9 reale Beispiele für Fertigungsanalysen • BUOM

3. April 2022

Die Änderung Ihres Fertigungsablaufs kann der erste Schritt sein, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen aktuell und relevant bleibt. Durch das Sammeln von Informationen können fundierte Entscheidungen getroffen werden, die Unternehmen dabei helfen, jeden Aspekt ihres Arbeitsablaufs besser zu verstehen. Unternehmen können durch ein Konzept namens „Manufacturing Analytics“ von mehreren Echtzeit-Datenerfassungs- und Visualisierungsprozessen profitieren. In diesem Artikel definieren wir diesen Branchenbegriff, überprüfen Best Practices und listen neun Möglichkeiten auf, sie in der realen Welt einzusetzen.

Was ist Fertigungsanalytik?

Bei der Fertigungsanalyse handelt es sich um die Erfassung von Echtzeitdaten über die verschiedenen Maschinen, Vorgänge und Systeme, die während des Arbeitsablaufs eines Unternehmens im Einsatz sind. Unternehmen organisieren, filtern und visualisieren diese verschiedenen Statistiken, um Aspekte ihrer Lieferkette zu ändern, zu verbessern und zu optimieren. Dazu können Schlüsselfunktionen wie Produktqualität, Maschinenwartung und Arbeitsablaufplanung gehören. Zu den Zielen der Teilnahme an der Fertigungsanalytik gehören:

• Steigerung der Produktion: Unternehmen können Fertigungsanalysen nutzen, um ihren Montageablauf zu analysieren. Dies kann dabei helfen, Entscheidungen zu treffen, die das Output-Input-Verhältnis erhöhen und so die Gesamtproduktivität des Produktionssystems verbessern können.

• Verbesserte Arbeitsabläufe. Unternehmen können Fertigungsanalysen nutzen, um Daten über die Leistung jeder Produktion im Arbeitsablauf bereitzustellen. Dies kann es einem Unternehmen ermöglichen, Änderungen vorzunehmen, die die Kosten senken und die Produktivität verbessern.

• Verbesserung der Produktqualität: Unternehmen können Fertigungsanalysen nutzen, um Daten über die im Workflow erstellten Produkte zu generieren. Diese Daten können dann dabei helfen, Entscheidungen über Änderungen zu treffen, die zu einer verbesserten Produktqualität führen.

• Reduzierte Ausfallzeiten: Unternehmen können Fertigungsanalysen nutzen, um jedes Detail des Arbeitsablaufs fast sofort zu überwachen. Dies kann es Unternehmen ermöglichen, Ausfallzeiten zu reduzieren, die aufgrund direkter Änderungen am Produktionsprozess auftreten können.

Best Practices für die Fertigungsanalyse

Die Fertigungsanalyse umfasst mehrere Prozesse, die Unternehmen zur Unterstützung ihrer datengesteuerten Entscheidungen nutzen können. Hier sind die Best Practices, mit denen Unternehmen das Konzept der Fertigungsanalyse auf ihre Pipeline anwenden können:

Datenaggregation

Bei der Datenaggregation handelt es sich um den Prozess, große Mengen an Rohinformationen aus mehreren Quellen zu kombinieren und eine Organisation in einer einzigen Datenbank zu automatisieren. Dadurch können Unternehmen Daten analysieren und wertvolle Informationen extrahieren, ohne den mühsamen Arbeitsablauf der manuellen Neuformatierung, Standardisierung und Aufbereitung von Daten. Unternehmen, die Fertigungsanalysen nutzen, können spezielle Programme verwenden, die Daten direkt von den Maschinen extrahieren, die sie in ihren Produktionslinien verwenden, und die Ausgabedaten dann in Datenaggregationssysteme einspeisen, um ihre Datenbank zu erstellen.

Beschreibende Analytik

Deskriptive Analyse ist die spezielle Untersuchung historischer Daten, um etwaige Änderungen in der Produktionspipeline zu verstehen. Dieser Prozess kann die Durchführung von Vergleichen über einen bestimmten Zeitraum umfassen, einschließlich monatlicher oder jährlicher Änderungen. Deskriptive Analysen können dabei helfen, Stärken und Schwächen in der Fertigung zu identifizieren. Dies kann bedeuten, dass ein Unternehmen einen gewünschten Benchmark für eine bestimmte Kennzahl erstellt, beispielsweise Energieverbrauch, Kosten, Wachstum oder Effizienz, und diesen dann mit einer Reihe historischer Daten vergleicht, um mögliche Trends zu identifizieren und diese als Grundlage für zukünftige Entscheidungen zu nutzen.

