Ce este analiza producției?

Producătorii de orice fel – atât producătorii de aluminiu și oțel, cât și cei de componente electronice, motoare de avioane și produse chimice – utilizează analiza datelor pentru a-și ajuta fabricile să funcționeze mai bine, să urmărească performanța furnizorilor, să crească rata comenzilor perfecte, să identifice blocajele din lanțul de aprovizionare, să îmbunătățească productivitatea angajaților, să reducă rechemările de produse și, în cele din urmă, să reducă costurile și să crească profiturile.

Ce este analiza producției?

Producătorii utilizează analiza datelor pentru a reduce timpii de oprire neprogramați, pentru a urmări indicatorii cheie de performanță și pentru a îmbunătăți eficiența fabricii și satisfacția clienților. Tendința mai largă se numește Industria 4.0 sau producție inteligentă. Acest lucru implică agregarea datelor colectate de la sistemele IT convenționale, precum și de la echipamentele industriale și rularea aplicațiilor analitice pentru a lua decizii mai bine fundamentate. De asemenea, analiza îi ajută pe producători să identifice cauzele principale ale erorilor de producție și să prevadă blocajele din procesele de producție și din lanțul de aprovizionare care ar putea perturba îndeplinirea comenzilor.

Concluzii cheie

• Producătorii ajută la menținerea în funcțiune a echipamentelor din fabrică în timpul ciclurilor de producție prin analizarea datelor senzorilor pentru a recunoaște momentul în care un astfel de echipament se va defecta.
• Producătorii care iau în considerare o tranziție către modele de business mai orientate către servicii utilizează analiza pentru a identifica fluxurile de venituri pe care ineficiența producției le afectează în mod direct.
• Analiza ajută producătorii să își monitorizeze în permanență lanțurile de aprovizionare, oferindu-le vizibilitate asupra mișcării materiilor prime sau a pieselor în tranzit de la furnizori, precum și a materialelor aflate în diverse fabrici.
• Producătorii utilizează analizele pentru a reduce numărul și amploarea retragerilor de produse prin identificarea anumitor mașini sau linii de producție unde au apărut probleme de calitate. Acest lucru permite producătorilor să recheme în fabrică doar anumite loturi de produse, în loc de transporturi întregi.
• Producătorii utilizează analizele pentru a urmări indicatorii de performanță cheie cruciali, asigurându-se că își ating obiectivele de comenzi perfecte.

Analiza producției explicată

Majoritatea producătorilor utilizează senzori pentru a colecta date de la instalațiile și echipamentele lor, cunoscute sub denumirea de date operaționale, și de la sistemele IT care rulează aplicații pentru gestionarea proceselor de producție, financiare, de lanț de aprovizionare și de resurse umane. Analiza producției ajută liderii de business să ia decizii pe baza acestor date amalgamate.

De exemplu, sistemele de analiză permit liderilor de afaceri să urmărească indicatorii de performanță cheie (KPI) pentru a identifica furnizorii care livrează în mod constant la timp, pentru a identifica blocajele din lanțul de aprovizionare și pentru a limita sfera de aplicare a retragerilor de produse. Sistemele de analiză interpretează, de asemenea, datele privind stocurile și comenzile de lucru din sistemul ERP și datele generate de utilajele din fabrică și alertează managerii cu privire la posibilitatea de a rata o fereastră de livrare cheie din cauza producției insuficiente sau a opririi utilajelor. Acest tip de analiză ajută producătorii să își îmbunătățească rata de comandă perfectă – un KPI care reflectă capacitatea unei companii de a livra numărul corect de bunuri, fără pierderi sau deteriorări, în ambalajul corect și cu facturi care reflectă cu exactitate prețurile stipulate și numărul de bunuri livrate.

Cum funcționează analiza producției?

La majoritatea producătorilor, senzorii conectați la echipamente cheie trimit fluxuri constante de date, stocate de obicei într-un depozit de date, despre orice tip de parametru imaginabil – exemplele includ temperatura la care funcționează motorul și nivelul vibrațiilor emise de rulmenții cu bile – toate acestea putând indica o problemă potențială care trebuie rezolvată înainte ca echipamentul să se defecteze și să afecteze linia de producție.

