Czym jest analityka produkcji?

Producenci wszelkiego rodzaju, w tym producenci aluminium i stali, wytwórcy komponentów elektronicznych, silników lotniczych i chemikaliów, wykorzystują analizę danych, aby usprawnić działalność fabryk, śledzić wydajność dostawców, zwiększać wskaźnik perfekcyjnych zamówień, identyfikować wąskie gardła w łańcuchu dostaw, poprawiać produktywność pracowników, ograniczać zwroty produktów, a nawet obniżać koszty i zwiększać zyski.

Czym jest analityka produkcji?

Producenci używają analiz danych do unikania nieplanowanych przestojów, śledzenia kluczowych wskaźników wydajności oraz zwiększania wydajności fabryki i zadowolenia klientów. Szerszy trend nazywany jest Przemysłem 4.0 lub inteligentną produkcją. Obejmuje to gromadzenie danych zebranych z tradycyjnych systemów IT, a także sprzętu przemysłowego i uruchamianie aplikacji analitycznych w celu podejmowania bardziej świadomych decyzji. Analizy pomagają również producentom identyfikować główne przyczyny błędów produkcyjnych i przewidzieć wąskie gardła w procesach produkcyjnych i łańcuchu dostaw, które mogą zakłócić realizację zamówień.

Kluczowe wnioski

• Producenci pomagają utrzymać działanie wyposażenia zakładu podczas cyklu produkcyjnego, analizując dane z czujników w celu rozpoznania, kiedy takie urządzenie prawdopodobnie ulegnie awarii.
• Producenci rozważający przejście na modele biznesowe bardziej zorientowane na usługi wykorzystują analizy danych do identyfikowania strumieni przychodów, na które bezpośrednio wpływają nieefektywności produkcyjne.
• Analityka pomaga producentom w ciągłym monitorowaniu łańcuchów dostaw, zapewniając im wgląd w przepływ surowców lub części w drodze od dostawców, a także materiałów znajdujących się w różnych zakładach.
• Producenci wykorzystują analizę danych, aby zmniejszyć liczbę i zakres wycofań produktów poprzez identyfikację konkretnych maszyn lub linii produkcyjnych, na których wystąpiły problemy z jakością. Umożliwia to producentom wycofanie tylko określonych partii produktów, a nie całych wysyłek.
• Producenci używają analiz do śledzenia kluczowych wskaźników wydajności w celu osiągnięcia idealnych celów w zakresie zamówień.

Wyjaśnienie analizy produkcji

Większość producentów używa czujników do zbierania danych z zakładów i urządzeń, znanych jako dane operacyjne, oraz z systemów IT, które obsługują aplikacje do zarządzania procesami produkcyjnymi, finansowymi, łańcucha dostaw i kadrowymi. Analityka produkcji pomaga liderom biznesowym podejmować decyzje na podstawie tych połączonych danych.

Na przykład systemy analityczne pozwalają liderom biznesowym śledzić kluczowe wskaźniki wydajności (KPI), aby określić, którzy dostawcy konsekwentnie realizują dostawy zgodnie z harmonogramem, identyfikować wąskie gardła w łańcuchu dostaw i ograniczyć zakres wycofywania produktów. Systemy analityczne interpretują również dane dotyczące zapasów i zleceń roboczych z systemu ERP oraz dane generowane przez maszyny w zakładzie produkcyjnym, a także informują menedżerów o możliwości opóźnienia ważnego terminu dostawy z powodu niewystarczającej wydajności lub przestojów maszyn. Tego typu analizy pomagają producentom poprawić wskaźnik perfekcyjnych zamówień (KPI), który odzwierciedla zdolność firmy do dostarczania odpowiedniej liczby produktów, bez strat lub uszkodzeń, w odpowiednim opakowaniu oraz z fakturami, które dokładnie odzwierciedlają ustaloną cenę i liczbę dostarczonych towarów.

Na czym polega analiza produkcji?