Prädiktive Analytik

Unter Predictive Analytics versteht man den Einsatz von Vorhersagemodellen, statistischen Algorithmen und maschinellem Lernen, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Trends und Verhaltensweisen zu bestimmen. Unternehmen können diese prognostizierten Ergebnisse nutzen, um vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen und mögliche zukünftige Risiken wie Betrug, Ausfälle und Störungen zu reduzieren. Im Fertigungsprozess können Unternehmen durch prädiktive Analysen Ausfallzeiten minimieren, die durch Korrekturmaßnahmen entstehen können. Dazu können Konzepte wie die Änderung eines Fertigungsprozesses nach Feststellung eines möglichen Qualitätsmangels oder die Vorhersage des Geräteverschleißes gehören, um Wartungsarbeiten zu planen, bevor ein mechanischer Ausfall auftreten kann.

Präskriptive Analytik

Bei der präskriptiven Analyse handelt es sich um eine Kombination aus prädiktiver und deskriptiver Analyse, da sie die Beobachtung historischer Daten und die Vorhersage von Ergebnissen beinhaltet. Der Hauptunterschied zur präskriptiven Analyse besteht darin, dass sie den Schwerpunkt auf umsetzbare Erkenntnisse und nicht auf die Datenüberwachung legt. Dadurch entsteht ein System, das Unternehmen durch einen stärker technologischen Ansatz stärken kann. Unternehmen können die präskriptive Analyse nutzen, um hochkomplexe Probleme mit Hunderten von Variablen zu untersuchen und es für technisch nicht versierte Benutzer einfacher zu machen, Probleme und Ziele für Pipeline-Änderungen zu berücksichtigen.

Kognitive Analytik

Die kognitive Analyse nutzt den Prozess der präskriptiven Analyse, indem sie intelligente Technologie darauf anwendet. Dazu kann die Nutzung von Semantik, künstlicher Intelligenz, Deep Learning und maschinellem Lernen in der Datenanalyse gehören, um große Informationsmengen schnell zu verarbeiten und automatisierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Ein weiterer großer Vorteil der kognitiven Analyse besteht darin, dass der Prozess selbstlernend ist, was bedeutet, dass er sich mit zunehmender Eingabe und zunehmender Zeit kontinuierlich verbessern kann. Dadurch entsteht ein Selbstdiagnosesystem, das zur Verbesserung der Produktivität beitragen kann.

9 Beispiele für Fertigungsanalysen

Hier ist eine Liste spezifischer realer Prozesse, die Fertigungsanalysen beinhalten:

1. Nachfrageprognose

Nachfrageprognosen sind eine Form der prädiktiven Analyse, die versucht, das Kundeninteresse an einem Produkt zu verstehen und vorherzusagen und zum Ausgleich Entscheidungen in der Lieferkette zu optimieren. Nachfrageprognosen liefern Unternehmen wertvolle Informationen über ihren aktuellen Markt und andere potenzielle Märkte, sodass sie fundierte Entscheidungen über die Preisgestaltung ihrer Produkte und die Wachstumsstrategien treffen können. Es kann Unternehmen auch ermöglichen, den Lagerbestand zu optimieren, indem die Umschlagshäufigkeit erhöht und die Lagerkosten gesenkt werden. Es arbeitet mit Unternehmen zusammen, die verstehen, wann Personal und Ressourcen in der Lieferkette erhöht oder verringert werden müssen, um einen effizienten Betrieb aufrechtzuerhalten.

2. Auftragsverwaltung

Unter Auftragsmanagement versteht man den Prozess der Erfassung, Verfolgung und Ausführung von Kundenaufträgen. Auftragsverwaltungssysteme können den gesamten Auftragslebenszyklus automatisieren, einschließlich Bestandsverfolgung, Arbeitsauftragserstellung und sogar Lebensqualitätsoptionen wie Rückgabe und Umtausch. Diese Systeme nutzen Fertigungsanalysen, indem sie Verbrauchertrends generieren, sodass Unternehmen erkennen können, wann sie ihre Lagerbestände auffüllen müssen, um Engpässen vorzubeugen. Außerdem werden historische Daten verwendet, um die Erstellungs- und Lieferzeit jedes Produkts in der Pipeline zu berechnen.

