मी कसे बोरिंग मशीनची दक्षता आणि उत्पादकता गणना करू शकतो?

परिचय

ड्रिलिंग उद्योगातील मुख्य प्रदर्शन मापने बोरहॉल ड्रिल करण्यासाठी घेतलेला वेळ आहे. याच द्वारे यंत्राचा प्रदर्शन हीच दरशविला जातो, पण ते एकूण ड्रिलिंग परियोजनांच्या खर्चांमध्ये आणि कालरेखेत असर देतात. या मूल्यांचे निर्धारण करून कंपनियां त्यांच्या व्यवसाय कार्यक्षमता वाढवू शकतात खर्चाच्या ओलांच्या बचतीच्या आणि अधिक सुरक्षित कामगिरीसाठी. हा लेख बोरहॉल ड्रिलिंग मशीनच्या कार्यक्षमतेबद्दल समजून आणि त्याच्या प्रदर्शनाच्या गणनेसाठी पूर्ण मार्गदर्शन प्रदान करतो.

कार्यक्षमता व उत्पादकता: स्पष्टीकरण

ड्रिलिंग [कार्यक्षमता] = यंत्र त्याच्या कामाचा जिथे सर्वात कमी ऊर्जा आणि वेळ वापरून जिथे सर्वात अधिक कार्यक्षमतेने करते. इतर ओळख, उत्पादकता यंत्राने उत्पन्न केलेल्या फळांचे मापन त्याच्या घटकांशी (वेळ, श्रम, सामग्री) तुलना करते. उच्च कार्यक्षमता आवश्यक आहे कारण ती वेळ बचवते (खर्च), पर्यावरणावर नकारात्मक भार देते आणि परियोजना कालरेखा शिखरावर स्थापित करते.

KPIs (Key Performance Indicators)

KPI हे Key Performance Indicators चा संक्षिप्त मोर्या आहे. त्याची सरळतम रूपे, KPIs हे उद्देश्यांप्रमाणे कामगिरीच्या सफलतेचे मोजण्यासाठी माध्यम आहे. बोरिंग मशीनसाठी वाढवल्या जाणार्‍या सामान्य KPIs नाहीत

- डब्ल्यूओबी किंवा लागू वजन: ड्रिल बिटवरचा शक्ती.

- आरओपी किंवा आत प्रवेश करण्याची गती: एक फॉर्मॅशनमधून प्रगती (बोरिंग) करण्याची गती आत प्रवेश करण्याची गतीः ड्रिल बिट किती वेगाने फॉर्मॅशनमध्ये प्रगती करते.

- वापर न श: मशीन वापरली जाणार्‍या कालावधीचा अनुपात ज्या काळात ती चालू आहे.

- उपलब्धता घटक: ज्या वेळेत एखादा वस्तू कार्यरत आहे.

- बंद झालेले काळ: हे त्या काळातील समय आहे ज्यामुळे मशीन पुन्हा ठेवण्यासाठी खर्च येईल किंवा इतक्या इतर मुद्द्यांमुळे वापरू शकत नाही.

प्रवेश दराचे गणना करणे

उत्पादकता स्तराच्या निर्धारणासाठी महत्त्वाचे KPIs प्रवेश दर आहे. इतर शब्दांमध्ये, हे दिलेल्या कालावधीत घोळलेली गहाळत आहे आणि तो गणना करण्यासाठी खालीलप्रमाणे दिले आहे:

PR [फिट प्रति तास] = घोळलेली गहाळत / घोळण्याचा काल

घोळण्याच्या प्रवेश दरावर प्रभाव देणारे तीन बिंदू आहेत: घोळणे बिटचे प्रकार आणि स्थिती, भूवैज्ञानिक निर्माणाची कडकता, आणि घोळण्याच्या द्रवचे प्रदर्शन. या कारकांचा अधिकृत करून त्यामुळे प्रवेश दर आणि त्यामुळे उत्पादकता वाढवली जाऊ शकते.

वापर किमत गणना

एक ड्रिल मशीन यांच्या कार्याचे वैशिष्ट्य मोजण्यासाठी महत्त्वपूर्ण मापन हा आम्ही 'वापर किमत' म्हणून ओळखतो. हे ड्रिलच्या संपूर्ण कार्यकाळाशिवाय (वास्तविक ड्रिलिंग) ड्रिलच्या संपूर्ण उपलब्ध काळाशी भागाकार करून निश्चित केले जाते. वापर किमतची फॉर्मूला प्रतिशतात आहे.

UR=वास्तविक ड्रिलिंग काळ/(संपूर्ण उपलब्ध काळ × 2)

वापर किमत वाढवण्यासाठी y अ-उत्पादक वेळेचे कमीत कमी करणे, उदा. पुरवठा येण्याची प्रतीक्षा करणे किंवा किरकोळ समस्या सोडवणे  दुर्घटना कमी करण्यासाठी रक्षण शिफारसांचा ऑप्टिमाइजिंग करा

उपलब्धता गुणक A = IT/T, ज्यामध्ये It संपूर्ण उपलब्ध काळ आहे आणि T संपूर्ण मशीन कार्य काळ दर्शवते.

