3张图告诉你如何用简单的数据分析监控设备隐患...

很多生产制造企业都遇到过，车间有部分设备是生产的瓶颈，它们作为生产资源，是影响整个生产产能、生产进度最重要的因素之一。为了确保各车间、生产线的生产正常运作，就必须保证对重要设备、生产线的运行状况进行实时监控。一般的做法是当设备发生故障或处于维修状态时，车间管理层、计划人员及相关人员能够尽快获知机台异常信息，以便做出及时调整措施。而今天我们要提到的是，通过设备历史状态记录，分析其使用特点，试图找出降低机台故障或维修几率的途径。下面是我们搜集某车间一天的生产记录。


从上图中可以看到，当天共有51单参加排产，涉及产品约35万件。右图是按交期统计当天的完成情况。X轴上标注了交期从2010年7月10号到2010年7月17号，Y轴标注了当天的产量。蓝色代表当天完成的数量，紫色代表未完成的数量。可知此车间是优先完成交期短的订单。


针对当天完成的产品，分别统计不同时段各设备的产量。这里的X轴是实际产量，Y轴是各设备的名字。颜色分别代表当天的各生产时段。可以看到，从上午10点到下午17点间，设备XY-150T承载了近7万的产量，特别是12点时承载的数量最大。而其他设备的产量都不足1万。至此，即使我们这些不了解产线的门外汉，也能看出这台XY-150T设备的特殊之处。如果这样的生产状况持续发生的话，这台设备就很有可能是该车间的“瓶颈”。那么让我们再看看这台设备到底承载了多少订单？


上图是设备XY-150T的订单详情，X轴是交期，Y轴是当天的产量，颜色用以区分各订单。可以看到，该设备当天承载的大部分产量均是近期需要交货的。一旦该设备发生故障，将会影响正常交货。但是，如果我们回过头来看上一个图，就发现该设备各时段的产量不均，12点与16点、17点的产量差距过大。既然我们通过上面的图形发现了该特点，那么如果调整该设备不同时段的产量，降低设备的负载，是否可以降低它的故障率呢？

通过这个方法虽然没有得到一个明确的结果，但是我们将繁杂的数据可视化，一目了然地发现了设备的特点，同时，顺理成章地提出了一个可能地解决方法来降低设备的故障率。

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