W przypadku większości producentów czujniki podłączone do kluczowych urządzeń wysyłają stałe strumienie danych, które zazwyczaj przechowywane są w hurtowni danych, zawierające każdy możliwy typ parametrów, np. temperaturę, przy której pracuje silnik, czy poziom wibracji emitowanych przez łożyska kulkowe. Wszystkie te parametry mogą wskazywać na potencjalny problem, który należy rozwiązać, zanim sprzęt ulegnie awarii i zatrzyma linię produkcyjną.

Bardziej zaawansowane fabryki łączą dane operacyjne z powiązanymi systemami IT, aby powiadamiać jednostki produkcyjne o możliwych zakłóceniach oraz informować liderów biznesowych, że dane zlecenie robocze lub produkcja związana z danym sprzętem są zagrożone. Tego typu analizy mogą również obejmować zapasy. Menedżerowie korzystają z aplikacji, aby zobaczyć, gdzie znajdują się zapasy, czy są w magazynach czy w drodze od dostawcy, i stosują analizy w celu podejmowania lepszych, szybszych decyzji dotyczących zarządzania potencjalnym niedoborem zapasów, który może zatrzymać produkcję, jeśli nie zostanie szybko rozwiązany.

Zalety analizy produkcji

Analiza produkcji zapewnia znaczne korzyści, z których najważniejsze przedstawiono poniżej.

• Zapobieganie niezaplanowanym przestojom. Producenci używają analityki do interpretowania danych z czujników, które mogą wskazywać, że określony sprzęt prawdopodobnie wkrótce ulegnie awarii. Na przykład czujniki mogą wykryć, że łożyska kulkowe w wale zębatym wibrują z nietypową częstotliwością, co wskazuje, że wkrótce ulegną zatarciu. Korzystając z tych danych, producenci mogą przeprowadzić konserwację zapobiegawczą, aby maszyna i linia produkcyjna działały zgodnie z harmonogramem.
• Zwiększenie produktywności Zgodnie z raportem McKinsey, dzięki analizom producenci mogą zwiększyć wydajność sprzętu i pracowników oraz zwiększyć marże zysku nawet o 10%. Firma konsultingowa przytoczyła przykład globalnej firmy chemicznej, która obniżyła koszty o kilka milionów euro rocznie, częściowo poprzez zmniejszenie zależności od dostawców zewnętrznych w przypadku niektórych linii produktów i określenie możliwości zwiększenia mocy produkcyjnych poprzez zwiększenie przepustowości niektórych kluczowych zasobów produkcyjnych. Firma zwiększyła również sprzedaż poprzez podniesienie zdolności produkcyjnych dla innych kategorii produktów. Producent wykorzystał model analityczny, który przetwarzał ponad 500 zmiennych, ponad 3 000 ograniczeń i setki etapów produkcji.
• Obsługa nowych modeli biznesowych. Wielu producentów eksperymentuje z nowymi modelami biznesowymi opartymi na świadczeniu usług i sprzedaży gotowych produktów, znanych w niektórych kręgach jako produkt jako usługa. Przykłady obejmują producentów silników lotniczych pobierających opłaty od linii lotniczych na podstawie liczby godzin działania silników bez konieczności naprawy oraz producentów sprzętu medycznego pobierających opłaty od szpitali na podstawie użytkowania, gwarantując czas pracy sprzętu w zamian za stałe opłaty serwisowe. Analityka umożliwia świadczenie tych usług, ponieważ producenci analizują dane zebrane z ich systemów w celu określenia, kiedy wymagana jest konserwacja zapobiegawcza. Oprócz tego, że producenci mogą tworzyć zróżnicowany strumień cyklicznych przychodów, gromadzone i analizowane przez nich dane pomagają im ulepszać przyszłe produkty, a model pomaga w budowaniu długoterminowych relacji z klientami.
• Optymalizacja kosztów. Producenci mogą lepiej zrozumieć całkowite koszty, w tym koszty pracy, materiały, koszty ogólne i anomalie, takich jak zamawianie zbyt dużej ilości zapasów surowca, co przekłada się na wyższe koszty magazynowania. Takie wykorzystanie analityki może prowadzić do poprawy marż.
• Bycie na bieżąco z kluczowymi wskaźnikami wydajności (KPI). Liderzy biznesowi wykorzystują analitykę, aby pomóc im zgłaszać potencjalne problemy, które mogą mieć wpływ na kluczowe aspekty działalności, zarówno w ich zakładach, jak i w łańcuchach dostaw. Żaden pojedynczy wskaźnik KPI nie jest w stanie wskazać, jak działa zakład lub firma produkcyjna. Ponadto niektóre wskaźniki KPI, takie jak terminowość dostaw, odzwierciedlają nie tylko wydajność jednego zakładu, ale całego łańcucha dostaw. Wiodący producenci korzystają z analityki, aby pomóc menedżerom zrozumieć problemy leżące u podstaw każdego z tych KPI, a także jak są one ze sobą powiązane.
  