Fabricile mai sofisticate combină datele operaționale cu sistemele informatice conexe pentru a avertiza unitățile de producție cu privire la o posibilă perturbare și liderii de business că un anumit ordin de lucru sau producția asociată cu echipamentul respectiv este amenințată. Acest tip de analiză poate include, de asemenea, inventarul. Managerii utilizează aplicații pentru a vizualiza unde se află stocurile – în diferite depozite sau în tranzit de la un furnizor – și aplică analiza pentru a lua decizii mai bune și mai rapide cu privire la gestionarea unui potențial deficit de stocuri care ar putea opri un ciclu de producție dacă nu este rezolvat rapid.

Beneficiile analizei producției

Analiza producției oferă beneficii substanțiale, dintre care cele mai importante sunt prezentate mai jos.

• Preveniți întreruperile neprogramate. Producătorii utilizează analizele pentru a interpreta datele senzorilor care pot indica faptul că un echipament se va defecta în curând. De exemplu, senzorii pot detecta faptul că rulmenții cu bile dintr-un arbore de transmisie vibrează la o frecvență neobișnuită, indicând faptul că aceștia se vor bloca în curând. Folosind aceste date, producătorii pot efectua întreținerea preventivă pentru a menține utilajul și linia de producție în funcțiune conform programului.
• Creșteți productivitatea. Folosind analiza, producătorii pot crește productivitatea echipamentelor și a angajaților lor și pot mări marjele de profit cu până la 10 %, potrivit McKinsey. Compania de consultanță a citat exemplul unei companii globale de produse chimice care a redus costurile cu câteva milioane de euro pe an, parțial prin reducerea dependenței sale de furnizori terți pentru anumite linii de produse și prin identificarea oportunităților de extindere a capacității prin creșterea randamentului unor active de producție esențiale. De asemenea, compania a crescut vânzările prin creșterea capacității de producție pentru alte categorii de produse. Producătorul a utilizat un model analitic care a analizat peste 500 de variabile, mai mult de 3.000 de constrângeri și sute de etape de producție.
• Sprijiniți noile modele de business. Mulți producători experimentează noi modele de business bazate pe furnizarea de servicii și pe simpla vânzare de produse finite, cunoscute în unele cercuri drept produse ca servicii. Printre exemple se numără producătorii de motoare de avioane care percep companiilor aeriene taxe în funcție de numărul de ore în care un motor zboară fără a necesita reparații, precum și un producător de echipamente medicale care percepe spitalelor taxe în funcție de utilizare, garantând timpul de funcționare al echipamentelor în schimbul unor taxe pentru servicii continue. Analiza face posibile aceste servicii, deoarece producătorii analizează datele colectate de la sistemele lor pentru a identifica momentul în care este necesară întreținerea preventivă. Pe lângă faptul că le permite producătorilor să creeze un flux diferențiat de venituri recurente, datele pe care le colectează și le analizează îi ajută să îmbunătățească produsele viitoare, iar modelul îi ajută să construiască relații pe termen lung cu clienții.
• Optimizați costurile. Producătorii își pot înțelege mai bine costurile globale, inclusiv forța de muncă, materialele, cheltuielile generale și cheltuielile anormale, cum ar fi comandarea unui stoc de rezervă prea mare pentru o materie primă, care duce la costuri de transport excesive. O astfel de utilizare a analizelor poate îmbunătăți marjele.
• Rămâneți la curent cu indicatorii de performanță cheie (KPI). Liderii de business folosesc analizele pentru a-i ajuta să semnaleze problemele potențiale care ar putea afecta aspectele cheie ale business-ului, atât în fabricile lor, cât și în lanțurile de aprovizionare. Nu există un singur KPI care să indice modul în care funcționează o fabrică sau o companie de producție. În plus, unii indicatori de performanță cheie, cum ar fi livrarea la timp, nu reflectă doar performanța unei fabrici, ci a unui întreg lanț de aprovizionare. Producătorii de top utilizează analiza pentru a-i ajuta pe manageri să înțeleagă problemele care stau la baza fiecăruia dintre acești indicatori de performanță cheie, precum și modul în care aceștia sunt legați între ei.
  
