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根据操作数据控制生产 高效的工作和制造流程基于对不同领域运营数据的评估。 通过ProLeiS进行无缝的自动化数据采集，相关负责人可以及时地进一步准确了解生产过程。您还可以在平板电脑上跟踪操作流程，并且会在发生事故时直接收到消息。 MES软件收集所有当前数据，并在动态控制板上输出关键绩效指标。您可以立即了解到是否需要干预。 生产中的自动反馈功能可改善成本计算。您可以最大程度地减少流程中的错误，并提高机床利用率。 清晰概述自动分配反馈请求 • 以图形方式显示数据 • 可快速确定优化潜力 持续连续而完整的数据采集 • 评估开发和目标实现 • 更可靠地规划 透镜有意义的数字和当前数据 • 可靠的决策依据 • 检查措施的有效性 充分利用机床技术操作数据：机床数据揭示的内容ProLeiS实时采集机床数据。MES以清晰的图表和统计数据的方式让生产数据透明化。网络摄像头使您能够实时监控机床内部及其周围区域的所有活动。 机床控制 在ProLeiS中选择一台机床，并接收有关测量值的直接信息，例如位置变化过程中的进给率，进给或主轴转速。 机床状态 ProLeiS中的虚拟机构建布局通过交通信号灯系统为您显示当前状态：哪些机床正在运行，哪些处于空闲状态以及哪些出现了故障。您可以在停机监控日志中记录停机的原因。您可以提前确定潜在风险，这有助于进行更深入的分析。 机床运行时间 机床运行时会向ProLeiS发送反馈并自动将这些数据发布至当前工作步骤 。 .这显示了每一工作步骤、零件和整个订单的每一主要活动的持续时间。 过程控制 ProLeiS为您提供有关机床利用率和可用性的精准数据。这使您能够及时发现差距并主动控制制造过程。例如，您可以了解无人值守时，在什么情况下制造过程能实现获利。
[size=0.9em]状态和空闲时间：查看单位时间内的机床数据根据订单数据更有效地实施项目组织运营数据提供了基于规划的概览
所有订单的评估摘要： 人员和机床的当前数据与规划的数据相比较ProLeiS使您可以跟踪所有客户订单以及单个生产、运输和采购订单的进度。您还可以了解人员时间并获取有关物料状态的信息。 反馈：自动为订单分配时间和库存 - ProLeiS立即通过机床连接确定所需的实际加工时间并将其发布到相应的订单中。
- 员工使用计时器功能立即在个人视图中发布该订单所需的时间。
- 库存反馈
预测性：自动分配任务 - 人员规划：ProLeiS会根据员工的技能、工作时间，出席情况和工作量自动为待处理的订单分配员工。
- 机床分配规划：ProLeiS根据产能、特性和利用率自动为订单分配机床。
- 材料规划：ProLeiS生成有关生产状态和仓储位置的信息，并为相关订单分配毛坯、铣削刀具和车辆。
- 生产控制的决定性关键绩效指标
评估：从单个工作步骤到整个过程只需点击按钮，ProLeiS即可生成非常详细的产能配置文件。将报告的实际时间与最初计划的时间进行比较，以确定最大的损失来源。 您可使用MES软件详细分析生产过程，如按时交货、产能利用率以及工时和成本偏差等。您可以利用评估功能通过里程碑元素改进未来规划以及生产效率。 您想了解工厂的整体效率吗？ProLeiS协助您回答这些典型问题： - 可用性：为什么我们的生产运行时间不能达到100%？
⇒ 故障，维护，订单停滞，人员缺席
通过空闲时间监控、技术和组织运营数据以及质量管理获取信息 ⇒ 例如，由于缺少零件或使用错误的工具而导致生产延迟
通过空闲时间监控、质量管理和制造规划获取信息。 ⇒ 数据过时，数控程序错误，变更
使用质量管理数据。 虚拟工厂布局小面板，大作用我们在ProLeiS中为您创建生产厂房和仓库的虚拟模型，以最佳方式概述所需信息并能做到轻松访问。 包括： - 部门、机床和仓储位置
- 点击相关对象以查看所分配的信息（例如：仓促位置分配，安排的下一步任务，机床当前执行的任务）
- 查看机床或工厂网络摄像头
- 对仓库中的材料或标准零件进行简单的管理
虚拟工厂布局: 彩色圆圈表示机床当前的状态。 点击条目即可在同一屏幕上查看更多信息。ProLeiS提供的重要关键绩效指标 订单范围 了解您当前未处理的订单将积压多少天。 尽管较大的订单范围确保了安全性，但这会使客户历经漫长的等待。订单范围波动大的任何公司都需要根据预测对产能进行可靠规划。在流程中确定订单范围并尽早确定操作过程中的瓶颈。 订单类型 有必要根据销量查看订单类型分布，以更好地设计工作流程和改善公司的整体定位。模具制造商需要满足不同的要求，具体取决于订单详情：维修需要快速完成，而新模具需要用利用率高的模具进行更有效地加工，并且在维护上所花的时间应尽可能少。您可能需要重新调整此组合。 设备整体效率
( OEE) 您可以使用ProLeiS的操作数据来生成工厂中创造价值的关键绩效指标：设备整体效率。这是针对每家公司分别计算的。ProLeiS为您提供关于可获性、机床性能和生产质量的全部重要数据。
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发表于 2023-3-30 17:35:52