  Najczęściej stosowane KPI obejmują:
  • Wskaźnik perfekcyjnych zamówień, który, jak wspomniano wcześniej, jest połączeniem różnych wskaźników KPI odzwierciedlających sposób, w jaki producent dostarcza gotowe towary bez błędów, w tym wysyłanie odpowiedniej liczby produktów, ich prawidłowe pakowanie oraz zapewnienie, że towarzyszy im dokumentacja z danymi o rzeczywistej ilości wysłanej i zafakturowanej zgodnie z ustalonymi cenami.
  • Wydajność, która mierzy wydajność produkcji towarów, obliczając liczbę jednostek wyprodukowanych zgodnie ze standardowymi specyfikacjami jako procent całkowitej liczby wyprodukowanych jednostek.
  • Ogólna wydajność wyposażenia, która mierzy procent czasu produkcji zakładu, biorąc pod uwagę jakość produktu, dostępność sprzętu i wydajność. Analizując ten wskaźnik w dowolnym momencie, producenci mogą przewidzieć potencjalne awarie sprzętu i odpowiednio zaplanować konserwację.
  • Terminowość dostaw, która mierzy procent jednostek dostarczonych w określonym przedziale czasowym zgodnie z obietnicą złożoną klientowi. Analiza ta pomaga zrozumieć potencjalne opóźnienia w realizacji zamówień i wskazać ich dokładną przyczynę, niezależnie od tego, czy są one związane z problemami z dostawą dostawcy czy z wąskimi gardłami w zarządzaniu zamówieniami.
  • Przepustowość, która oblicza wydajność danego zakładu lub producenta na podstawie całkowitej liczby towarów wyprodukowanych w danym okresie. Dzięki ciągłemu monitorowaniu tego typu danych producenci mogą identyfikować potencjalne niewydolności sprzętu, zarządzać zaległościami w zasobach i dostosowywać plany produkcji, aby osiągnąć wyznaczone cele.
  • Czas cyklu, który jest sposobem obliczania zdolności zakładów producenta do zaspokojenia popytu, mierzony przez ilość towarów wytwarzanych przez zakład od momentu złożenia zamówienia do momentu otrzymania towarów przez klienta.
  • Wielkość produkcji, która mierzy całkowitą liczbę jednostek wyprodukowanych w danym okresie.
  • Wykorzystanie zdolności produkcyjnych, które mierzy stopień dopasowania zdolności produkcyjnej przez producenta do popytu, obliczane przez podzielenie całkowitej zdolności produkcyjnej w danym okresie przez całkowitą dostępną zdolność produkcyjną, a następnie pomnożenie przez 100 w celu uzyskania wartości procentowej.
  • Współczynnik odpadów, który mierzy ilość materiałów, które muszą zostać zutylizowane po zakończeniu pracy. Im ten współczynnik jest niższy, tym lepiej.
• Śledzenie wydajności dostawców. Producenci używają narzędzi analitycznych do identyfikowania dostawców, którzy konsekwentnie dostarczają części lub surowce na czas. Korzystają z ich również do monitorowania jakości produktów dostawców, ich cen w stosunku do konkurencji oraz stopnia, w jakim przestrzegają standardów pracy i ochrony środowiska.
• Wgląd w łańcuch dostaw Producenci wykorzystują analitykę do tworzenia raportów na temat poziomu zapasów surowców lub części. Mogą wizualizować, które części są nadal w tranzycie i w których zakładach są zapasy, które można przenieść, aby uzupełnić braki w innej lokalizacji. Jest to szczególnie ważne dla dużych producentów z tysiącami dostawców realizujących setki zamówień na raz.
