Wat is Manufacturing Analytics?

Producenten van allerlei pluimage - van aluminium- en staalproducenten tot makers van elektronische onderdelen, vliegtuigmotoren en chemicaliën - gebruiken gegevensanalyses om hun fabrieken soepeler te laten draaien, prestaties van leveranciers te volgen, het aantal perfecte orders te verhogen, knelpunten in de supply chain vast te stellen, de productiviteit van werknemers te verbeteren, het aantal terugroepacties te verminderen en uiteindelijk kosten te besparen en de winst te verhogen.

Wat is Manufacturing Analytics?

Fabrikanten gebruiken gegevensanalyses om ongeplande downtime te verminderen, belangrijke prestatie-indicatoren bij te houden en de efficiëntie van de fabriek en de klanttevredenheid te verbeteren. De bredere trend wordt Industry 4.0 of smart manufacturing genoemd. Hierbij worden gegevens verzameld van conventionele IT-systemen en industriële apparatuur en worden analytische applicaties gebruikt om beter onderbouwde beslissingen te nemen. Met analyses kunnen fabrikanten ook de hoofdoorzaken van productiefouten identificeren en knelpunten in productie- en supply chain-processen voorspellen die de orderafhandeling zouden kunnen verstoren.

Voornaamste conclusies

• Fabrikanten helpen hun fabrieksapparatuur draaiende te houden tijdens productieruns door sensorgegevens te analyseren en te herkennen wanneer de apparatuur het waarschijnlijk zal begeven.
• Fabrikanten die een overgang naar meer servicegerichte bedrijfsmodellen overwegen, gebruiken analyses om inkomstenstromen te identificeren die rechtstreeks door inefficiënte productie worden beïnvloed.
• Met behulp van analyses kunnen fabrikanten hun supply chains continu bewaken, zodat ze inzicht hebben in verplaatsingen van grondstoffen of onderdelen die onderweg zijn van leveranciers en van materialen die zich op verschillende locaties bevinden.
• Fabrikanten gebruiken analyses om het aantal en de omvang van teruggeroepen producten te verminderen door bepaalde machines of productielijnen te identificeren waar kwaliteitsproblemen zijn opgetreden. Hierdoor kunnen fabrikanten alleen bepaalde productbatches terugroepen in plaats van volledige verzendingen.
• Fabrikanten gebruiken analyses om op de hoogte te blijven van cruciale KPI's om ervoor te zorgen dat ze hun targets voor perfecte orders halen.

Manufacturing Analytics: uitleg

De meeste fabrikanten gebruiken sensoren om gegevens te verzamelen over hun fabriek en apparatuur, de zogenaamde operationele gegevens, en van de IT-systemen waarop applicaties draaien om hun productie-, financiële, supply chain- en HR-processen te beheren. Manufacturing Analytics helpt bedrijfsleiders beslissingen te nemen op basis van die samengevoegde gegevens.

Met analysesystemen kunnen bedrijfsleiders bijvoorbeeld belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's) bijhouden om te bepalen welke leveranciers consequent op tijd leveren, knelpunten in de supply chain opsporen en de omvang van teruggeroepen producten beperken. Analysesystemen interpreteren ook voorraad- en werkordergegevens uit het ERP-systeem en gegevens die door machines op de fabrieksvloer worden gegenereerd, en waarschuwen managers dat ze mogelijk een belangrijk leveringsmoment missen door onvoldoende output of uitval van machines. Dit type analyse helpt fabrikanten om hun perfecte orderpercentage te verbeteren - een KPI die aangeeft in hoeverre een bedrijf in staat is om het juiste aantal goederen te leveren, zonder verlies of schade, in de juiste verpakking en met facturen die een nauwkeurige weergave zijn van de vastgestelde prijzen en het aantal geleverde goederen.

Hoe werkt Manufacturing Analytics?

