Wpływ danych z maszyn na decyzje zarządu

Wpływ danych z maszyn na decyzje zarządu

Monitorowanie produkcji, zaawansowana analiza danych bazująca na IIoT i uwzględniająca system MES dają obraz, jak złożony bywa proces i jak kluczowe jest operowanie danymi. Kadra zarządzająca jest w stanie dostrzec, jak integracja nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja i IoT, zwiększa wartość procesów. Poniżej dowiesz się, w jaki sposób kierownicy mogą wykorzystać dane maszynowe do analizy biznesowej, aby wykorzystać dane produkcyjne do optymalizacji procesów i realizacji postawionych celów biznesowych.

Monitorowanie produkcji a skalowanie projektów

Jednym z aktualnych czynników napędzających produkcję jest wykorzystywanie technologii do zwiększania produkcji i obniżania kosztów. Wiele wczesnych projektów koncentruje się na łączności i danych maszynowych. Chociaż projekt danych maszynowych może być obiecujący, może nie osiągnąć oczekiwanego zwrotu z inwestycji lub nie osiągnąć takiej skali z podobnymi wynikami. 

Kierownicy powinni wiedzieć, w jaki sposób projekty danych maszynowych spełniają cele lokalnie, ale powinni rozważyć również, jak przekłada się to na proces decyzyjny i realizację celów biznesowych. Rozumiejąc, w jaki sposób dane maszynowe pasują do szerszego obrazu, nowa technologia może nie przynieść zmiany na poziomie biznesowym, dopóki nie zostanie osiągnięty pewien procent przyjęcia lub wartość graniczna. Poniżej przedstawiamy, na co należy zwrócić uwagę podczas uruchamiania takiego programu.

Big Data na produkcji - pierwsze kroki

Poznaj swój cel i dlaczego są one ważne. Weź pod uwagę wiele projektów (kilkanaście kluczowych), które mogą mieć największy wpływ lokalny (proces, linia produkcyjna), jednocześnie rozumiejąc potencjał wpływu na wyższe poziomy analizy biznesowej, jeśli się powiedzie lub zawiedzie.

Dokumentuj swój przepływ pracy, zasoby i inne kluczowe wskaźniki wydajności, aby zidentyfikować obszary, w których można było łatwo zintegrować technologię w celu uzyskania danych maszynowych. Dowiedz się, ile czasu zajmie zebranie wystarczającej ilości danych, aby uzyskać dokładne wyniki i podjąć świadome decyzje. Świadome decyzje obejmują dwa zestawy wyników - czas potrzebny na określenie, czy pilot zakończył się sukcesem oraz jak długo lub w jakim stopniu wdrożenie jest konieczne do wykorzystania danych maszynowych do wyższych funkcji biznesowych.

Dane a planowanie i procesy w perspektywie długoterminowej

Tworzenie nowego projektu wymaga pewnego rodzaju elastyczności oraz predykcji. Wykorzystanie danych z funkcjonujących do tej pory rozwiązań (np. system MES) pomoże odpowiednio przygotować się wykorzystując dostępne dane.  Nie zaczynaj od założenia, że ​​zniszczysz stary sprzęt lub połączysz wszystko z nowymi, najnowocześniejszymi urządzeniami. Bądź świadomy nowych technologii, które współpracują ze starszym sprzętem, aby wzmocnić to, co już masz.

Big Data - dane produkcyjne a cele biznesowe

Trendem we wdrażaniu technologii jest znalezienie rozwiązań, które są łatwe do określenia zwrotu z inwestycji lub wymiernych korzyści, takich jak konserwacja predykcyjna. Dane maszynowe mogą pozostać na hali produkcyjnej, jeśli kierownictwo nie może zobaczyć, jak przekładają się na cele biznesowe. Z pomocą przychodzi tutaj system MES oraz IIoT. Podejmowanie szybkich, świadomych decyzji na poziomie biznesowym może obejmować dane z tego, co dzieje się poza firmą - sprzedaż, łańcuch dostaw i działania konkurencji. 

Mity o Big Data w przemyśle

Powszechnym błędem jest przekonanie, że dane maszynowe muszą być przetwarzane, aby można je było wykorzystać na poziomie biznesowym. Firmy zainwestowały pieniądze w zaawansowane oprogramowanie, próbując filtrować dane na potrzeby analiz biznesowych. Jednak rozwiązania niestandardowe mogą być drogie, ich opracowanie zajmuje dużo czasu i nie mogą być elastyczne ani łatwe do dostosowania po wprowadzeniu.

Znalezienie większej liczby rozwiązań hybrydowych, które oferują oprogramowanie modułowe i konfigurowalne, jest cenne na początku. Poszukaj dostawców technologii, którzy oferują oprogramowanie jako usługę (SaaS), zapewniają dynamiczne pulpity nawigacyjne i mikrousługi, które są w stanie ograniczyć dane maszynowe (np. wspomniany IIoT uwzględniający system MES). Rozwiązania hybrydowe umożliwiają szybkie rozpoczęcie pracy i dostosowanie do potrzeb niestandardowych funkcji.

SaaS z danymi maszynowymi w czasie rzeczywistym, alertami i powiadomieniami doskonale nadaje się do utrzymania ruchu w hali produkcyjnej, podczas gdy dodatkowe funkcje, takie jak kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) i planowanie zasobów przedsiębiorstwa (ERP), pomagają mieć oko na duży obraz, napędzając łańcuch dostaw inwentaryzację i pomagaj menedżerom w podejmowaniu świadomych decyzji biznesowych.

Monitorowanie produkcji a wpływ na dział kierowniczy

Ogólnie rzecz biorąc, dyrektorzy muszą wspierać innowacje i kierować kulturą firmy w kierunku korzystania z analizy danych maszynowych. W końcu dane to przyszłość produkcji. Można to zrobić, zachęcając do programów pilotażowych, szkoleniowych i premiowych. Stworzenie systemu komunikacji, w którym pracownicy mogą wymieniać się pomysłami lub problemami, może pomóc wskazać, które programy najlepiej motywują pracowników. W niektórych przypadkach firmy wprowadziły grywalizację lub konkursy, takie jak hackathony, w celu zaangażowania i edukacji pracowników. Pamiętaj tylko, że to, co doprowadziło cię tam, gdzie się znajdujesz, nie doprowadzi cię tam, gdzie idziesz. Nie trzymaj się wczorajszych rozwiązań, stawiając czoła przyszłym celom.

Big Data a cele biznesowe w przemyśle - podsumowanie

Dzięki dużej ilości danych operacyjnych i  produkcyjnych, jakimi dysponują przedsiębiorstwa  wykorzystując monitorowanie produkcji, duże zbiory informacji odgrywają coraz bardziej istotną rolę w powstającej praktyce analiz predykcyjnych. Wyodrębnianie informacji z istniejących zestawów danych w celu określenia wzorców i przewidywania przyszłych wyników i trendów przekłada się na realne decyzje biznesowe. Daje to producentom możliwość przejścia od historycznej perspektywy do przyjęcia mapowania potencjalnych przyszłych zdarzeń.

Monitorowanie produkcji stanowi doskonałą odskocznię dla każdej firmy zainteresowanej stopniowym i łatwym w zarządzaniu przyjęciem technologii Big Data i chmury. Ponieważ technologia produkcji wciąż się rozwija, wielu producentów nie ma pewności, jaki powinien być najlepszy „pierwszy krok” w kierunku wprowadzenia technologii. Firmy takie jak EBKF Manager oferują szybką i prostą integrację maszyn oraz intuicyjną wizualizację danych.


Klienci i partnerzy