• Priorytetyzacja zleceń roboczych. Analizy ułatwiają zespołom produkcyjnym określanie, które projekty i serie produkcyjne należy priorytetyzować - na podstawie takich czynników, jak obiecany termin dostawy produktu, zakłócenia w łańcuchu dostaw i sprawdzenie, czy dostępność konkretnych zapasów potrzebnych do realizacji zamówień. Pozwalają też przełożonym porównywać zlecenia robocze, zamówienia sprzedaży i zapasy na stanie, a także umożliwiają kierownikom ds. produkcji sprawdzenie, jak różne serie produkcyjne pasują do ogólnego planu produkcji. Na przykład kierownik zakładu może zdecydować się na priorytetyzację nowszego zlecenia roboczego dla klienta premium lub o dużym wolumenie, które musi zostać szybko zrealizowane, a także na zmianę priorytetu wcześniejszego zamówienia od mniej stabilnego klienta, które zajmie mniej czasu.
• Zwiększenie wydajności pracowników. Jak wspomniano wcześniej, analityka może pomóc w ograniczeniu nieplanowanych przestojów, tak aby pracownicy produkcyjni rzadko byli bezczynni. Może to również pomóc personelowi zaplanować działania konserwacyjne na czas, gdy sprzęt nie jest używany, co może być trudne do wykonania, gdy kilka zleceń roboczych jest w toku w kilku obiektach. To z kolei pomaga zapewnić, że załogi konserwacyjne nie są bezczynne, czekając na serwisowanie maszyn, co zdarza się dość często. Według szacunków pracownicy konserwacyjni spędzają tylko około jednej czwartej swojego czasu na produktywnej pracy. Te same typy analiz mogą być używane do dostosowywania innych procesów, takich jak godziny rozpoczęcia i zakończenia zmiany, tak aby pokrywały się z oknami dostarczania materiałów lub innymi czynnikami zewnętrznymi.
• Ograniczanie zakresu wycofywania produktów. Analityka wykorzystuje szczegółowe raporty z poszczególnych urządzeń, w tym dane produkcyjne w czasie rzeczywistym oraz raporty kontroli jakości, aby pomóc producentom dokładnie określić, kiedy pojawił się problem z jakością, na której linii produkcyjnej i przy którym urządzeniu. Pomaga to ograniczyć zakres wycofywania produktów, obniżyć koszty i zwiększyć zadowolenie klientów.
• Dostęp do bardziej szczegółowych danych. Producenci zarządzają działalnością za pomocą wskaźników KPI z danymi, które są generalnie na poziomie zakładu. Dane te mogą być również powiązane z poszczególnymi liniami produkcyjnymi, a nawet maszynami, co pozwala producentom poprawić przepustowość, czas cyklu i inne wskaźniki KPI na poziomie szczegółowym.
• Zmniejszenie wskaźnika odpływu pracowników Analityka może pomóc producentom zidentyfikować i naprawić zagrożenia bezpieczeństwa, trudne warunki pracy, zbyt długie zmiany i niedostatecznie wykorzystanych pracowników, pomagając w ten sposób poprawić morale, bezpieczeństwo i utrzymanie pracowników. Producenci również wykorzystują analitykę, aby zidentyfikować pracowników z umiejętnościami innymi niż te, które są wymagane na danym stanowisku, umożliwiając im przenoszenie pracowników do różnych obszarów firmy i wspieranie ich w rozwoju kariery.
• Tworzenie spójnych danych finansowych. Firmy nadal używające arkuszy kalkulacyjnych i innych ręcznych, niepowiązanych ze sobą metod zarządzania danymi finansowymi często kończą z danymi, które są niespójne. Przyczyną mogą być błędy w raportowaniu lub to, że menedżerowie starają się przedstawić jak najlepszy obraz danej sytuacji. Analizy stosowane do danych pozyskanych zarówno z aplikacji finansowych, jak i sprzętu na hali produkcyjnej mogą generować zautomatyzowane i dokładne raporty wolne od błędów ludzkich i manipulacji.