Bij de meeste fabrikanten verzenden sensoren die zijn aangesloten op belangrijke apparatuur, continu gegevensstromen, meestal opgeslagen in een datawarehouse, over elk denkbaar type parameter - bijvoorbeeld de temperatuur waarop de motor draait of het trillingsniveau van kogellagers - die allemaal kunnen wijzen op een potentieel probleem dat moet worden aangepakt, voordat de apparatuur het begeeft en een productielijn stilvalt.

Meer geavanceerde fabrieken combineren operationele gegevens met gerelateerde IT om productie-eenheden te waarschuwen over een mogelijke verstoring en bedrijfsleiders dat een bepaalde werkorder of productie die aan die apparatuur is gekoppeld, wordt bedreigd. Dit type analyses kan ook voorraad omvatten. Managers gebruiken applicaties om te visualiseren waar voorraden te vinden zijn in verschillende magazijnen of in transit van een leverancier en passen analyses toe om betere, snellere beslissingen te nemen over het omgaan met een potentieel voorraadtekort dat een productierun zou kunnen stoppen als het niet snel wordt aangepakt.

Voordelen van Manufacturing Analytics

Manufacturing Analytics biedt aanzienlijke voordelen, waarvan de belangrijkste hieronder worden beschreven.

• Ongeplande uitvaltijd voorkomen. Fabrikanten gebruiken analytics om sensorgegevens te interpreteren die kunnen aangeven dat een apparaat het binnenkort waarschijnlijk zal begeven. Sensoren kunnen bijvoorbeeld detecteren dat de kogellagers in een tandwielas met een ongebruikelijke frequentie trillen, wat aangeeft dat ze snel zullen vastlopen. Aan de hand van die gegevens kunnen fabrikanten preventief onderhoud uitvoeren om de machine en productielijn op schema te houden.
• Verbeterde productiviteit. Volgens McKinsey kunnen fabrikanten met behulp van analytics de productiviteit van hun apparatuur en werknemers verhogen en hun winstmarges met wel 10% vergroten. Het adviesbureau gaf als voorbeeld een internationaal chemisch bedrijf dat zijn jaarlijkse kosten met enkele miljoenen euro's heeft verlaagd. Dit werd deels bereikt door de afhankelijkheid van externe leveranciers voor specifieke productlijnen te verminderen en door kansen te benutten om de capaciteit te vergroten door de verwerkingscapaciteit van enkele essentiële productiemiddelen op te schalen. Het bedrijf stimuleerde ook de verkoop door de productiecapaciteit van andere productcategorieën uit te breiden. De fabrikant gebruikte een analysemodel dat meer dan 500 variabelen, meer dan 3.000 beperkingen en honderden productiestappen analyseerde.
• Nieuwe bedrijfsmodellen ondersteunen. Veel fabrikanten experimenteren met nieuwe bedrijfsmodellen die zijn gebaseerd op het leveren van diensten en het simpelweg verkopen van eindproducten, in sommige kringen bekend als product-as-a-service. Voorbeelden hiervan zijn fabrikanten van vliegtuigmotoren die luchtvaartmaatschappijen vergoedingen in rekening brengen op basis van het aantal uren dat een motor vliegt zonder dat er reparaties nodig zijn, en een fabrikant van medische apparatuur die ziekenhuizen vergoedingen in rekening brengt op basis van gebruik, waarbij de uptime van de apparatuur wordt gegarandeerd in ruil voor doorlopende onderhoudsvergoedingen. Analytics maakt deze diensten mogelijk doordat fabrikanten gegevens analyseren die zijn verzameld van hun systemen om te bepalen wanneer preventief onderhoud nodig is. Naast het opbouwen van een gedifferentieerde, terugkerende inkomstenstroom, stellen de verzamelde en geanalyseerde gegevens fabrikanten in staat om hun toekomstige producten te verbeteren. Bovendien draagt dit model bij aan het opbouwen van langdurige klantrelaties.
• Kosten optimaliseren. Fabrikanten kunnen een duidelijker beeld krijgen van hun totale kosten, inclusief arbeid, materialen, overhead en uitzonderlijke uitgaven, zoals het bestellen van een te grote veiligheidsvoorraad van een grondstof, wat leidt tot hogere transportkosten. Een dergelijk gebruik van analytics kan leiden tot betere marges.
• Blijf op de hoogte van belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's). Bedrijfsleiders gebruiken analytics om potentiële problemen te signaleren die van invloed kunnen zijn op belangrijke aspecten van het bedrijf, zowel in hun fabrieken als in hun supply chains. Geen enkele KPI kan aangeven hoe een fabriek of productiebedrijf presteert. Bovendien weerspiegelen sommige KPI's, zoals tijdige levering, niet alleen de prestaties van één fabriek, maar van een hele supply chain. Toonaangevende fabrikanten gebruiken analytics om managers te helpen begrijpen wat er aan elk van deze KPI's ten grondslag ligt en hoe ze zich tot elkaar verhouden.
  