  Cei mai comuni KPI includ:
  • Rata comenzilor perfecte, care, așa cum am discutat mai devreme, este un compus al diferitelor KPI care reflectă modul în care un producător livrează produse finite fără erori, inclusiv expedierea numărului corect de bunuri, ambalarea corectă a acestora și asigurarea faptului că sunt însoțite de documente care corespund cantității reale expediate și facturate în conformitate cu prețurile stipulate.
  • Randamentul, care măsoară eficiența cu care sunt produse bunurile, prin calcularea numărului de unități care sunt produse conform specificațiilor standard ca procent din numărul total de unități produse.
  • Eficiența generală a echipamentelor (OEE), care măsoară procentajul de timp în care o instalație este productivă, luând în considerare calitatea produselor, disponibilitatea echipamentelor și performanța. Analizând indicatorul OEE la un moment dat, producătorii pot prevedea eventualele defecțiuni ale echipamentelor și pot planifica întreținerea în mod corespunzător.
  • Livrarea la timp, care măsoară procentajul de unități livrate într-un anumit interval de timp, așa cum a fost promis clientului. Această analiză ajută la înțelegerea potențialelor întârzieri în îndeplinirea comenzilor și la identificarea cauzei lor exacte, indiferent dacă acestea sunt legate de problemele de livrare ale furnizorilor sau de blocajele în gestionarea comenzilor.
  • Debitul, care calculează eficiența unei anumite instalații sau a unui anumit producător, pe baza numărului total de bunuri produse într-un anumit interval de timp. Prin monitorizarea continuă a acestui tip de date, producătorii pot identifica potențialele ineficiențe ale echipamentelor, pot gestiona restanțele de resurse și pot ajusta planurile de producție pentru a-și atinge obiectivele.
  • Durata ciclului, care este un mod de a calcula capacitatea instalațiilor unui producător de a satisface cererea, măsurată prin cantitatea de bunuri pe care o fabrică o produce din momentul în care un client plasează o comandă până în momentul în care clientul primește bunurile.
  • Volumul de producţie, care măsoară numărul total de unităţi produse într-un anumit interval de timp.
  • Utilizarea capacității, care măsoară modul în care un producător adaptează capacitatea la cerere, calculat prin împărțirea capacității totale utilizate într-un anumit interval de timp la capacitatea de producție totală disponibilă, înmulțită cu 100 pentru a obține un procentaj.
  • Rata de rebutare, care măsoară cantitatea de material care trebuie să fie rebutată după terminarea unei lucrări. Cu cât rata este mai mică, cu atât mai bine.
• Urmăriți performanța furnizorilor. Producătorii utilizează analiza pentru a identifica furnizorii care livrează constant piese sau materii prime la timp. De asemenea, o folosesc pentru a monitoriza calitatea produselor furnizorilor, prețurile acestora în raport cu concurenții și măsura în care respectă standardele de muncă și de mediu.
• Obțineți vizibilitate asupra lanțului de aprovizionare. Producătorii utilizează analize pentru a elabora rapoarte privind nivelul stocurilor de materii prime sau piese. Aceștia pot vizualiza ce piese sunt încă în tranzit și unde, printre diferitele lor fabrici, au stocuri care pot fi mutate pentru a acoperi un deficit într-o altă locație. Acest lucru este deosebit de important pentru producătorii mari cu mii de furnizori care îndeplinesc sute de comenzi în același timp.
