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减少制造业中的废料 削减成本，并在整个生产流程中创造效益。制造业巨头通过采用有针对性的减少废料策略，削减了高达 40% 的开支。废料控制不力会直接侵蚀利润空间。即使是微小的改进，也能节省大量成本，提高运营的可持续性。

制造业无法避免废品，但企业可以通过正确的方法将其影响降至最低。高废品率会破坏生产效率，降低产出质量，最终损害客户满意度。低废品率表明生产运行高效，浪费少，产出高。公司可以通过减少废料的战略零件布局来优化资源利用。减少废料可以节约自然资源、减少污染、减少浪费，同时提高公司的盈利能力。

制造商减少废料以降低成本 40%

制造公司发现，废料管理与利润之间存在直接联系。一家大型工业包装制造商每年因浪费锡、钢和涂层而损失数百万美元。他们通过有针对性的改进措施解决了这一问题，仅用五周时间就减少了 22% 的废料，每年可节省 $120 万美元。现在，许多公司通过精心策划的废金属回收计划，将工业废料转化为宝贵的资源，从而降低了原材料成本。

制造业中的废料如何影响盈利能力

材料成本是生产成本的大头之一。高废品率会在整个生产过程中引发一连串的经济损失。当产生过多废料时，公司要付出双倍的代价--一次是购买材料，另一次是处理废料。

废料通过多种渠道影响盈利能力：

• 原材料成本增加:公司必须购买额外的材料来替代生产废料

• 废物管理费用增加:移动、处置和处理废料增加了大量运营成本

• 生产率降低:管理废料和修复产品可降低整体效率

• 竞争地位降低:生产成本上升可能导致价格上涨或利润减少

废品率的计算方法是将无法使用的单位除以生产的总单位，它显示了生产效率的高低。高废品率表明存在质量控制问题和运营问题，这些问题会侵蚀利润。跟踪并努力降低废品率的公司通常比忽视这一指标的竞争对手获得更好的利润。

减少废品为何是战略重点

当今制造业竞争激烈，企业必须优化和削减成本。减少废品率至关重要，因为材料占制造成本的很大一部分。降低废品率意味着减少对原材料的需求，从而节约成本，尤其是金属和专用部件等昂贵材料。有效降低废品率可为企业带来优势，使其能够提高利润或降低价格以获得市场份额。例如，一家制造商在五周内削减了 22% 的成本，比他们的目标高出 35%。废物处理成本的上升和更严格的法规使得减少废料成为降低成本和实现可持续发展的关键。产生废料较少的公司运营效率更高，停机时间更短，生产速度更快。废料通常被认为是不可避免的，但过多的废料会对利润产生负面影响。通过根本原因分析来确定废料的来源，可以发现不良流程、维护问题、不正确的设置、工具问题和培训不足是常见的罪魁祸首。在改进计划中优先考虑减少废品的公司，将使自己在效率是生存之本的环境中茁壮成长.

制造废料的常见原因

生产过程中会产生多种来源的废料。 设备故障 旧的程序跟不上新技术的发展，导致更多的浪费。旧的程序跟不上新技术的发展，导致更多的浪费。质量标准和公差也有很大不同--严格的规格往往意味着更多的废品。

由于标准工作不一致，每个操作员都倾向于制定自己的方法。这样就很难找到问题所在。不稳定的设备会增加不可预测的变数，表现为客户投诉或内部报废。当维护工作滞后时，机器就会偏离规格，因此操作员必须不断调整设置才能保证质量。

不良流程和培训如何造成浪费

不良工艺是制造业产生废料的基础。陈旧、低效的生产方法自然会造成更多的浪费。错误的设置程序、糟糕的维护和薄弱的流程控制都会影响质量。

培训不力会使这些问题更加严重。操作员如果没有得到正确的指导，就会犯错误，造成废品。业内人士告诉我们，未经培训的工人往往会生产出有缺陷的产品。当薄弱的上报系统让小问题演变成批量缺陷时，问题就会变得更大--团队记录了问题，却没有妥善解决。

工艺变更也需要谨慎管理。当机器设置、材料或工具发生变化而没有适当的文档记录时，生产就会产生 "无声杀手"。质量团队在发生变更时，如果没有他们的参与，就无法追溯问题的源头。

