9 реальных примеров производственной аналитики

3 апреля 2022 г.

Изменение производственного рабочего процесса может стать первым шагом к тому, чтобы компания оставалась в курсе последних событий и оставалась актуальной. Принятие обоснованных решений может исходить из сбора информации, которая помогает компаниям лучше понять каждый аспект рабочего процесса. Компании могут воспользоваться многочисленными процессами сбора и визуализации данных в режиме реального времени, воспользовавшись концепцией, известной как производственная аналитика. В этой статье мы дадим определение этому отраслевому термину, рассмотрим лучшие практики и перечислим девять способов их использования в реальном мире.

Что такое производственная аналитика?

Производственная аналитика — это сбор данных в режиме реального времени о различных машинах, операциях и системах, которые работают во время рабочего процесса бизнеса. Компании организуют, фильтруют и визуализируют эту различную статистику, чтобы изменить аспекты своей цепочки поставок, улучшить и оптимизировать ее. Это может включать такие ключевые функции, как качество продукции, техническое обслуживание машин и планирование рабочего процесса. Некоторые из целей участия в производственной аналитике включают в себя:

• Увеличение производства: предприятия могут воспользоваться преимуществами производственной аналитики для анализа рабочего процесса сборки. Это может помочь в принятии решений, которые могут увеличить отношение выпуска к вводу, чтобы повысить общую производительность производственной системы.

• Улучшение рабочих процессов. Предприятия могут использовать производственную аналитику для предоставления данных об эффективности каждого производства в рабочем процессе. Это может позволить бизнесу вносить изменения, которые снижают затраты и повышают производительность.

• Повышение качества продукции: предприятия могут использовать производственную аналитику для создания данных о продуктах, созданных в рабочем процессе. Затем эти данные могут помочь принять решение об изменениях, которые приведут к повышению качества продукции.

• Сокращение времени простоя: предприятия могут воспользоваться преимуществами производственной аналитики, чтобы почти мгновенно отслеживать каждую деталь рабочего процесса. Это может позволить компаниям сократить время простоя, которое может возникнуть из-за прямых изменений, которые необходимо внести в производственный процесс.

Лучшие практики производственной аналитики

Производственная аналитика включает несколько процессов, которые компании могут использовать для обеспечения выполнения своих решений, основанных на данных. Вот лучшие практики, которые компании могут использовать, чтобы применить концепцию производственной аналитики к своему конвейеру:

Агрегация данных

Агрегация данных — это процесс объединения больших объемов необработанной информации из нескольких источников и автоматизации организации в единую базу данных. Это может позволить компаниям анализировать данные и извлекать ценную информацию, не требуя утомительного рабочего процесса ручного переформатирования, стандартизации и подготовки данных. Компании, использующие производственную аналитику, могут использовать специализированные программы, которые напрямую извлекают данные из машин, которые они используют в своих производственных конвейерах, а затем вводят исходящие данные в системы агрегации данных для создания своей базы данных.

Описательная аналитика

Описательная аналитика — это специальное исследование исторических данных для понимания любых изменений в производственном конвейере. Этот процесс может включать проведение сравнений за установленный период, включая ежемесячные или годовые изменения. Описательная аналитика может помочь выявить сильные и слабые стороны производства. Это может включать в себя создание компанией желаемого эталона для определенного показателя, такого как энергопотребление, затраты, рост или эффективность, а затем сравнение его с рядом исторических данных, чтобы определить возможные тенденции и использовать их для обоснования будущих решений.

Предиктивная аналитика

Прогнозная аналитика — это использование прогнозного моделирования, статистических алгоритмов и машинного обучения для определения вероятности будущих тенденций и поведения. Компании могут воспользоваться этими прогнозируемыми результатами для создания превентивных мер и снижения возможных будущих рисков, таких как мошенничество, дефолты и неисправности. В производственном процессе прогнозная аналитика может позволить компаниям свести к минимуму время простоя, которое может возникнуть в результате корректирующих действий. Это может включать в себя такие концепции, как изменение производственного процесса после выявления возможного сбоя качества или прогнозирование износа оборудования для планирования технического обслуживания до того, как может произойти механический отказ.

Предписывающая аналитика

Предписывающий анализ представляет собой комбинацию прогнозной и описательной аналитики, поскольку он включает в себя наблюдение за историческими данными и прогнозирование результатов. Основное отличие от предписывающего анализа заключается в том, что он делает упор на действенные идеи, а не на мониторинг данных. Это создает систему, которая может расширить возможности компаний за счет более технологического подхода. Компании могут воспользоваться предписывающим анализом для изучения очень сложных проблем, включающих сотни переменных, и упростить пользователям, не являющимся техническими специалистами, учитывать проблемы и цели для изменения конвейера.

Когнитивная аналитика

Когнитивная аналитика использует процесс предписывающей аналитики, применяя к нему интеллектуальные технологии. Это может включать в себя привлечение семантики, искусственного интеллекта, глубокого обучения и машинного обучения в процессе анализа данных для быстрой обработки больших объемов информации и автоматического принятия решений в режиме реального времени. Еще одним важным преимуществом когнитивной аналитики является то, что этот процесс является самообучающимся, а это означает, что он может постоянно улучшаться по мере увеличения количества вводимых данных и времени. Это создает систему самодиагностики, которая может помочь повысить производительность.

