Come si possono calcolare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) per migliorare la produttività delle gru per container?

Il calcolo dei KPI si basa sull'analisi, guidata dagli eventi, dei segnali di processo per ciascun ciclo di carico. Con ibaPDA-PLC-Xplorer, i dati di controllo rilevanti vengono acquisiti ed elaborati in KPI tramite ibaAnalyzer. Questi KPI rappresentano indicatori chiave di prestazione quali i tempi di ciclo o i tassi di utilizzo. Ciò consente di individuare in modo mirato i colli di bottiglia e le inefficienze.

Come è possibile monitorare e confrontare centralmente gli impianti distribuiti sul territorio?

Un'architettura dati centralizzata consente l'analisi dei dati operativi a livello trasversale tra le diverse sedi. Con ibaHD-Server, i dati vengono archiviati localmente e resi disponibili per un accesso centralizzato. ibaAnalyzer permette il confronto diretto degli indicatori chiave di prestazione (KPI) tra più sedi. Ciò garantisce trasparenza riguardo alle prestazioni complessive delle operazioni distribuite.

Come è possibile individuare i colli di bottiglia nei processi logistici sulla base dei dati?

I colli di bottiglia diventano evidenti attraverso l'analisi dei tempi di ciclo, dei tempi di fermo e dei profili di carico. Con ibaAnalyzer, questi indicatori chiave di prestazione (KPI) possono essere estratti e valutati dai dati grezzi registrati. L'acquisizione dei dati avviene tramite ibaPDA-PLC-Xplorer. Ciò consente di individuare con precisione i punti di strozzatura e favorisce l'attuazione di misure di ottimizzazione mirate.

Come si può implementare la manutenzione basata sui dati nella logistica portuale?

Un efficace programma di manutenzione preventiva richiede un'analisi continua dei dati di utilizzo e dei profili di carico. Con ibaDatCoordinator, gli indicatori chiave di prestazione (KPI) rilevanti vengono trasferiti automaticamente nei database e resi disponibili per ulteriori analisi. In combinazione con ibaHD-Server, si crea così una base dati a lungo termine che consente di pianificare le attività di manutenzione in base alle condizioni effettive.

Come è possibile determinare la durata effettiva dei componenti dell'impianto sulla base dei dati?

La durata effettiva può essere determinata analizzando i cicli operativi, le condizioni di carico e la frequenza di utilizzo. ibaAnalyzer consente di valutare questi parametri sulla base dei dati storici. L'acquisizione dei dati avviene tramite ibaPDA-PLC-Xplorer, mentre ibaHD-Server garantisce l'archiviazione a lungo termine. Ciò consente di ottimizzare gli intervalli di manutenzione e di affinare le previsioni sulla durata.

Il sistema iba fornisce una panoramica completa delle operazioni nei diversi porti

Calcolo dei KPI per aumentare la produttività delle gru per container

Quando si parla di logistica portuale, il tempo è denaro. Per identificare più facilmente i colli di bottiglia esistenti e sfruttare così i potenziali di ottimizzazione, una multinazionale della logistica ha deciso di esaminare più da vicino il funzionamento delle proprie gru per container.

Vantaggi per l'azienda La tecnologia Funzioni usate Altre Success Stories

Per questo motivo, il sistema iba è stato installato in quattro porti australiani con cinque-sette gru di carico ciascuno e ha aperto gli occhi all'azienda: Per la prima volta, il cliente ha avuto una panoramica centrale e completa del funzionamento delle gru in tutti i porti. Oltre all'utilizzo della capacità, la pianificazione della manutenzione preventiva è stata migliorata in modo permanente.

Panoramica centrale e completa

di funzionamento delle gru in tutti i porti

Miglioramento dei programmi di manutenzione

e l'introduzione di un concetto di manutenzione preventiva

Determinazione della durata di vita

di una gru in base all'utilizzo effettivo

A large blue shipping container is lifted by a crane against a backdrop of colorful stacked containers.