9 najlepszych praktyk w zakresie analizy produkcji

Udane projekty analityczne mają kilka kluczowych cech, które są opisane w najlepszych praktykach poniżej.

Przykłady zastosowań analityki w przemyśle produkcyjnym

Producenci korzystają z analityki danych w celu poprawy ogólnej wydajności operacji produkcyjnych i łańcuchów dostaw oraz uzyskania lepszego wglądu we wskaźniki KPI, takie jak ogólna wydajność sprzętu, czas pracy sprzętu i przepustowość. Rozważmy następujące przykłady.

• HarbisonWalker International. Duże międzynarodowe firmy produkcyjne mogą korzystać z analiz w celu poprawy dokładności prognoz i terminowości realizacji zamówień. Na przykład HarbisonWalker International, firma która działa od ponad 150 lat i wytwarza produkty ogniotrwałe (produkty, które są w stanie wytrzymać wysokie temperatury, ciśnienie lub ataki chemiczne), ma dziesiątki zakładów na trzech kontynentach. Przejęcia i liczne aplikacje poprawiane w ciągu ostatnich 20 lat utrudniało zbieranie i analizowanie danych. Konsolidując dane i aplikacje w jeden system ERP w chmurze, firma HarbisonWalker przeanalizowała dane produkcyjne i finansowe, aby poprawić dokładność prognoz, zmniejszyć liczbę nadgodzin pracowników, dostosować poziomy zapasów i poprawić terminowość dostaw do ponad 90%.
• Western Digital. Analityka pomaga dużym firmom szybciej podejmować decyzje oparte na danych. Na przykład przepływy pracy związane z raportowaniem danych w firmie zajmującej się przechowywaniem danych Western Digital zostały spowolnione przez kilka czynników, w tym przejęcie firm Hitachi Global Storage Technologies i SanDisk, które korzystały z różnych platform danych i przepływów pracy. Połączone trzy firmy miały ponad 2 000 aplikacji do zarządzania, a odświeżenie hurtowni danych zajmowało działowi IT ponad osiem godzin. Powodowało to, że użytkownicy biznesowi nie mieli dostępu do narzędzi biznesowych i analiz w ciągu dnia roboczego, a gdy raporty stawały się dostępne, było to z opóźnieniem od 24 do 48 godzin. Dzięki standaryzacji danych i przepływów pracy w nowym systemie opartym na chmurze ze wstępnie skonfigurowanym raportowaniem firma Western Digital zapewniła liderom biznesowym dostęp do danych analitycznych w ciągu około 20 minut. Ponadto konsolidacja danych i platform pozwoliła firmie usprawnić przepływy pracy i zapewnić, że wszyscy menedżerowie i kierownicy pracują na tych samych zestawach danych i raportach.
• Bitron. Producenci używają analityki, aby skrócić czas poświęcany na wyszukiwanie danych przez kadrę kierowniczą, co ułatwia im podejmowanie decyzji na podstawie faktów, a nie intuicji. Bitron, włoski producent komponentów mechanicznych i elektronicznych dla różnych branż, w tym energetyki, motoryzacji i HVAC, wykorzystuje technologię chmury w celu wyeliminowania silosów danych. Samoobsługowe narzędzia analityczne umożliwiają kierownikom tworzenie potrzebnych raportów. Zazwyczaj użytkownicy muszą eksportować dane z różnych źródeł i osobno uruchamiać analizy, korzystając z narzędzi analizy punktów, co prowadzi do błędnych wniosków. Korzystając z Oracle Analytics Cloud z funkcjami przygotowywania i wzbogacania danych, użytkownicy mogą z łatwością agregować dane i tworzyć wskaźniki KPI, które pomagają im zarządzać procesami produkcyjnymi.
• Bonnell Aluminium. Analityka zapewnia producentom lepszy wgląd w łańcuchy dostaw i operacje, pozwalając im lepiej spełniać wymagania klientów. Firma Bonnell Aluminium, producent niestandardowych i gotowych wytłaczarek aluminiowych, próbowała wykorzystać dane z systemów kadrowych, finansowych i operacyjnych zakładów, w tym dane z pięciu zakładów produkcyjnych znajdujące się w nieinteroperacyjnych hurtowniach danych. Kierownicy zakładów połączyli dane z arkuszy kalkulacyjnych z systemem raportowania ERP, co doprowadziło do niespójnych danych i nieuzasadnionych decyzji. Brak wiarygodnych danych uniemożliwił identyfikację lub korelację niedoborów materiałów na całym świecie, identyfikację niedostatecznie efektywnych dostawców i ustalanie priorytetów zamówień klientów. Brak jasności stał się nie do zaakceptowania, ponieważ 80% działalności Bonnell to produkcja niestandardowa, co wymaga dostarczenia towarów wytworzonych zgodnie z konkretnymi specyfikacjami w określonym czasie. Dzięki nowej chmurowej platformie ERP i analityce firma może podejmować lepsze decyzje dotyczące zakupów i zapasów. Łącząc dane w całym przedsiębiorstwie, w tym dane od dostawców, firma Bonnell może lepiej zrozumieć, na które produkty jest największy popyt, zidentyfikować wąskie gardła procesów (takie jak opóźnienia dostawców i powiązane problemy związane z zapasami) oraz wprowadzić niezbędne zmiany (takie jak ponowna alokacja pracy i wydatków), aby sprostać tym niestandardowym wymaganiom.