  De meest voorkomende KPI's zijn:
  • Perfect orderpercentage (POR). Dit is, zoals eerder besproken, een combinatie van diverse KPI's die inzicht geven in de foutloze levering van eindproducten door een fabrikant. Dit omvat het correct verzenden van de juiste hoeveelheid goederen, het zorgvuldig verpakken ervan en het bijvoegen van de juiste documenten die overeenkomen met de daadwerkelijk verzonden aantallen en gefactureerd worden volgens de afgesproken prijzen.
  • Rendement, die de efficiëntie meet waarmee goederen worden geproduceerd, door het aantal eenheden te berekenen dat volgens standaardspecificaties wordt geproduceerd als een percentage van het totale aantal geproduceerde eenheden.
  • Overall Equipment Effectiveness (OEE), die het percentage meet van de tijd dat een fabriek productief is, rekening houdend met productkwaliteit, beschikbaarheid van apparatuur en prestaties. Door de OEE op elk moment te analyseren, kunnen fabrikanten potentiële storingen in apparatuur voorspellen en het onderhoud dienovereenkomstig plannen.
  • On-Time Delivery (OTD): hiermee wordt het percentage eenheden gemeten dat binnen een bepaald tijdsbestek wordt geleverd, zoals beloofd aan de klant. Deze analyse helpt inzicht te krijgen in mogelijke vertragingen bij het afhandelen van orders en de exacte oorzaak te achterhalen, of deze nu te maken heeft met leveringsproblemen van leveranciers of knelpunten in het orderbeheer.
  • Doorvoer: hiermee wordt de efficiëntie van een bepaalde fabriek of fabrikant berekend op basis van het totale aantal goederen dat in een bepaald tijdsbestek is geproduceerd. Door dit soort gegevens continu te monitoren, kunnen fabrikanten potentiële inefficiënties van apparatuur identificeren, achterstallige middelen beheren en productieplannen aanpassen om hun doelen te halen.
  • Cyclustijd: een manier om de capaciteit van een fabrikant te berekenen om aan de vraag te voldoen, gemeten aan de hand van de hoeveelheid goederen die een fabriek produceert vanaf het moment dat een klant een order plaatst tot het moment dat de klant de goederen ontvangt.
  • Productievolume, waarmee het totale aantal geproduceerde eenheden gedurende een bepaald tijdsbestek wordt gemeten.
  • Capaciteitsbenutting, die meet hoe goed een fabrikant zijn capaciteit afstemt op de vraag, berekend door de totale gebruikte capaciteit in een bepaald tijdsbestek te delen door de totale beschikbare productiecapaciteit, vermenigvuldigd met 100 om een percentage te krijgen.
  • Afvalpercentage, waarmee de hoeveelheid materiaal wordt gemeten die moet worden afgedankt na afloop van een taak. Hoe lager het percentage, hoe beter.
• Prestaties van leveranciers bijhouden. Fabrikanten gebruiken analyses om leveranciers te identificeren die consequent onderdelen of grondstoffen op tijd leveren. Ze gebruiken ze ook om de kwaliteit van de producten van leveranciers te controleren, hun prijzen te vergelijken met die van concurrenten en de mate waarin ze voldoen aan arbeids- en milieunormen.
• Inzicht krijgen in de supply chain. Fabrikanten gebruiken analyses om rapporten op te stellen over hun voorraadniveaus van grondstoffen of onderdelen. Ze kunnen visualiseren welke onderdelen nog onderweg zijn en waar in hun verschillende fabrieken ze voorraad hebben die kan worden verplaatst om een tekort op een andere locatie aan te vullen. Dit is vooral belangrijk voor grote fabrikanten met duizenden leveranciers die honderden bestellingen tegelijk uitvoeren.
