准时交货 (OTD) 是衡量按承诺完整交付成品或服务的水平，是一种效率信号，可揭示运营状况。这个 KPI 可以得到显着改善，即使它看起来非常具有挑战性——例如，因为制造中出现了新的问题，例如大规模定制。
Exxelia Dearborn，一家专门从事薄膜电容器和 EMI 的电子电容器制造商/ RFI 滤波器，稳步获得 79% 的 OTD 率和 82% 的高成功率。为了做得更好，尝试并实施了多项努力和团队。但是，关于为什么 OTD 率没有提高或无法超过 82% 的典型借口和障碍一再出现。
然而，在收到重要的航空航天和国防部客户反馈后，迪尔伯恩的管理人员有点强迫症（在一种健康的方式）：他们设定了达到 95% OTD 的目标——然后公司实际上达到了 99% OTD 并一直保持在那里。
改进e OTD，从查看问题区域开始。制造商知道 OTD 受到多种因素的影响，例如车间调度、产量估计、不知情的承诺、通用日期范围、库存错误、缺乏经验的规划人员、运输错误、规格错误和供应商拒绝。每个因素都有助于降低 OTD 率，并且一个区域的主要问题不会对 OTD 产生重大影响。对于迪尔伯恩，三个领域被确定并认为是最关键的因素：
通用承诺
这个问题是不明智的承诺和通用日期范围的组合。当客户最终确定订单时，许多制造商的员工仍然猜测生产时间和交货日期，因为他们不知道准确的生产时间，也没有准确分析交货历史记录。
车间优先事项
这个问题集中在生产运行的调度和优先级上。迪尔伯恩平均约 2,000 台制造商图灵订单，使得很难确定首先执行哪个订单或哪个订单需要按优先级顺序上移。结果是车间经常在优先级方面处理不正确的订单。
产量预测
这是一个常见问题：工厂经理、计划员和生产经理知道在制造中一个产品会有一定比例的产品被拒收或丢失。某些行业的制造业在生产运行期间可能会损失 45%。
要问的问题是：您的员工是否有工具来帮助他们准确地确定从多少开始才能成功生产所需的数量?
制造商也需要认识到，OTD的问题不是由各种程序和系统引起的，例如ERP、MES和库存。根本问题在于对来自这些系统的数据的解释。人们被要求根据分散的、不同的数据而不是综合综合来做出准确的决定
最后，将正确的数据呈现给正确的人以做出正确的决定。
我们为迪尔伯恩提供了一个工具。该工具是一个决策平台，连接各种系统，并集成数据以生成分析信息。该平台深入系统以获取适当的数据，通过仪表板将相关数据发送给适当的人员，并结合人工智能来自动执行简单的决策。
当需要做出复杂的决策或没有足够的信息可用时，该平台向内部专家提供所有相关数据和信息，以便根据该专家的经验和见解做出明智的决策。
对于迪尔伯恩来说，决策平台变得神奇，到目前为止已经转化为非凡的超过 40,000 个制造零件的良好 OTD 性能率。消除了繁重的责任和低效率，用数据代替了猜测，细节、准确度和精密度。