Jak wdrożyć analitykę w przemyśle produkcyjnym

Większość firm produkcyjnych już korzysta z analityki danych, ale w wielu przypadkach muszą jeszcze wdrożyć kompleksową strategię. Obejmuje to spójne agregowanie i czyszczenie danych, uruchamianie zapytań analitycznych na tych danych oraz systematyzowanie odpowiedzi na alerty lub inne informacje ujawnione przez dane. Producenci powinni rozważyć następujące 10 najlepszych praktyk w zakresie wdrażania.

1. Utwórz spis bieżącego stanu repozytoriów danych i udokumentuj, jaki ma być stan końcowy, w tym wskaźniki, które chcesz zobaczyć (w celu przeprowadzania konserwacji zapobiegawczej, poprawy jakości, bezpieczeństwa pracowników itp.).
2. Zidentyfikuj typy danych. Obejmuje to niestrukturalne dane gromadzone z maszyn, urządzeń, zasobów w drodze i innych źródeł, a także z produkcji, finansów, łańcucha dostaw, sprzedaży, marketingu, kadr i innych aplikacji oraz dane strukturalne zorganizowane w hurtowniach lub jeziorach danych.
3. Rozpocznij proces migracji danych, najpierw konsolidując dane w jednej hurtowni danych lub innym repozytorium, aby zapewnić ciągłość biznesową. Oprócz tego, że jest to kluczowy pierwszy krok w procesie analitycznym, racjonalizacja danych w ten sposób pomaga również obniżyć koszty magazynowania, co stanowi dobry początkowy sukces.
4. Twórz łączniki lub kanały danych z różnych źródeł danych do centralnego repozytorium.
5. Użyj oprogramowania do czyszczenia danych, aby usunąć zduplikowane, sprzeczne lub w inny sposób niedokładne dane zebrane z różnych systemów, zapewniając, że scentralizowane dane są czyste i niezawodne.
6. Zacznij od małego projektu, jak wspomniano wcześniej. Początkowo skup się na jednym urządzeniu produkcyjnym zidentyfikowanym jako wąskie gardło, aby zespoły mogły stosować analizy w celu konserwacji zapobiegawczej i redukcji przestojów. Można też określić zestaw wskaźników KPI (czas cyklu, przepustowość, bezpieczeństwo pracowników itp.) do śledzenia i ulepszania za pomocą analiz.
7. Przenieś analitykę na bardziej kluczowe linie produkcyjne lub procesy łańcucha dostaw.
8. Zezwalaj użytkownikom biznesowym tworzyć własne raporty i pulpity informacyjne z określoną częstotliwością, aby ograniczyć ich zależność od działu IT.
9. Skonfiguruj raporty tak, aby były w formie wizualnej (w przeciwieństwie do formatu tabelarycznego), by ułatwić podejmowanie decyzji na podstawie anomalii w danych lub innych sygnałów.
10. W miarę możliwości korzystaj z gotowych raportów, które są częścią pakietu oprogramowania analitycznego, stosując standardowe w branży wskaźniki KPI, które pomagają porównać działalność z konkurencją.