• Werkorders prioriteren. Met analyses kunnen productieteams eenvoudiger bepalen welke welke projecten en productieruns prioriteit moeten krijgen op basis van factoren zoals wanneer een product is beloofd, of er actuele verstoringen in de supply chain zijn en of teams de specifieke voorraad hebben die nodig is voor elke order. Met analyses kunnen supervisors werkorders, verkooporders en direct beschikbare voorraad vergelijken. Daarnaast biedt het productiechefs inzicht in hoe verschillende productieruns passen binnen het algehele productieplan. Een fabrieksmanager kan er bijvoorbeeld voor kiezen om een recentere werkorder met hoge prioriteit uit te voeren voor een topklant of een grote afnemer die snel bediend moet worden, terwijl een eerdere order van een minder vaste klant met een lagere urgentie tijdelijk naar achteren wordt geschoven.
• De productiviteit van werknemers verbeteren. Analyses kunnen helpen om ongeplande stilstand te verminderen, zoals hierboven vermeld, zodat productiemedewerkers zelden niets doen. Maar het kan het personeel ook helpen bij het plannen van onderhoudsactiviteiten voor tijden dat apparatuur niet in gebruik is, wat een uitdaging kan zijn om handmatig te doen als er meerdere werkorders lopen in meer dan één faciliteit. Dit zorgt er dan weer voor dat onderhoudsploegen niet staan te wachten om machines te onderhouden, wat niet zelden gebeurt. Volgens schattingen besteden onderhoudsmedewerkers slechts een kwart van hun tijd aan productief werk. Dezelfde analyses kunnen worden gebruikt om andere processen aan te passen, zoals begin- en eindtijden van ploegendiensten die samenvallen met de levering van materialen of andere externe factoren.
• De omvang van het terugroepen van producten beperken. Analytics maakt gebruik van gedetailleerde rapportages van individuele apparatuur, waaronder realtime productiegegevens en kwaliteitscontrolerapporten, om fabrikanten te helpen precies vast te stellen wanneer zich een kwaliteitsprobleem voordeed, op welke productielijn en bij welk apparaat. Dat helpt de omvang van terugroepacties te beperken, verlaagt de kosten en verhoogt de klanttevredenheid.
• Meer gedetailleerde gegevens verkrijgen. Fabrikanten beheren hun activiteiten aan de hand van KPI's met gegevens die meestal op fabrieksniveau zijn. Die gegevens kunnen ook worden gekoppeld aan afzonderlijke productielijnen en zelfs machines, zodat fabrikanten de doorvoer, cyclustijden en andere KPI's op een gedetailleerd niveau kunnen verbeteren.
• Minder personeelsverloop. Analytics kunnen fabrikanten helpen bij het identificeren en corrigeren van veiligheidsrisico's, moeilijke werkomstandigheden, te lange werkdagen en onderbenutte werknemers, waardoor moreel, veiligheid en personeelsverloop verbeteren. Fabrikanten gebruiken analytics ook om werknemers te identificeren met andere vaardigheden dan de vaardigheden die ze voor een bepaalde functie gebruiken, zodat ze werknemers op andere gebieden van het bedrijf kunnen inzetten en hun loopbaan vooruit helpen.
• Consistente financiële gegevens produceren. Bedrijven die nog steeds spreadsheets en andere handmatige, losgekoppelde manieren gebruiken om financiële gegevens te beheren, komen vaak met inconsistente gegevens te zitten. Dit kan het gevolg zijn van rapportagefouten of van het feit dat managers een verkeerd gelopen situatie zo goed mogelijk proberen te presenteren. Een analyse die wordt toegepast op gegevens uit zowel financiële applicaties als apparatuur op de werkvloer kunnen geautomatiseerde en nauwkeurige rapporten produceren zonder menselijke fouten of manipulatie.