原材料质量在废料产生中的作用

原材料质量决定了生产过程中的废品率。不符合规格的材料甚至在开始生产之前就会被拒收。这对公司打击很大，因为材料通常是生产中成本最高的。

不一致的材料会导致不可预测的结果。与杂质较多的废钢相比，及时回收的废钢质量更好。废钢质量下降，而产品标准却越来越高，钢铁制造商面临着严峻的挑战。

影响不仅仅是废品率。劣质材料每吨产出需要更多能量。有些杂质在加工过程中无法去除，因此会以 "杂质 "的形式存在，对产品质量造成永久性影响。

生产环境需要经济实惠的解决方案来解决这些问题。答案就在于可靠的质量控制、良好的培训计划、标准流程和明智的材料采购。

废品率和 OEE 等指标如何揭示隐藏的浪费现象

良好的衡量标准是任何成功减少废料计划的生命线。使用强大衡量标准的公司可以看到以前隐藏的浪费。这有助于他们做出具体的改进，节省大量成本。

制造业的平均废品率是多少？

废品率是一个基本指标，它显示了不符合质量标准的制造部件所占的百分比。大多数制造企业的正常废品率在 2% 到 5% 之间。废品率低于这一范围的公司显示了出色的效率。高于 5% 的企业则可能面临重大的 质量控制挑战 需要快速关注的问题。

您可以轻松计算废品率。只需将无法使用的单位除以总生产单位，再乘以 100 即可得出百分比。通过这个简单的计算，您可以了解到很多有关生产效率的信息。高废品率表明生产存在问题，这些问题可能来自不良材料、机器问题或旧程序。

使用 OEE 识别低效

整体设备效率（OEE）仍然是衡量生产效率的最佳方法。它显示了计划生产时间中实际生产出好零件的百分比。这个详细的指标关注三个关键领域：

• 可用性 - 计算停机损失

• 性能 - 测量速度损失

• 质量--考虑缺陷和返工

OEE 的质量部分与减少废料工作直接相关。它计算不符合质量标准的零件，包括需要返工的零件。微小的质量改进就能大幅改变 OEE 分数。质量率从 83% 提高到 93% 可以将 OEE 从 59.9% 提高到 67.2%。

许多制造商的实际 OEE 低于预测值，通常为 25-30%，而管理者却认为高出 20-30 个点。这种差距显示了 "隐蔽工厂 "问题，即未记录的浪费吞噬了 20-40% 的制造能力。

为什么 质量指标 帮助削减废料

质量指标可以揭示生产中产生隐形浪费的领域。这些衡量标准有助于企业发现具体问题，计算其影响，并有针对性地加以解决。

仔细跟踪废品率的公司可以准确地找到其生产需要改进的地方。其经济效益显而易见--平均而言，制造商每年在废品和返工上花费的收入高达 2.2%。即使是微小的改进，也会迅速增加。一家价值 $1 亿美元的公司，如果能将废品率降低 10%，每年就能节省 $22 万美元。

地面应用证明了这些测量系统的良好效果。一家工厂存在表面缺陷问题，但通过增加测量系统解决了问题。他们找到了造成 5% 废品率的原因，并最终将废品率降为零。使用流程审核的航空航天公司通过仔细测量和监控，将内部缺陷减少了 73%。

利用这些质量指标的公司可以看到以前隐藏的浪费。这就为削减整个运营成本创造了机会。

精益生产和根源分析如何降低废品率

精益生产提供了行之有效的框架，通过系统性地消除浪费来正面解决废品问题。与传统方法不同的是，精益生产方法针对的是废品产生的机制而不仅仅是表象。

如何布置部件以尽量减少废品？

战略性零件排版是最大限度减少生产废料的基本技术。在这一过程中，需要在单个材料板中精心安排多个零件，以最大限度地提高利用率。公司可以通过将不同类型的零件套入一个共同的模具来节省材料。这样就不需要单独的模具。设计人员必须首先考虑产量。较大的零件应该有更大的生产需求，以防止在只需要较小零件时浪费材料。工程师还必须注意材料的晶粒方向，尤其是在成型高碳钢或高强度钢时。与晶粒平行的弯曲可能会导致开裂。

实施精益原则，减少废料

精益生产的核心理念旨在消除一切形式的浪费。这种方法消除一切不能为客户带来价值的东西。公司使用 5S（分类、整顿、清扫、清洁、规范、保持）等技术来整理工作空间，减少低效。阴影板是很好的可视化管理工具，有助于快速定位设备，最大限度地减少浪费。定期的设备维护可避免切割不准确和公差差而造成废品。良好的操作员培训可帮助员工减少错误，获得准确的结果。