Przyszłość analityki produkcji

Chociaż większość producentów używa już technologii informatycznych i telematyki lub innych urządzeń pomiarowych na urządzeniach, to nadal korzystanie z IT i analityki jest nierównomierne. Dzieje się tak dlatego, że dane znajdują się w różnych silosach, co utrudnia do nich dostęp i ich analizę.

Standaryzacja systemów IT opartych na chmurze pomoże producentom skonsolidować zarówno dane ustrukturalizowane, jak i nieustrukturalizowane, dzięki czemu będą mogli korzystać z analiz w spójny sposób, aby uzyskać dokładne i wiarygodne informacje w celu usprawnienia procesu podejmowania decyzji.

Ponadto wprowadzenie niskokodowego i niewymagającego kodowania uczenia maszynowego zintegrowanego z funkcjami analitycznymi pozwoli użytkownikom biznesowym tworzyć raporty samodzielnie, bez konieczności zlecania ich ani szukania pomocy ze strony działu IT. Doprowadzi to do częstszego korzystania z danych i wszystkich wynikających z nich korzyści.

Przyszłościowe procesy produkcyjne z Oracle

Oracle Cloud Supply Chain & Manufacturing, część Oracle Fusion Cloud ERP, pomaga producentom szybko reagować na zmiany popytu, dostaw i warunków rynkowych. Producenci korzystający z tego pakietu aplikacji mogą stale monitorować wzorce zapasów w celu zmniejszenia ryzyka związanego z zaległościami w zleceniach roboczych, ustalenia, czy wydajność dostawców może wpłynąć na cele produkcyjne, i wiele więcej.

Oracle Fusion Supply Chain & Manufacturing Analytics pomaga producentom zwiększyć produktywność dzięki wbudowanym analizom, poprawić wydajność linii produkcyjnych poprzez szybkie wykrywanie anomalii oraz optymalizować procesy od planu do produkcji dzięki zintegrowanemu widokowi danych łańcucha dostaw i produkcji.

Analiza produkcji - często zadawane pytania

Jak analityka pomaga producentom?
Producenci wykorzystują analizy do różnych celów, w tym do ograniczenia nieplanowanych przestojów, śledzenia i poprawy wydajności dostawców, ustalania priorytetów zleceń roboczych, zwiększenia wydajności pracowników i redukcji wad produktów.

Jakie rodzaje zdarzeń fizycznych mogą wykrywać czujniki?
Czujniki mogą wykrywać płomienie, wycieki gazu i poziomy oleju, a także mierzyć właściwości fizyczne, takie jak temperatura, ciśnienie i promieniowanie. Mogą również wykrywać ruch i bliskość obiektów od siebie.

Gdzie producenci uzyskują dane, które analizują?
Producenci korelują dane z różnych źródeł, w tym maszyn na hali produkcyjnej, aplikacji IT, dostawców i zewnętrznych dostawców danych skoncentrowanych na rynkach, danych demograficznych, pogodzie, przepisach, patentach, praktykach środowiskowych, społecznych i zarządzania oraz innych kategoriach informacji.