3. Bestandsoptimierung

Bei der Bestandsoptimierung geht es darum, die richtige Produktmenge vorzuhalten, um die Nachfrage Ihrer Kunden zu erfüllen. Es nutzt Fertigungsanalysen, indem es Schwankungen in der Kundennachfrage, Rohstoffknappheit und Verzögerungen in der Lieferkette überwacht, um Fehlbestände und Überbestände zu verhindern. Dies kann es Unternehmen ermöglichen, häufige Probleme zu überwinden, die bei der Bestandsführung verschiedener Produkte auftreten können, einschließlich Überbeständen und Lieferrückständen. Unternehmen können die Bestandsoptimierung nutzen, um Betriebskosten zu senken, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und ausgeglichene Lagerbestände aufrechtzuerhalten.

4. Lieferantenmanagement

Unter Lieferantenleistungsmanagement versteht man den Prozess der Messung, Analyse und Steuerung der Leistung der Lieferanten eines Unternehmens. Dies kann die Verfolgung verschiedener Kennzahlen umfassen, um einen Bericht über die Beziehung zu erstellen, die der Lieferant möglicherweise mit dem von ihm belieferten Unternehmen hat. Zu diesen allgemeinen Kennzahlen gehören die Qualität der bereitgestellten Materialien, Lieferzeiten, Bestätigungsraten und Reaktionsfähigkeit. Dadurch können Unternehmen die Leistung eines Lieferanten vorhersagen, indem sie verstehen, wie schnell er neue Bestellungen bestätigen und Bestelländerungen akzeptieren kann, sowie die Effizienz und Genauigkeit der Lieferungen.

5. Transportanalytik

Transportanalysen versorgen Unternehmen mit Echtzeitinformationen, um effiziente Reiserouten für Lieferkettenlieferanten zu erstellen. Dabei werden Daten von verschiedenen Straßen in einem Gebiet erfasst und verschiedene Indikatoren wie Fahrergewohnheiten, Verkehrsgewohnheiten und geplante Bauarbeiten genutzt, um genaue Informationen über Vorfahrt-, Fahr- und Entladezeiten zu liefern. Unternehmen können von der Analyse aller Aspekte des Lieferlebenszyklus profitieren, um die Auftragsabwicklung, die Flottenwartung und die Lieferroutensysteme zu optimieren.

6. Vorbeugende Wartung

Die vorausschauende Wartung nutzt Echtzeit-Datenerfassung und -Analyse, um ungeplante Ausfälle in Fertigungstechnologien zu verhindern. Dies kann die Kosten senken, indem Reparaturen zum optimalen Zeitpunkt für die Maschine geplant werden, was zu einer höheren Produktivität durch eine Reduzierung der Gesamtausfallzeit führt. Unternehmen nutzen von Herstellern erstellte Richtlinien und Standards sowie Kennzahlen der Maschine selbst, um einen proaktiven Wartungsplan zu erstellen. Dies kann dazu beitragen, reaktive Wartungssituationen zu verhindern, die auftreten können, wenn die Ausrüstung bereits auszufallen beginnt.

7. Preisoptimierung

Bei der Preisoptimierung werden Kunden- und Marktdaten analysiert, um die optimalen Kosten eines Produkts sicherzustellen. Das Hauptziel besteht darin, den richtigen Preis zu ermitteln, der Unternehmen dabei hilft, Verbraucher anzulocken, den Umsatz zu maximieren und den Gewinn zu steigern. Dazu kann die Erfassung demografischer, psychografischer und historischer Verkaufsdaten gehören, um das Kundenverhalten besser zu verstehen und diese zur Festlegung von Einführungs-, Rabatt- und Aktionspreisen zu nutzen.

8. Garantieanalyse

Bei der Garantieanalyse kann es sich um das Sammeln von Daten im Zusammenhang mit dem Reparatur- oder Ersatzangebot für Produktausfälle handeln, das ein Unternehmen seinen Kunden für einen bestimmten Zeitraum bereitstellt. Durch das Verständnis der Verteilung historischer Garantiedaten können Unternehmen Ausfallschätzungen für einen bestimmten Zeitraum erstellen, beispielsweise für den nächsten Tag, Monat oder Jahr. Es kann Unternehmen auch ermöglichen, Einheiten zu identifizieren, die möglicherweise geändert oder optimiert werden müssen, wenn das Kundenverhalten eine hohe Rücklaufquote aufweist.

9. Prozessmessung

Unternehmen können Fertigungsanalysen nutzen, um den Herstellungsprozess zu bewerten, indem sie historische Daten für ähnliche Produkte analysieren. Diese historischen Daten können verschiedene Details des gesamten Herstellungsprozesses umfassen, einschließlich der am Herstellungsprozess beteiligten Materialien, Maschinen und Prozesse. Dies kann es Unternehmen ermöglichen, Produkteinführungen zu optimieren, indem sie datengesteuerte Entscheidungen zu Einführungsdatum, Einführungspreis und Marketingstrategien treffen.