9 примеров производственной аналитики

Вот список конкретных реальных процессов, которые включают производственную аналитику:

1. Прогнозирование спроса

Прогнозирование спроса — это форма предиктивной аналитики, которая пытается понять и предсказать интерес клиента к продукту и оптимизирует решения цепочки поставок для компенсации. Прогнозирование спроса дает компаниям ценную информацию об их текущем рынке и других потенциальных рынках, чтобы они могли принимать обоснованные решения о ценах на свои продукты и стратегиях, которые они используют для роста. Это также может позволить предприятиям оптимизировать запасы за счет увеличения скорости оборота и снижения затрат на хранение. Это работает с компаниями, понимающими, когда увеличивать и сокращать персонал и ресурсы цепочки поставок, чтобы поддерживать эффективную работу.

2. Управление заказами

Управление заказами — это процесс сбора, отслеживания и выполнения заказов клиентов. Системы управления заказами могут автоматизировать весь жизненный цикл заказа, включая отслеживание запасов, создание заказа на работу и даже такие параметры качества жизни, как возврат и обмен. Эти системы используют преимущества производственной аналитики, генерируя потребительские тенденции, чтобы компании могли понять, когда нужно пополнять запасы, чтобы предотвратить нехватку. Он также использует исторические данные для расчета времени создания и доставки каждого продукта в конвейере.

3. Оптимизация запасов

Оптимизация запасов — это процесс поддержания необходимого количества продукции для удовлетворения спроса ваших клиентов. Он использует преимущества производственной аналитики, отслеживая колебания спроса клиентов, нехватку сырья и задержки в цепочке поставок, чтобы предотвратить нехватку и излишек запасов. Это может позволить компаниям преодолеть общие проблемы, которые могут возникнуть при ведении запасов различных продуктов, включая затоваривание и невыполнение заказов. Компании могут использовать оптимизацию запасов для снижения операционных расходов, повышения удовлетворенности клиентов и поддержания баланса уровней запасов.

4. Управление поставщиками

Управление эффективностью поставщиков — это процесс измерения, анализа и управления работой поставщиков компании. Это может включать в себя отслеживание различных показателей для создания отчета об отношениях, которые поставщик может иметь с компанией, которую он предоставляет. Эти общие показатели включают качество предоставленных материалов, сроки доставки, уровень подтверждения и скорость реагирования. Это может позволить компаниям прогнозировать производительность поставщика, понимая, насколько быстро он может подтверждать новые заказы и принимать изменения в заказах, а также эффективность и точность поставок.

5. Транспортная аналитика

Транспортная аналитика предоставляет компаниям информацию в режиме реального времени для создания эффективных маршрутов движения для поставщиков цепочки поставок. Он включает в себя получение данных о различных улицах в районе и использует различные показатели, такие как привычки водителей, привычки движения и запланированное строительство, чтобы предоставить точную информацию о времени перед поездкой, вождением и разгрузкой. Компании могут извлечь выгоду из анализа каждого аспекта жизненного цикла доставки, чтобы оптимизировать обработку заказов, техническое обслуживание флота и системы маршрутов доставки.

6. Профилактическое обслуживание

Профилактическое обслуживание использует сбор данных и аналитику в реальном времени для предотвращения незапланированных сбоев в производственных технологиях. Это может снизить затраты за счет планирования ремонта в оптимальное время для машины, что приводит к увеличению производительности за счет сокращения общего времени простоя. Компании используют руководящие принципы и стандарты, созданные производителями, наряду с показателями самой машины, чтобы составить график упреждающего обслуживания. Это может помочь предотвратить ситуации реактивного обслуживания, которые могут возникнуть, когда оборудование уже начало выходить из строя.

7. Оптимизация цен

Оптимизация цен — это процесс анализа клиентских и рыночных данных для обеспечения оптимальной стоимости продукта. Основная цель — определить правильную цену, которая помогает компаниям привлекать потребителей, максимизировать продажи и увеличивать прибыль. Это может включать в себя сбор демографических, психографических и исторических данных о продажах, чтобы лучше понять поведение клиентов и использовать их для определения стартовых, сниженных и рекламных цен.

8. Гарантийный анализ

Гарантийный анализ может включать в себя сбор данных, связанных с предложением по ремонту или замене сбоев в продукте, которое компания предоставляет своим клиентам на определенный период. Понимая распределение исторических данных о гарантии, компании могут создавать оценки отказов за определенный период времени, например, на следующий день, месяц или год. Это также может позволить компаниям определить единицы, которые могут потребовать изменений или оптимизации, если поведение клиентов включает высокую норму возврата.

9. Измерение процесса

Компании могут использовать производственную аналитику для оценки производственного процесса путем анализа исторических данных об аналогичных продуктах. Эти исторические данные могут включать в себя различные детали всего производственного процесса, включая материалы, машины и процессы, задействованные в процессе создания. Это может позволить компаниям оптимизировать запуск продукта, принимая решения на основе данных о дате запуска, начальной цене и маркетинговых стратегиях.