• Prioritizaţi comenzile de lucru. Analizele facilitează determinarea de către echipele de producție a proiectelor și ciclurilor de producție care trebuie prioritizate pe baza unor factori precum data la care a fost promis un produs, dacă există întreruperi în lanțul de aprovizionare și dacă echipele au la îndemână stocurile specifice necesare pentru fiecare comandă. Analizele permit supervizorilor să compare comenzile de lucru, comenzile de vânzări și stocurile disponibile, iar supervizorilor de producție să vadă cum se încadrează diferitele cicluri de producție într-un plan general de fabricație. De exemplu, un director de fabrică ar putea decide să ruleze o comandă mai recentă pentru un client de calitate superioară sau cu volum mare, care trebuie onorată rapid, și să deprioritizeze o comandă mai veche de la un client mai puțin constant, a cărei onorare nu va dura atât de mult.
• Îmbunătățiți productivitatea angajaților. Analizele pot contribui la reducerea perioadelor de inactivitate neprogramate, după cum s-a menționat mai sus, astfel încât lucrătorii din producție să fie rareori inactivi. Dar pot, de asemenea, să ajute personalul să programeze activitățile de întreținere pentru perioadele în care echipamentele nu sunt utilizate. Acest lucru poate fi dificil de realizat manual atunci când mai multe comenzi de lucru sunt în desfășurare în mai mult de o singură unitate. Acest lucru, la rândul său, contribuie la asigurarea faptului că echipele de întreținere nu stau degeaba așteptând să întrețină mașinile – un eveniment deloc neobișnuit. Într-adevăr, conform estimărilor, angajații de la întreținere petrec doar aproximativ un sfert din timpul lor făcând muncă productivă. Aceleași tipuri de analiză pot fi utilizate pentru a ajusta alte procese, cum ar fi orele de început și de sfârșit ale turelor, pentru a coincide cu ferestrele de livrare a materialelor sau cu alți factori externi.
• Limitarea domeniului de aplicare al rechemarilor de produse. Analiza utilizează rapoarte detaliate de la echipamente individuale, inclusiv date de producție în timp real și rapoarte de control al calității, pentru a ajuta producătorii să identifice exact când a apărut o problemă de calitate, pe ce linie de producție și la ce echipament. Acest lucru ajută la limitarea domeniului de aplicare al rechemărilor produselor, reducând costurile și crescând satisfacția clienților.
• Obțineți date mai detaliate. Producătorii își gestionează operațiunile utilizând indicatori de performanță cheie cu date care se află, în general, la nivelul fabricii. Aceste date pot fi, de asemenea, legate de linii de producție individuale și chiar de mașini, permițând producătorilor să îmbunătățească producția, durata ciclurilor și alți indicatori cheie de performanță la un nivel granular.
• Reduceți rata de reziliere a angajaților. Analizele pot ajuta producătorii să identifice și să remedieze pericolele de siguranță, condițiile de lucru dificile, turele de lucru prea lungi și angajații subutilizați, contribuind astfel la îmbunătățirea moralului, siguranței și mandatului. Producătorii utilizează, de asemenea, analiza pentru a identifica angajații cu alte competențe decât cele pe care le folosesc pentru un anumit post, ceea ce le permite să realoce angajații în diferite domenii ale activității și să le promoveze carierele.
• Produceți date financiare consecvente. Companiile care încă folosesc foi de calcul și alte mijloace manuale și deconectate de gestionare a datelor financiare ajung adesea să aibă date inconsistente. Acest lucru poate fi rezultatul unor erori de raportare sau al faptului că managerii încearcă să dea cea mai bună față posibilă unei anumite situații care a eșuat. Analizele aplicate datelor extrase atât din aplicațiile financiare, cât și din echipamentele din fabrică pot produce rapoarte automate și precise, fără erori umane sau manipulări.

