. В результате среднее значение показывает успех на уровне всего предприятия, которого на самом деле нет. Менеджерам необходимо тщательно анализировать эти цифры, чтобы убедиться, что несколько «звездных» машин не искажают восприятие окупаемости инвестиций всего проекта.

Почему медиана дает более точную базу для оценки

Для получения более честной картины техническим руководителям следует отдавать приоритет медиане. Медиана представляет собой среднее значение в наборе данных, эффективно нейтрализуя влияние выбросов. При масштабной миграции РСУ (распределенной системы управления) на нескольких предприятиях некоторые площадки неизбежно столкнутся с трудностями интеграции. Медиана отражает типичный опыт объекта, а не исключение. Сосредоточившись на этом показателе, руководители могут определить, действительно ли решение масштабируемо или просто повезло в конкретных условиях.

Оценка относительных и абсолютных улучшений

Контекст имеет решающее значение при оценке результатов промышленной автоматизации . Снижение времени простоя на 1% может показаться незначительным на первый взгляд. Однако если исходный показатель составлял всего 5% общего времени простоя, это означает значительное относительное улучшение на 20%. Мы должны использовать расчеты процентной разницы для стандартизации наших результатов. Такой подход позволяет справедливо сравнивать устаревшие системы и современные высокоскоростные производственные линии, работающие в разных условиях.

Выбор времени для поствнедренческих аудитов

Качество данных сильно зависит от времени их сбора. Ранние данные часто выглядят разочаровывающими, потому что операторы еще осваивают новые интерфейсы ЧМИ . С другой стороны, сравнение показателей «периода медового месяца» с десятилетиями устаревших ручных средних создает несправедливое искажение. Профессиональные аудиторы рекомендуют дождаться, пока система достигнет «устойчивого состояния», прежде чем делать выводы. Поэтому для достоверного анализа «до и после» необходимы последовательные временные рамки.

Мнение эксперта: человеческий фактор в метриках

С моей точки зрения, самая недооцененная переменная в метриках автоматизации — это «кривая обучения» технического персонала. Даже самая продвинутая ПЛК или роботизированная рука будет работать хуже, если команда обслуживания не имеет надлежащей подготовки. Мы должны рассматривать автоматизацию как социотехническую систему. Метрики успеха должны учитывать время, необходимое для того, чтобы человеческий опыт догнал новое оборудование. Не спешите оценивать производительность системы в первые тридцать дней эксплуатации.