在当今竞争激烈的汽车行业中，公司缩减运营成本以确保工厂保持健康的运营利润正变得日益重要。
制造业的运营效率提升是众多工作的目标之一。比如，在 1 级汽车零件制造中，常见的是拥有专门设计的设备，通过单台资本设备来生产多种组件（柔性制造）。为了兼容多种组件，设计了不同的刀具，放置在该资本设备中。这就减少了单品种制造设备通常所需的占地面积和成本。然而，虽然获得了这样的灵活性，新的风险也随之出现，比如刀具安装错误时运行设备（这可能导致废品率上升）、零件组装不正确和/或贵重刀具损毁/损坏、运费增加、外包成本、人力增加、分选和返工成本等。
操作人员手动输入加工程序或刀具更换信息会提高人为错误概率 (HEP)。“采用普通工作惯例的企业的典型故障率范围为每百次机会 10 至 30 次差错。在采用普通质量管理方法且管理良好的工作场所中，可能达到的最佳绩效是，故障率为每百次机会 5 至 10 次差错。”(Sondalini)
知道产品换型频率，就可以快速计算这些潜在差错的成本。解决这个问题的一种方法是，打造智能刀具系统 (Smart Tooling)，从而将 RFID 标签附在刀具上，将读/写天线安装在机械上并集成到资本设备的控制架构中。可扩展解决方案的大门现已打开，在这种方案中，每个刀具分配有识别具体刀具的唯一 ID 或“牌照”。通过正确集成资本设备，工厂现在能够识别哪个刀具在哪个 OP 工位上就位，并且只有在确认已将正确的刀具安放到位后，才能运行。此外，还可以将过程数据（如运行时间、所生产的零件以及刀具返工数据）保存在标签本身上，以此开展预见性维护。这些数据的收集和监控可促进工厂的 IIoT 进程和预见性维护能力，在刀具接近寿命终点时或者在需要返工时告知关键工作人员，从而有助于提升 OEE（设备综合效率）。
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*来源：Mike Sondalini - 管理总监，“Lifetime Reliability Solutions”（寿命可靠性解决方案），文章：Unearth the answers and solve the causes of human error in your company by understanding the hidden truths in human error rate tables（通过理解人为差错率表中的隐藏事实挖掘答案并解决公司中的人为错误）