उपलब्धता गुणक — हे एक मापन आहे ज्यामध्ये ड्रिलिंगसाठी उपलब्ध असलेल्या काळाचे प्रतिशत दर्शविले जाते. हे समीकरणाने गणना करण्यात येते:

उपलब्धता घटक (AF) = ऑपरेशनल वेळ/एकूण वेळ

उपलब्धता गुणक मोजण्यासाठी आणि त्याचे वाढवण्यासाठी दुर्घटना यांच्या मूल कारणांची पहचान करणे आवश्यक आहे आणि लांबकाळीन सुरक्षित रणनीती विकसित करणे जसे की रक्षणात्मक रक्षण किंवा तेज वापरणे प्रक्रिया.

त्रॅकिंग दरम्यान आणि बंदपड़ता कमी करण्यासाठी ऑप्टिमाइज्ड

बंदपड़ता उत्पादकता-वाजवी एक डॅम्पर आहे, कारण हे म्हणजे वेगळे वेळ खोट लागली. हे त्यांच्या बंदपड़ता घडवण्याची आवृत्ती, किती लांब काळ आणि बंदपड़ता झाल्याचे कारण सांगते. नियमित सुरक्षण लॉग, दैनिक ओपरेशन प्रतिवेदन आणि उपकरणाच्या वास्तविक-समय निगराणीचे परिणाम हे डाटा सादर करण्यासाठी वापरल्या जाऊ शकणाऱ्या उदाहरण आहेत. बंदपड़ता कमी करण्यासाठी तुम्हाला नियमित सुरक्षण, गुणवत्तेच्या घटकांच्या खरेदीवर आणि अपरिहार्य मुद्द्यांच्या वेगवेगळ्या परिणामासाठी एक योजना ठेवण्यावर भर देणे आवश्यक आहे.

संसाधन वापराचे मोजणे

संसाधन वापराचा ऑप्टिमाइज्ड: हे सर्व खनन कार्यांमध्ये सामग्री, ऊर्जा आणि मजुरीचा वापर बद्दल आहे. मूल्यांकन ओवर वापर आणि संगठनातील सुधारांवर अंदाज देते. उदाहरणार्थ, खनन द्रव, वायु, आणि विद्युत यांच्या अपशिष्ट आणि वापरावर बेहतर दृष्टीकोन मिळवून बचत करण्याची शक्यता आहे.

डेटा एनालिटिक्स आणि मॉनिटरिंग सिस्टम

माझ्या अनुभवानुसार, बोरिंग संचालन ही क्रियाकलापांमध्ये डेटा एनॅलिटिक्स आणि मॉनिटरिंग सिस्टमचा वापर करते, ज्यामुळे यात इतर कोणत्याही विभागपेक्षा जास्त फायदा होतो. त्यांनी यंत्र आणि त्याच्या संचालनाबद्दल डेटा शोधून काढला आहे जे त्रенд पहाण्यास, अपरबर घटनांची भविष्यवाणी करण्यास, आणि इतर प्रकारच्या ऑप्टिमाइज्ड परफॉर्मेंसच्या साठी वापरले जातात. या उपकरणांमध्ये IoT-शक्तीचे सेंसर्स, क्लाउड एनॅलिटिक्स प्लेटफॉर्म्स आणि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम्स समाविष्ट आहेत.

वास्तविक जीवनातील उदाहरणे आणि केस स्टडी

वास्तविक जगातील केस स्टडी यांचा वापर करून त्यांना तपासून बघता येते की कसे कार्यक्षमता आणि उत्पादकता गणना करायची आहे. उदाहरणार्थ, बोरिंग कंपनी नवीन बोरिंगचा प्रक्रिया शुरू करू शकते आणि हे पेनिट्रेशन रेट/यूटिलाइझेशन रेटमध्ये बदल घडवू शकते. या वास्तविक उदाहरणांमध्ये बोरिंग यंत्रांच्या उत्कृष्ट आणि खराब प्रथांबद्दल शिकण्याचा स्रोत असू शकतो.

निष्कर्ष

बोरिंग मशीनची कार्यक्षमता आणि उत्पादकता. या प्रकारच्या यंत्रासाठी खालील काही प्रमुख कार्यकारी निर्देशक आहेत: प्रवेश दर वापर दर उपलब्धता घटक डाउनटाइम कंपन्या या मेट्रिक्सचा मागोवा घेऊन आणि डेटा विश्लेषण आणि देखरेख प्रणाली स्थापित करून त्यांच्या ड्रिलिंग ऑपरेशन्समध्ये सुधारणा करू शकतात, खर्च कमी करू शकतात आणि प्रकल्पाच्या टाइमलाइन कमी करू शकतात. या गणनांचा सतत मागोवा ठेवणे आणि सुधारणे आवश्यक आहे जेणेकरून ड्रिलिंग उद्योगात स्पर्धात्मकता असेल.