La tecnologia

Per ogni ciclo di carico e scarico di una gru, l'azienda logistica ha specificato circa 30 KPI rilevanti. Questi dovevano essere estratti in un database centrale. Nel sistema iba installato, i dati della gru vengono acquisiti tramite ibaPDA-PLC-Xplorer, con circa 20 segnali per gru. In una fase successiva, i parametri richiesti vengono calcolati in base agli eventi tramite macro e funzioni di ibaAnalyzer ed estratti in un database SQL con l'aiuto di ibaDatCoordinator e ibaDatCoordinator-DB. Per ogni porta vengono utilizzati un sistema ibaPDA virtualizzato e un server ibaHD. Per tutta la durata del progetto, iba Oceania si è occupata della progettazione e della messa in funzione della soluzione.

Schematic illustration of the iba system

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L'utilizzo del sistema iba ha aperto gli occhi: Per la prima volta, il cliente dispone di una panoramica centrale e completa delle operazioni delle gru in tutti i porti ed è in grado di ottimizzare i processi su questa base.

Ross Gibbs
Ingegnere capo, iba Oceania

Funzioni usate

In questa storia di successo sono state utilizzate le seguenti funzioni del sistema iba.

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Domande frequenti (FAQ)

Come si possono calcolare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) per migliorare la produttività delle gru per container?: Il calcolo dei KPI si basa sull'analisi, guidata dagli eventi, dei segnali di processo per ciascun ciclo di carico. Con ibaPDA-PLC-Xplorer, i dati di controllo rilevanti vengono acquisiti ed elaborati in KPI tramite ibaAnalyzer. Questi KPI rappresentano indicatori chiave di prestazione quali i tempi di ciclo o i tassi di utilizzo. Ciò consente di individuare in modo mirato i colli di bottiglia e le inefficienze.
Come è possibile monitorare e confrontare centralmente gli impianti distribuiti sul territorio?: Un'architettura dati centralizzata consente l'analisi dei dati operativi a livello trasversale tra le diverse sedi. Con ibaHD-Server, i dati vengono archiviati localmente e resi disponibili per un accesso centralizzato. ibaAnalyzer permette il confronto diretto degli indicatori chiave di prestazione (KPI) tra più sedi. Ciò garantisce trasparenza riguardo alle prestazioni complessive delle operazioni distribuite.
Come è possibile individuare i colli di bottiglia nei processi logistici sulla base dei dati?: I colli di bottiglia diventano evidenti attraverso l'analisi dei tempi di ciclo, dei tempi di fermo e dei profili di carico. Con ibaAnalyzer, questi indicatori chiave di prestazione (KPI) possono essere estratti e valutati dai dati grezzi registrati. L'acquisizione dei dati avviene tramite ibaPDA-PLC-Xplorer. Ciò consente di individuare con precisione i punti di strozzatura e favorisce l'attuazione di misure di ottimizzazione mirate.
Come si può implementare la manutenzione basata sui dati nella logistica portuale?: Un efficace programma di manutenzione preventiva richiede un'analisi continua dei dati di utilizzo e dei profili di carico. Con ibaDatCoordinator, gli indicatori chiave di prestazione (KPI) rilevanti vengono trasferiti automaticamente nei database e resi disponibili per ulteriori analisi. In combinazione con ibaHD-Server, si crea così una base dati a lungo termine che consente di pianificare le attività di manutenzione in base alle condizioni effettive.
Come è possibile determinare la durata effettiva dei componenti dell'impianto sulla base dei dati?: La durata effettiva può essere determinata analizzando i cicli operativi, le condizioni di carico e la frequenza di utilizzo. ibaAnalyzer consente di valutare questi parametri sulla base dei dati storici. L'acquisizione dei dati avviene tramite ibaPDA-PLC-Xplorer, mentre ibaHD-Server garantisce l'archiviazione a lungo termine. Ciò consente di ottimizzare gli intervalli di manutenzione e di affinare le previsioni sulla durata.