9 bune practici pentru analiza producției

Proiectele analitice de succes au în comun câteva caracteristici cheie, prezentate în cele mai bune practici de mai jos.

Cazuri de utilizare de business pentru analiza producției

Producătorii utilizează analiza datelor pentru a îmbunătăți eficiența generală a operațiunilor lor la nivel de fabrică și a lanțurilor de aprovizionare și pentru a obține informații mai bune cu privire la KPI, cum ar fi eficiența generală a echipamentelor, timpul de funcționare al echipamentelor și randamentul. Luați în considerare următoarele exemple.

• HarbisonWalker International. Marii producători multinaționali pot utiliza analizele pentru a îmbunătăți acuratețea prognozelor și livrarea la timp a comenzilor. De exemplu, HarbisonWalker International, o companie cu o vechime de peste 150 de ani care fabrică produse refractare (produse care pot rezista la grade ridicate de căldură, presiune sau atacuri chimice), are zeci de unități răspândite pe trei continente. Combinația dintre achiziții și multitudinea de aplicații implementate în ultimii 20 de ani a făcut dificilă colectarea și analiza datelor. Prin consolidarea datelor și aplicațiilor într-un singur sistem ERP în cloud, HarbisonWalker a analizat datele financiare și de producție la nivelul întregii întreprinderi pentru a îmbunătăți acuratețea prognozelor, a reduce orele suplimentare ale lucrătorilor, a regla cu precizie nivelurile stocurilor și a îmbunătăți livrarea la timp la peste 90 % de livrări.
• Western Digital. Analiza ajută întreprinderile mari să ia decizii bazate pe date mai rapid. De exemplu, fluxurile de raportare a datelor la compania de stocare a datelor Western Digital au fost încetinite de mai mulți factori, inclusiv de achizițiile Hitachi Global Storage Technologies și SanDisk, care foloseau fiecare platforme diferite de date și fluxuri de lucru. Cele trei companii combinate aveau de gestionat peste 2.000 de aplicații, iar IT-ul avea nevoie de mai mult de opt ore pentru a actualiza depozitul de date. Această configurație a lăsat utilizatorii de business fără acces la informații și analize de business în timpul zilei de lucru, iar atunci când rapoartele deveneau disponibile, datele aveau o vechime de 24 până la 48 de ore. Prin standardizarea datelor și a fluxurilor de lucru pe un nou sistem bazat pe cloud cu raportare preconfigurată, Western Digital a oferit liderilor săi de business acces la date analitice în aproximativ 20 de minute. În plus, consolidarea datelor și a platformelor a permis companiei să raționalizeze fluxurile de lucru și să se asigure că toți managerii și directorii lucrează cu aceleași seturi de date și rapoarte.
• Bitron. Producătorii utilizează analiza pentru a reduce timpul petrecut de executivi în căutarea datelor, facilitându-le luarea deciziilor pe o bază empirică, mai degrabă decât la nivel intuitiv. Bitron, un producător italian de o gamă largă de componente mecanice și electronice pentru o varietate de industrii, inclusiv energie, automobile și HVAC, utilizează tehnologia cloud pentru a elimina silozurile de date. Instrumentele de analiză self-service permit managerilor să creeze rapoartele de care au nevoie. De obicei, utilizatorii trebuie să exporte date din diverse surse și să ruleze analizele separat folosind instrumente de analiză punctuale, ceea ce duce la informații greșite. Totuși, utilizând Oracle Analytics Cloud, care include capacități de pregătire și îmbogățire a datelor, utilizatorii pot agrega mai ușor datele și pot produce KPI pentru a-i ajuta să gestioneze procesele de producție.
• Bonnell Aluminum. Analizele oferă producătorilor mai multă vizibilitate asupra lanțurilor de aprovizionare și operațiunilor lor, permițându-le să răspundă mai bine cerințelor clienților. Bonnell Aluminum, un producător de extrudate din aluminiu fabricate și finisate la comandă, a încercat să utilizeze date din sistemele de resurse umane, finanțe și operațiuni ale fabricii, inclusiv date din cinci fabrici care se aflau în depozite de date care nu erau interoperabile. Managerii fabricii combinau datele de la fața locului din foile de calcul cu un sistem de raportare ERP de producție proprie, ceea ce ducea la date inconsecvente și decizii prost insuficient fundamentate. Lipsa unor date fiabile a făcut imposibilă identificarea sau corelarea deficitelor de materiale la nivel mondial, identificarea furnizorilor neperformanți și prioritizarea comenzilor clienților. Această lipsă de claritate a devenit nesustenabilă în condițiile în care Bonnell își desfășoară activitatea în proporție de 80 % în domeniul producției la comandă, ceea ce îi impune să livreze bunuri fabricate în conformitate cu anumite specificații la un moment dat. Cu ajutorul unei noi platforme ERP și analitice bazate pe cloud, compania a reușit să ia decizii mai bune privind achizițiile și stocurile. Acum, prin conectarea datelor din întreaga întreprindere, inclusiv a datelor de la furnizori, Bonnell poate înțelege mai bine ce produse sunt cele mai solicitate, poate identifica blocajele de proces (cum ar fi întârzierile furnizorilor și problemele de inventar aferente) și poate face modificările necesare (cum ar fi realocarea forței de muncă și a cheltuielilor) pentru a satisface aceste cereri personalizate.

Cum se implementează analiza datelor în producție

Majoritatea companiilor de producție utilizează analiza datelor, dar în multe cazuri nu au implementat încă o strategie cuprinzătoare. Aceasta include agregarea și curățarea datelor în mod consecvent, rularea de interogări analitice pe baza acestor date și sistematizarea răspunsurilor la alerte sau alte informații dezvăluite de date. Producătorii ar trebui să ia în considerare următoarele 10 bune practici de implementare.