Negen best practices van Manufacturing Analytics

Succesvolle analyseprojecten hebben een aantal belangrijke kenmerken gemeen, die in de onderstaande best practices worden beschreven.

Bedrijfstoepassingen van Manufacturing Analytics

Fabrikanten passen gegevensanalyse toe om de efficiëntie van hun activiteiten op de werkvloer en in de supply chain te optimaliseren. Hiermee krijgen ze meer inzicht in KPI's zoals de algehele efficiëntie van apparatuur, de uptime van machines en de doorvoer van rendement. Hieronder volgen enkele voorbeelden.

• HarbisonWalker International. Grote multinationals kunnen analyses gebruiken om de nauwkeurigheid van prognoses en de tijdige levering van orders te verbeteren. Zo heeft HarbisonWalker International, een bedrijf dat al meer dan 150 jaar vuurvaste producten maakt (producten die bestand zijn tegen grote hitte, druk of chemische aanvallen), tientallen fabrieken verspreid over drie continenten. De combinatie van overnames en talloze applicaties die de afgelopen 20 jaar aan elkaar zijn gehecht, maakte het verzamelen en analyseren van gegevens moeilijk. Door gegevens en applicaties te consolideren in één ERP-cloudsysteem heeft HarbisonWalker productie- en financiële gegevens van het hele bedrijf geanalyseerd om de nauwkeurigheid van prognoses te verbeteren, overuren van werknemers te verminderen, voorraadniveaus nauwkeurig af te stemmen en tijdige levering te verbeteren tot meer dan 90%.
• Western Digital. Analytics helpt grote bedrijven sneller beslissingen op basis van gegevens te nemen. De workflows voor gegevensrapportage bij gegevensopslagbedrijf Western Digital werden bijvoorbeeld vertraagd door verschillende factoren, waaronder de overnames van Hitachi Global Storage Technologies en SanDisk, die elk verschillende gegevens- en workflowplatforms gebruikten. De drie bedrijven samen hadden meer dan 2.000 applicaties te beheren en het duurde meer dan acht uur voordat IT het datawarehouse kon vernieuwen. Door deze opzet hadden zakelijke gebruikers tijdens hun werkdag geen toegang tot business intelligence en analyses, en als er rapporten beschikbaar kwamen, waren de gegevens 24 tot 48 uur oud. Door gegevens en workflows op een nieuw cloudgebaseerd systeem met vooraf geconfigureerde rapportage te standaardiseren, gaf Western Digital zijn bedrijfsleiders binnen ongeveer 20 minuten toegang tot analytische gegevens. Daarnaast stelde de consolidatie van gegevens en platforms het bedrijf in staat om workflows te stroomlijnen en ervoor te zorgen dat alle managers en leidinggevenden vanuit dezelfde gegevenssets en rapporten konden werken.
• Bitron. Fabrikanten gebruiken analytics om de tijd die leidinggevenden besteden aan het zoeken naar gegevens te verminderen, zodat ze gemakkelijker beslissingen op empirische basis kunnen nemen in plaats van op intuïtie te vertrouwen. Bitron, een Italiaanse fabrikant van mechanische en elektronische componenten voor diverse sectoren, zoals energie, de auto-industrie en HVAC, benut cloudtechnologie om datasilo's te doorbreken. Met selfservice-analysetools kunnen managers de rapporten maken die ze nodig hebben. Meestal moeten gebruikers gegevens uit verschillende bronnen exporteren en analyses afzonderlijk uitvoeren met behulp van tools voor puntanalyse, wat tot gebrekkige inzichten leidt. Met Oracle Analytics Cloud, dat mogelijkheden voor gegevensvoorbereiding en -verrijking bevat, kunnen gebruikers echter eenvoudiger gegevens samenvoegen en KPI's produceren om productieprocessen te beheren.
• Bonnell Aluminum. Analytics geeft fabrikanten meer inzicht in hun supply chains en activiteiten, waardoor ze beter aan de eisen van klanten kunnen voldoen. Bonnell Aluminum, een fabrikant van op maat gemaakte en afgewerkte aluminiumextrusies, wilde gegevens uit HR-, financiële en operationele systemen benutten, waaronder gegevens van vijf productielocaties, verspreid over niet-interoperabele datawarehouses. Fabrieksmanagers combineerden gegevens van spreadsheets op locatie met een ERP-rapportagesysteem van eigen makelij, wat leidde tot inconsistente gegevens en slecht onderbouwde beslissingen. Het gebrek aan betrouwbare gegevens maakte het onmogelijk om materiaaltekorten wereldwijd te identificeren of te correleren, slecht presterende leveranciers te identificeren en prioriteit te geven aan orders van klanten. Dit gebrek aan duidelijkheid werd onhoudbaar met 80% van Bonnells activiteiten in maatwerkproductie waarvoor het bedrijf op een bepaald tijdstip goederen moet leveren die volgens bepaalde specificaties zijn gemaakt. Dankzij een nieuw cloudgebaseerd ERP- en analyseplatform maakte het bedrijf betere beslissingen over inkoop en voorraad. Door gegevens uit de hele onderneming met elkaar te verbinden, inclusief gegevens van leveranciers, kan Bonnell beter begrijpen naar welke producten de meeste vraag is, knelpunten in het proces identificeren (zoals vertragingen bij leveranciers en gerelateerde voorraadproblemen) en de nodige wijzigingen doorvoeren (zoals herschikking van arbeid en uitgaven) om aan die aangepaste vraag te voldoen.

