Dashboard ideal OEE

Bagaimana dashboard yang paling ideal untuk OEE?

Untuk mendefinisikan dashboard yang ideal bagi manufacturing, konspenya kembali kepada goals dari setiap perusahaan, tidak bisa disamaratakan. Dashboard sangat customize.

Dashboard OEE harus berisikan komponen nya : availability time, performance, quality rate, mesin output, downtime information, machine identification, production lot dan lain-lain. tergantung kepada keinginan Manajemen perusahaan.

Namun perlu digaris bawahi bahwa ada 2 jenis dashboard yang sering dijumpai di Manufacturing. Dibelahan dunia manapun, antaralain :

1. Dashboard yang dibuat dengan platform .net. biasanya dihasilkan pada tingkat edge computing. Dashboard jenis ini sangat powerfull. jauh lebih Real Time dengan dashboard yang dibuat secara web base dalam platform edge cloud atau edge fog. Scanning data 100 menit second bisa didapatkan. Mengakomodasi output sesungguhnya dari high speed machine. Apa yang keluar sebagai output dari mesin, akan langsung ditampilkan dalam hitungan milisecond. Nyaris tidak ada delay yang terjadi.
   Kekurangan dari dashboard dengan platform .net ini adalah tampilannya yang tidak begitu manis, tidak terlalu estetik dan terkesan kaku. Belum diolah datanya dengan machine learning. Masih dalam tingkat Edge computing. Belum terintegrasi dengan big data analytics. Data pada dashboard hanya bisa dikonsumsi offline, dan memerlukan instalasi dari client atas compiling software nya.
   Devise yang digunakan sebagai client juga mempunyai spesifikasi khusus. tidak sembarang bisa di install.

1. Dashboard yang dibuat dengan platform .net. biasanya dihasilkan pada tingkat edge computing. Dashboard jenis ini sangat powerfull. jauh lebih Real Time dengan dashboard yang dibuat secara web base dalam platform edge cloud atau edge fog. Scanning data 100 menit second bisa didapatkan. Mengakomodasi output sesungguhnya dari high speed machine. Apa yang keluar sebagai output dari mesin, akan langsung ditampilkan dalam hitungan milisecond. Nyaris tidak ada delay yang terjadi.
   Kekurangan dari dashboard dengan platform .net ini adalah tampilannya yang tidak begitu manis, tidak terlalu estetik dan terkesan kaku. Belum diolah datanya dengan machine learning. Masih dalam tingkat Edge computing. Belum terintegrasi dengan big data analytics. Data pada dashboard hanya bisa dikonsumsi offline, dan memerlukan instalasi dari client atas compiling software nya.
   Devise yang digunakan sebagai client juga mempunyai spesifikasi khusus. tidak sembarang bisa di install.
   
2. Dashboard yang kedua adalah gas port yang dibangun secara Webbase pada platform egde cloud. data-data dari Edge computing ataupun dari edge device dikirimkan kepada platform cloud untuk diolah dan dibuatkan dashboardnya.
   Berbagai protokol digunakan untuk pengolahan data. Salah yang sangat umum adalah MQTT protokol. Tampilan website sangatlah estetik, sangat menarik, kemudian sangat fleksibel, bisa diakses dengan berbagai platform, Android, iOS, Windows, Linux dll. diakses di mana dan kapan saja. Tentunya dengan berbagai otoritas dan password.
   
   kekurangan dari dashboard adalah latency data yang cukup tinggi, atau delay data yang cukup tinggi. saya secara pribadi setuju dan suka menggunakan dashboard ini dengan catatan bahwa data yang dikirimkan ke Cloud system adalah data final, yang tidak memerlukan kecepatan data, yang tidak memerlukan pengolahan lebih lanjut, kalaupun ada pengolahan data yang memerlukan kecepatan tinggi, hal itu seharusnya dilakukan di tingkat edge computing. artinya sudah beres di bagian platform tersebut.

1. 
   
2. Dashboard yang kedua adalah gas port yang dibangun secara Webbase pada platform egde cloud. data-data dari Edge computing ataupun dari edge device dikirimkan kepada platform cloud untuk diolah dan dibuatkan dashboardnya.
   Berbagai protokol digunakan untuk pengolahan data. Salah yang sangat umum adalah MQTT protokol. Tampilan website sangatlah estetik, sangat menarik, kemudian sangat fleksibel, bisa diakses dengan berbagai platform, Android, iOS, Windows, Linux dll. diakses di mana dan kapan saja. Tentunya dengan berbagai otoritas dan password.
   
   kekurangan dari dashboard adalah latency data yang cukup tinggi, atau delay data yang cukup tinggi. saya secara pribadi setuju dan suka menggunakan dashboard ini dengan catatan bahwa data yang dikirimkan ke Cloud system adalah data final, yang tidak memerlukan kecepatan data, yang tidak memerlukan pengolahan lebih lanjut, kalaupun ada pengolahan data yang memerlukan kecepatan tinggi, hal itu seharusnya dilakukan di tingkat edge computing. artinya sudah beres di bagian platform tersebut.

Dashboard dengan tampilan dot net untuk OEE Scoring

Dashboard dengan tampilan Webbase

OEE, oee, oee adalah, rumus oee, metode oee, oee mesin, oee solution, contoh menghitung oee, oee benchmark data, oee calculation, example, oee industry, vmtech, perusahaan vmtech, vmtech software, victor harefa, industry 4.0, rockwell automation, wonderware, efactory, IIOT, IOT, Edge computing, Edge cloud, mttr, mtbf, machine, mesin, suhu, akuisisi data mesin, packing, cokote, minor stop,scada system, apa itu mes, mes adalah