1. Creați un inventar al stării actuale a depozitelor de date și documentați ceea ce doriți să fie starea finală, inclusiv metricile pe care doriți să le vedeți produse (de dragul întreținerii preventive, îmbunătățirii calității, siguranței lucrătorilor etc.).
2. Inventariați tipurile de date. Acestea includ date nestructurate colectate de la utilaje, dispozitive, bunuri în tranzit și alte surse, precum și de la aplicații de producție, financiare, din lanțul de aprovizionare, vânzări, marketing, resurse umane și alte aplicații, plus date structurate organizate în depozite de date sau lacuri de date.
3. Începeți un proces de migrare a datelor, mai întâi prin consolidarea datelor într-un singur depozit de date sau alt depozit, cu backup pentru a asigura continuitatea activității. Pe lângă faptul că este un prim pas crucial în procesul de analiză, raționalizarea datelor în acest mod ajută și la reducerea costurilor de stocare, ceea ce reprezintă un câștig inițial bun.
4. Construiți conectori sau fluxuri de date din surse de date disparate în depozitul central.
5. Utilizați software de curățare a datelor pentru a elimina datele duplicate, contradictorii sau inexacte colectate din diferite sisteme, asigurându-vă că datele centralizate sunt curate și fiabile.
6. Începeți cu puțin, așa cum am menționat mai devreme. Inițial, vizați un echipament de producție identificat ca fiind un blocaj, astfel încât echipele să poată aplica analizele în scopul întreținerii preventive și al reducerii perioadelor de inactivitate. Sau identificați un set de indicatori de performanță cheie (durata ciclului, randamentul, siguranța lucrătorilor etc.) pe care să îi urmăriți și să îi îmbunătățiți cu ajutorul analizei.
7. Deplasați analizele către linii de producție sau procese ale lanțului de aprovizionare mai importante.
8. Permiteți utilizatorilor de business să își creeze propriile rapoarte și dashboard-uri la intervalele pe care le aleg, pentru a reduce dependența de departamentul IT.
9. Configurați rapoartele în vederea orientării lor vizuale (față de un format tabelar), facilitând luarea deciziilor pe baza anomaliilor datelor sau a altor semnale.
10. Ori de câte ori este posibil, utilizați rapoarte predefinite care fac parte din pachetul software de analiză, generând indicatori de performanță cheie standard din industrie care vă ajută să vă comparați operațiunile cu cele ale concurenților.

Viitorul analizei producției

În timp ce majoritatea producătorilor utilizează deja tehnologia informației și, într-o anumită măsură, telematica sau alte instrumente pe echipamentele lor, utilizarea IT și a analizei, în special, tinde să fie inegală. Acest lucru se datorează faptului că datele se află în diferite silozuri, ceea ce face dificilă accesarea și analiza lor.

Standardizarea sistemelor IT bazate pe cloud îi va ajuta pe producători să consolideze toate aceste date, atât structurate, cât și nestructurate, permițându-le să utilizeze analizele într-o manieră concertată și consecventă pentru a obține informații precise și de încredere în vederea îmbunătățirii procesului decizional.

În cele din urmă, introducerea învățării automate low-code și no-code încorporate în analitice va permite utilizatorilor de business să creeze rapoarte pe cont propriu, fără a fi nevoie să completeze un bilet de cerere sau să solicite ajutor din partea departamentului IT. Acest lucru va duce la o utilizare mai frecventă a datelor și la toate beneficiile care rezultă din aceasta.

Pregătiți-vă procesele de producție pentru viitor cu Oracle

Oracle Cloud Supply Chain & Manufacturing, parte a Oracle Fusion Cloud ERP, ajută producătorii să răspundă rapid la schimbarea cererii, ofertei și condițiilor de piață. Producătorii care utilizează această suită de aplicații pot monitoriza în permanență modelele de inventar pentru a reduce riscurile de întârziere a comenzilor de lucru, pot determina dacă performanța furnizorilor ar putea afecta obiectivele de producție și multe altele.

Oracle Fusion Supply Chain & Manufacturing Analytics le permite producătorilor să crească productivitatea cu informații predefinite, să îmbunătățească eficiența atelierului prin detectarea rapidă a anomaliilor și să optimizeze procesele de planificare a producției cu o vizualizare integrată a lanțului de aprovizionare și a datelor de producție.

Întrebări frecvente despre analiza producției

Cum îi ajută analizele pe producători?
Producătorii utilizează analiza în diverse scopuri, inclusiv pentru a reduce perioadele de inactivitate neplanificate, a urmări și a îmbunătăți performanța furnizorilor, a prioritiza comenzile de lucru, a stimula productivitatea angajaților și a reduce defectele produselor.

Ce tipuri de evenimente fizice pot detecta senzorii?
Senzorii pot detecta apariția flăcărilor, scurgerile de gaz și nivelurile de ulei și pot sesiza proprietăți fizice precum temperatura, presiunea și radiațiile. De asemenea, aceștia pot detecta mișcarea și apropierea obiectelor unele de altele.

De unde obțin producătorii datele pe care le analizează?
Producătorii corelează datele dintr-o varietate de surse, inclusiv mașinile din fabrică, aplicațiile IT de back-office, furnizorii și furnizorii terțiari de date axate pe piețe, demografie, vreme, reglementări, brevete, practici de mediu, sociale și de guvernanță și alte categorii de informații.