Hoe gegevensanalyse implementeren in de productiesector

De meeste productiebedrijven gebruiken data-analytics, maar in veel gevallen moeten ze nog een allesomvattende strategie implementeren. Dit omvat het consistent samenvoegen en opschonen van gegevens, het uitvoeren van analytische queries op die gegevens en het systematiseren van reacties op waarschuwingen of andere informatie die uit de gegevens naar voren komt. Fabrikanten moeten de volgende tien best practices voor implementatie in overweging nemen.

1. Breng de huidige status van uw gegevensrepository’s in kaart en documenteer de gewenste eindsituatie, inclusief de statistieken die u wilt genereren voor doeleinden zoals preventief onderhoud, kwaliteitsverbetering en werknemersveiligheid.
2. Uw gegevenstypen inventariseren. Dit omvat ongestructureerde gegevens, verzameld van machines, apparaten, activa die onderweg zijn en andere bronnen, evenals van productie, financiën, supply chain, verkoop, marketing, HR en andere applicaties, plus gestructureerde gegevens die zich in datawarehouses of datalakes bevinden.
3. Begin een datamigratieproces, eerst door gegevens te consolideren in één datawarehouse of andere opslagplaats, met een back-up om de bedrijfscontinuïteit te garanderen. Naast het feit dat het een cruciale eerste stap in het analyseproces is, helpt het rationaliseren van de gegevens op deze manier ook om de opslagkosten te verlagen, wat een goede eerste winst is.
4. Bouw connectoren of datafeeds van verschillende gegevensbronnen in de centrale opslagplaats.
5. Gebruik software voor het opschonen van gegevens om dubbele, tegenstrijdige of anderszins onnauwkeurige gegevens die uit verschillende systemen zijn verzameld te verwijderen, zodat de gecentraliseerde gegevens schoon en betrouwbaar zijn.
6. Begin klein, zoals eerder vermeld. Richt u in eerste instantie op één productieapparaat dat als knelpunt is geïdentificeerd, zodat teams analyses kunnen uitvoeren voor preventief onderhoud en het verminderen van uitvaltijd. Of identificeer een aantal KPI's (cyclustijden, doorvoer, veiligheid van werknemers enz.) om bij te houden en te verbeteren met analyses.
7. Verplaats de analyse naar meer cruciale productielijnen of supply chain-processen.
8. Laat zakelijke gebruikers hun eigen rapporten en dashboards maken op de intervallen die ze zelf kiezen, zodat ze minder afhankelijk zijn van de IT-afdeling.
9. Configureer rapporten zodat ze visueel georiënteerd zijn (in plaats van in tabelvorm), zodat mensen gemakkelijker beslissingen kunnen nemen op basis van afwijkende gegevens of andere signalen.
10. Gebruik waar mogelijk kant-en-klare rapporten die deel uitmaken van het softwarepakket voor analyse. Deze leveren standaard KPI's op waarmee u activiteiten kunt vergelijken met die van concurrenten.

