隐藏的性能优势:ProcessTrak 在 Fabtech 2025 展会上揭示的内容

作者 Alyssa Fleurette

发布时间:2025.08.26

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为什么大多数制造商在生产监控中都忽略了最大的性能杀手?

在当今竞争激烈的制造业,许多工厂仍然根据不完整的生产数据做出关键决策。这种盲点导致了隐藏的低效率、错失良机和生产效率的降低。大多数管理人员测量 OEE、停机时间和产量,却忽视了直接影响产品质量的工艺和环境参数。

如果不 生产系统的性能进行实时监控,温度、压力、湿度或重量方面的偏差就会被忽视,直至导致代价高昂的停机和质量问题。这就是为什么传统的生产监控 软件已不再足够。

ProcessTrak:实时生产数据缺失的神经系统

作为 TEEPTRAK 套件的一部分,ProcessTrak 堪称工厂的 “神经系统”。PerfTrak监控 OEE 和停机时间的原因,PaceTrak跟踪人工任务,而 ProcessTrak 则关注决定整体生产 绩效的隐藏变量。

通过跟踪温度、压力、湿度、体积和重量等过程和环境参数,ProcessTrak 提供了缺失的智能层。它将原始信号转化为性能数据和可操作信息,将机器状态与车间操作员的工作条件联系起来。

这种实时可视性使生产环境管理者能够在整个生产环境中快速发现异常、防止故障并保证产品质量 一致性。

从隐藏参数到生产效率:实时监控工具如何改变游戏规则

传统的 OEE 面板显示发生了什么。ProcessTrak 则解释了发生的原因。因此,它不仅仅是一个生产跟踪软件,更是一个完整的工厂时间跟踪 系统

通过将时间数据收集与先进的机器学习和精益原则相结合,ProcessTrak 可提供预测信息。例如,2°C 的温度漂移在对涂层质量或操作员效率产生影响之前就能被检测到。管理人员可以实施持续改进战略,而不是被动地灭火。

交互式仪表盘:将绩效数据转化为可用信息

直观的网络界面和平板电脑应用程序提供了交互式仪表盘,可集中处理所有基于时间的数据。用户可以实时查看生产监控指标、设置自定义阈值并即时跟踪偏差。

警报会直接发送到智能手机,使主管人员能够迅速做出反应。操作员还可以为非扫描参数输入手动值,为自动和手动任务创建完整、准确的工作流程

这些工具可简化报告,简化及时的生产监控,并与关键性能指标保持一致,从而提高运行效率。

实时收集数据,减少停机时间,提高产品质量

计划外停机仍是制造业成本最高的挑战。通过监控关键工艺参数,ProcessTrak 可将维护工作从被动式转变为预测式。

这种积极主动的方法不仅能减少故障,还能提高产品质量、减少废品并确保符合行业标准。有了更智能的生产监控系统,工厂就能实现更好的生产绩效,保护利润。

Fabtech 2025 现场:了解生产时间控制系统如何在真实车间环境中工作

À 制造技术 2025 9 月 8 日至 11 日,芝加哥麦考密克广场),TEEPTRAK 将展示实时生产监控的实际应用。在 10032 号展台,首席执行官 François Coulloudon 将现场演示 ProcessTrak,该产品可在模拟车间中发现隐藏的低效率问题。

游客将体验到 :

  • 实时显示温度、压力和湿度变化

  • 显示主动干预的预测警报模拟

  • 质量相关性分析证明参数与结果之间的联系

  • 移动通知,随时随地即时响应

除 ProcessTrak 外,与会者还将看到PerfTrak仪表盘(OEE、停机原因)和PaceTrak界面(手动任务跟踪)。这些软件模块共同展示了完整的 TEEPTRAK 套件如何支持智能制造

从 10032 号展台到为您的生产环境带来投资回报,只用了不到 6 个月的时间

ProcessTrak 即插即用:安装时间不到一小时。将模块连接到传感器或 PLC,定位工作站平板电脑并配置您的虚拟工厂。与复杂的实时生产监控 系统不同,它只需极少的停机时间,即可立即获得结果。

案例研究表明,生产率提高了 5-30%,投资回报期不到六个月。这使它成为现代工业最实用的生产时间控制工具之一。

制造业的持续改进:实时监控软件的重要性

制造业的可持续竞争力需要的不仅仅是新机器:还需要更好的可视性。通过将制造执行系统实践与实时参数信息相结合,企业可以在整个生产环境中推动持续改进并降低风险。

利用 ProcessTrak生产监控软件,管理人员可以获得将机器、操作员和环境联系在一起的详细性能数据。这种整体方法是真正智能制造的基础。

准备好转变您的运营方式了吗?

  • 在 Fabtech:请参观 10032 号展台,观看 François Coulloudon 的现场演示。

  • 在线:在teeptrak.com上规划您的个性化演示

  • 全球访问:为国际行业提供虚拟演示

下载您的 案例研究了解基于时间的生产控制如何将隐藏的低效转化为可衡量的绩效收益。

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