Published: January 12, 2025
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导言
PACCAR 面临着工具管理效率低下的巨大挑战，其特点是数据收集零散，工具性能跟踪不力。这导致运营成本和停机时间增加。为此，PACCAR 与 eMoldino 合作，实施了数据驱动、物联网支持的工具管理系统，以提高运营效率。
商业挑战
PACCAR 最初的工具管理实践表明，系统效率严重低下：
- Tooling Movement: PACCAR needed a robust system to track tooling in real-time across multiple manufacturing facilities, ensuring enterprise-wide visibility and the ability to quickly locate any piece of tooling.
- Maintenance Scheduling: The company sought to digitalize and standardize maintenance records, enabling more informed scheduling and extending tooling lifespan. By streamlining maintenance activities, PACCAR aimed to reduce downtime and improve overall operational efficiency.
- Asset Management: PACCAR aimed to gain clear visibility into its entire asset base with fully digitized tooling records. This would enable informed decisions about when to deploy, refurbish, or retire specific tools, ultimately improving resource utilization and asset lifecycle management.
- CapEx Budget Forecasting: Accurate, data-driven forecasting was needed to better anticipate annual tooling expenditures. By leveraging insights from asset condition and maintenance history, PACCAR aimed to confidently predict costs for repairs, refurbishments, and replacements, ensuring more effective budgeting and strategic planning.
这些缺陷转化为有形的经济损失。由于缺乏对工具性能的全面了解，PACCAR 难以使工具生命周期管理与生产需求保持一致，从而导致成本上升并影响了运行可靠性。
实施路线图和利益相关者协调
部署工作按照结构化的时间表进行，以确保系统采用：
- 2024 年 6 月至 7 月： 在两台印刷机上进行初始设置、双周培训和试点试验。
- 2024 年 8 月至 9 月： 扩展到更多印刷机。
- 2024 年 10 月至 11 月： 优化阶段包括每月审查和高级培训。
- 2024 年 12 月 大规模部署，包括废料报告集成和更广泛的新闻扩展。
在初始推广结束时，PACCAR 部署了 274 个物联网传感器、22 个终端和 20 个安装支架。强有力的利益相关者参与--每周一次的工具负责人会议、每月一次的管理会议和每两周一次的培训--确保了技术团队、主管和领导层与新流程和技术保持一致。
技术整合与数据架构
PACCAR 利用 eMoldino 的物联网工具管理解决方案来改变运营可见性并加强决策。该系统整合了多个关键数据流，为提高运营效率提供支持：
- 生产指标： 实时压力机运行数据。
- 工具状况透视： 持续监控工具的健康状况和性能。
- 自动分析： 立即进行性能分析，以做出积极主动的决策。
运行影响和改进
在一个月内，PACCAR 的工具操作发生了翻天覆地的变化：
对数字化工具操作的系统跟踪显示，性能有了显著提高。整体设备效率 (OEE) increased from 56.8% to 71.3% (+25.5%), while Equipment Availability rose from 58.5% to 76.5% (+30.8%).除了这些改进之外，平均循环时间仍然比实际循环时间快 20-60%。
各期设备总体效率 (OEE) 提高情况
OEE rose significantly between weeks 33 and 44—from 55.6% to 69.6%. This improvement was closely tied to a 29.8% boost in equipment availability, indicating that efforts in reliability enhancement, scheduling optimization, and proactive maintenance substantially reduced downtime and improved overall operational performance.
各阶段机器可用性提高情况
在第 33 周至第 44 周期间，机器可用性显著提高，从 57.8% 提高到 75.0%。这 29.8% 的提高表明，强化的维护策略、更有效的计划安排和更高的工具可靠性，有助于创造更稳定、更持续的生产运营环境。
财务成果
数据驱动的转型节省了大量成本：
结论
实施之初，效率严重低下，但通过系统的方法和利益相关方的大力配合，取得了可衡量的成果：
- 整体设备效率 (OEE) 从 56.8% 提高到 71.3%。
- 设备可用率提高了 29.8%，从 57.8% 升至 75.0%。
- 通过数据支持的翻新和投资战略，每年可节约成本约 $8935 万元。
这些成就凸显了物联网技术和数据驱动战略的影响力。
eMoldino
