制造业生产力下降的原因以及如何解决这些问题-制造业下降

最大化生产力是每个制造商的关键目标。然而，许多公司可能没有意识到这是一个持续的过程，而不是一次性调整，因为总是有改进的空间。

在当今的形势下，解决生产力损失问题尤为重要。尽管技术进步和经济增长，但制造业生产力自从2010年以来一直在下降，对于美国来说这可能是历史上的第一个时期。制造商必须找到效率下降的原因，并采取一些举措以扭转这一趋势。

以下是制造业生产力下降的8个常见原因以及管理人员如何解决这些问题。

该行业最常见的生产力障碍之一是机械故障。考虑到维修成本和生产时间损失，计划外设备停机每年给制造商造成500亿美元的损失。定期维护计划有助于防止这些情况发生，但预测性维护更有效。

预测性维护使用物联网(IoT)传感器来确定设备何时需要维修。虽然在故障之前可能没有任何明显的磨损警告信号，但通常有内部信号。预测性维护分析这些条件以生成更准确的设备运行状况图。

研究表明，在某些情况下，预防性维护可以将计划外停机时间减少多达20%。它还可以将维护成本降低多达10%，从而最大限度地减少停机时间的整体影响。

虽然计划外的设备停机成本更高，但即使是计划内的停机也会限制生产力。在许多情况下，制造商的停机时间超出了必要的时间，从而造成了他们可以提高生产力的差距。预测性维护可以提供帮助。

传统的、基于计划的预防性维护可防止故障，通常会导致不必要的维修。机器很少按照一致的时间表降级，因此基于时间表的修复很容易造成不必要的停机。

通过预测性维护，员工仅在需要时维修设备，从而消除了停机时间。与预防性护理相比，去除这些止损可节省8%～10%。

员工受伤和疾病也限制了制造生产力。仅在2020年，制造业就经历了超过135起导致无法工作数天的工伤和疾病。即使这些中的每一个只代表一个错过的工作日，这仍然超过工作年的三分之一。

防止工伤的最有效方法是让员工完全远离危险。将最危险的任务自动化将确保员工与可能伤害他们的流程保持安全距离。更彻底的培训也有帮助，尤其是在防止重复性劳损的正确技术方面。

物联网跟踪器也可以帮助提高透明度和沟通以减轻伤害。智能纺织品可以测量心率和其他生命体征，以便在工人处于过度劳累或类似情况的危险中时提醒他们。然后他们可以休息一下以避免发生事故。

情绪因素在工人的生产力中也起着重要作用。工作压力使美国每年损失超过5000亿美元和5.5亿个工作日。虽然员工个人生活中的因素会影响到这一点，但这主要是工作环境的问题。

减少倦怠的最佳方法之一是创造一个压力较小的工作场所。使用自动化来减轻工作量、鼓励员工利用假期、实现舒适的工作与生活平衡以及练习开放式沟通都会有所帮助。积极寻找和解决员工之间的社会冲突也很重要。

如果管理者认可员工的辛勤工作，员工也不太可能感到筋疲力尽。对高绩效、有竞争力的薪水、更多带薪休假和其他奖励的公众认可可以吸引员工并防止倦怠。

员工生活中可能阻碍生产力的另一个因素是药物滥用。这可能导致绩效下降、迟到甚至工作场所中毒。

制造商应注意其员工中滥用药物的迹象。创伤史会增加虐待的风险，因此管理者可能需要在创伤事件发生后更加关注员工。如果他们发现有人在这些问题上陷于困境，他们应该收集证据，然后私下与人力资源部对质。

创造一个积极的环境来预防和减轻药物滥用也很重要。向员工提供心理健康和成瘾资源可以鼓励他们寻求帮助。

一些生产力障碍起初似乎并不重要，但可以累积起来产生相当大的影响。虽然个别缺陷似乎不会花费太多时间，但每一个缺陷都意味着制造商必须生产另一种产品来替换它。随着时间的推移，这可能会导致大量的时间损失。

缺陷可能来自许多方面，因此制造商需要采取几个步骤来预防它们。首先，他们应该对员工进行彻底的培训，并尽可能减少重复性任务，以尽量减少人为错误。密切关注机器维护将有助于防止与设备相关的缺陷。

变异是产品缺陷的另一个常见原因。制造商应简化生产线以限制每个生产线的产品类型，并使用一致的机器来尽量减少可能出现错误的地方。

一些制造生产力损失来自制造工厂之外。供应链延迟和中断可能导致短缺、过剩和迟到，使生产失去平衡。解决这些问题的关键是提高知名度。

大多数企业必须每周或每天应对意外变化。能够更早看到这些问题出现的制造商有更多的时间进行适当的调整。物联网跟踪和预测分析等技术提供了这种透明度。

来自整个供应链的物联网跟踪器的实时数据可以揭示越来越多的挑战和潜在的延迟。然后，预测分析可以解释该信息以产生对未来的洞察力。制造商应该利用这些技术来保持敏捷并响应即将到来的变化，例如在即将到来的延迟中放慢生产速度。

组织不善也会阻碍制造设施内的透明度。工人可能会花费更多时间来寻找他们需要的东西，而生产线可能会不必要地冗长或复杂。这些因素可能具有高度破坏性，但很容易解决。

再一次，可见性是关键。像RFID标签这样的物联网跟踪器可以提供有关每个产品和部件位置的实时数据，从而最大限度地缩短搜索时间。将此信息输入仓库管理系统(WMS)可以突出显示高流量区域，从而为工作流程改进提供信息。

经常挑选的物品应尽可能靠近目的地，以尽量减少运输。同样，这些应该很容易抓住。制造商还可以使用工作流数据来创建数字双胞胎，并对各种工作流变化进行建模，以找到最有效的替代方案。

这八个因素是当今制造业生产力损失的一些最常见和最具破坏性的原因。知道他们面临什么以及如何解决它的制造商可以克服行业范围内的障碍。然后他们可以变得尽可能敏捷，帮助在这个竞争日益激烈的行业中前进。