De toekomst van analytics in de productiesector

Hoewel de meeste fabrikanten al in zekere mate gebruikmaken van informatietechnologie, telematica en andere hulpmiddelen in hun apparatuur, is het gebruik van IT en analyse vooral inconsistent. Dat komt omdat gegevens zich in verschillende silo's bevinden, waardoor ze moeilijk toegankelijk en te analyseren zijn.

Door te standaardiseren op cloudgebaseerde IT-systemen kunnen fabrikanten zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens consolideren, zodat ze analyses op een gezamenlijke, consistente manier kunnen gebruiken om nauwkeurige en betrouwbare inzichten te krijgen en de besluitvorming te verbeteren.

Tot slot zal de introductie van low-code en no-code ML in analytics zakelijke gebruikers in staat stellen zelf rapporten te maken, zonder dat ze een aanvraagticket hoeven in te vullen of op een andere manier hulp van IT nodig hebben. Dit zal leiden tot meer frequent gebruik van gegevens en alle daaruit voortvloeiende voordelen.

Maak uw productieprocessen toekomstbestendig met Oracle

Oracle Cloud Supply Chain & Manufacturing, onderdeel van Oracle Fusion Cloud ERP, helpt fabrikanten snel te reageren op veranderende vraag, voorraad en marktomstandigheden. Fabrikanten die gebruik maken van deze applicatiesuite, kunnen voorraadpatronen voortdurend monitoren om de risico's van werkorderachterstanden te minimaliseren, te beoordelen of de prestaties van leveranciers invloed kunnen hebben op de productiedoelen, en nog veel meer.

Met Oracle Fusion Supply Chain & Manufacturing Analytics kunnen fabrikanten de productiviteit te verhogen met vooraf opgebouwde inzichten, de efficiëntie op de werkvloer verbeteren door snel afwijkingen te detecteren en plan-to-productieprocessen optimaliseren met een geïntegreerde weergave van supply chain- en productiegegevens.

Veelgestelde vragen over Manufacturing Analytics

Hoe helpt analytics fabrikanten?
Fabrikanten gebruiken analytics voor verschillende doeleinden, zoals het verminderen van ongeplande uitval, het volgen en verbeteren van de prestaties van leveranciers, het prioriteren van werkorders, het verhogen van de productiviteit van werknemers en het verminderen van productdefecten.

Welke soorten fysieke gebeurtenissen kunnen sensoren detecteren?
Sensoren kunnen de aanwezigheid van vlammen, gaslekken en olieniveaus detecteren en ze kunnen fysieke eigenschappen zoals temperatuur, druk en straling waarnemen. Ze kunnen ook beweging en de nabijheid van objecten detecteren.

Waar halen fabrikanten de gegevens vandaan om te analyseren?
Fabrikanten correleren gegevens uit verschillende bronnen, waaronder machines op de fabrieksvloer, back-office IT-toepassingen, leveranciers en externe leveranciers van gegevens gericht op markten, demografie, het weer, regelgeving, patenten, milieu-, sociale en bestuurlijke praktijken en andere informatiecategorieën.