进行根本原因分析，实现长期收益

根本原因分析 (RCA) 为确定产生废品的基本原因提供了一个周密的框架。DMAIC 流程（定义、测量、分析、改进、控制）是解决问题的系统方法。团队在 "定义 "阶段确定需要解决的具体问题。测量阶段设定可量化的基线测量值进行比较。调查人员在分析阶段找出问题背后的主要原因。改进阶段将解决方案落实到位，以解决已确定的原因。控制阶段则是让这些改进工作持续下去。

5 个为什么 "技术是另一个强大的 RCA 工具。一家制造公司就证明了这一点，它通过系统性的提问，在不增加额外投资的情况下消除了 "最后一块材料划伤 "的废料。

技术如何帮助实时减少废料

现代技术为制造商提供了有效的工具，通过即时分析来遏制废品，从而快速获得经济收益。采用这些技术的公司将废品率降低了 20% 以上。这种改善来自于持续监控和快速反应系统。

MES 系统和实时监控工具

制造执行系统（MES）可实时显示车间作业。这有助于制造商立即发现质量问题。这些系统会跟踪关键的生产指标，如测量有缺陷或无法使用的单元的废料计数。MES 平台可自动检测问题，并限制不良部件和浪费的材料。

实时监控可以捕捉到可能被忽视的工艺问题。短暂的生产中断看似微不足道，但造成的生产损失却比长时间的故障更大。如果没有自动数据采集功能，这些短暂的中断就会被管理层隐藏起来，累积起来就会造成更多的废品。一个真实的例子显示，每天的温度变化仅影响 0.3% 的生产周期，每个工具每年就会产生 4,181 个不良零件。每个不良部件的成本约为 $5。

预测性维护 防止设备报废

预测性维护利用传感器数据和人工智能算法，在设备故障发生之前就发现它们。这种方法通过阻止故障机器产生缺陷来减少废料。研究表明，这种方法可以减少 10-20% 的浪费，提高 5-20% 的工人生产率。

财富》全球 500 强企业每年因意外停机损失约 $1.5 万亿美元。先进的分析和机器学习算法可以帮助制造商捕捉到人们可能忽略的细微设备变化。这样，团队就能在质量下降之前解决问题。

使用 数据分析 优化生产

数据分析通过揭示生产流程中隐藏的模式重塑制造业。机器学习模型通过优化参数，降低了 4.4% 的废品率。这些系统分析操作条件，并立即标记效率下降。

数字双胞胎可在实际生产开始前进行模拟，以发现潜在的浪费源。您可以与 eMoldino 项目专家讨论如何设置高级分析。这些工具可预测何时会超出特定限制，并在缺陷造成过多废料之前触发快速修复。

先进的分析技术使制造商能够对流程做出明智的改变，从而提高生产率、降低成本并最大限度地减少浪费。

底线：战略性减少废料推动制造业成功

制造业巨头通过战略性废料管理显著降低了成本。实施有针对性的减少废料措施的公司最多可削减 40% 的开支。这些措施还提高了运营的可持续性。材料浪费直接影响利润率。这使得减少废料成为一项战略重点，而不仅仅是运营问题。

造成废料产生的因素有很多。设备故障、程序过时、培训不力和原材料不达标都会增加问题的严重性。企业需要通过详细的方法来解决这些基本驱动因素。它们必须建立弹性测量系统，跟踪废品率和 OEE 等指标。这些指标揭示了悄然消耗资源的隐性低效。顶级制造商将废品率控制在 5% 以下。这为他们带来了巨大的竞争优势。

精益生产原则为系统地解决浪费问题提供了行之有效的框架。战略性零件排版、5S 实施和可视化管理工具有助于减少材料损耗。团队可以通过 DMAIC 和 5 个为什么法等根本原因分析技术发现并永久性地消除问题。

技术也发挥着至关重要的作用。MES 系统通过最新的数据分析显示生产流程。预测性维护可在设备出现缺陷之前将其阻止。数据分析可以发现隐藏的模式，让团队及早采取行动，防止废品的产生。

证据确凿。将减少废料作为优先事项的制造商看到的不仅仅是节约成本的好处。他们节约了自然资源，减少了污染。他们的废物处理成本下降。这增强了他们的市场地位。企业不应将废料视为不可避免的副产品，而应将其视为持续改进的机会。废品率每下降一个百分点，都会带来可观的经济收益。这些环境效益会遍及整个组织。