Üretim Analitiği Nedir?

Çeşitli sektörlerden üreticiler—alüminyum ve çelik üreticilerinden elektronik bileşenler, uçak motorları ve kimyasal maddeler üreten firmalara kadar—fabrikalarının daha verimli çalışmasını sağlamak, tedarikçi performansını izlemek, kusursuz sipariş oranını artırmak, tedarik zincirindeki tıkanıklıkları belirlemek, çalışan verimliliğini yükseltmek, ürün geri çağırmalarını azaltmak ve nihayetinde maliyetleri düşürüp kârı artırmak için veri analitiğini kullanıyor.

Üretim Analitiği Nedir?

Üreticiler, planlanmamış duruş sürelerini azaltmak, temel performans göstergelerini izlemek ve fabrika verimliliğini ve müşteri memnuniyetini artırmak için veri analitiğini kullanır. Daha geniş trende Endüstri 4.0 veya akıllı üretim denir. Bu, geleneksel BT sistemlerinin yanı sıra endüstriyel ekipmanlardan toplanan verilerin bir araya getirilmesini ve daha bilinçli kararlar almak için analitik uygulamaların çalıştırılmasını içerir. Analitik ayrıca üreticilerin üretim hatalarının temel nedenlerini belirlemelerine ve siparişlerin yerine getirilmesini aksatabilecek üretim ve tedarik zinciri süreçlerindeki darboğazları tahmin etmelerine yardımcı olur.

Ana Fikirler

• Üreticiler, sensör verilerini analiz ederek bu tür ekipmanların ne zaman arızalanacağını tespit etmek suretiyle üretim çalışmaları sırasında tesis ekipmanlarının çalışır durumda kalmasına yardımcı olurlar.
• Daha hizmet odaklı iş modellerine geçmeyi düşünen üreticiler, üretim verimsizliklerinin doğrudan etkilediği gelir akışlarını belirlemek için analitiği kullanıyor.
• Analitik, üreticilerin tedarik zincirlerini sürekli olarak izlemelerine yardımcı olur ve onlara tedarikçilerden gelen hammaddelerin veya parçaların yanı sıra çeşitli tesislerde bulunan malzemelerin hareketine ilişkin görünürlük sağlar.
• Üreticiler, kalite sorunlarının meydana geldiği belirli makineleri veya üretim hatlarını belirleyerek ürün geri çağırma sayısını ve kapsamını azaltmak için analitiği kullanır. Bu, üreticilerin tüm sevkiyatlar yerine yalnızca belirli ürün partilerini geri çağırmasına olanak tanır.
• Üreticiler, mükemmel sipariş hedeflerine ulaşmalarını sağlamak amacıyla önemli temel performans göstergelerini takip etmek için analitiği kullanır.

Üretim Analitiği Nedir?

Çoğu üretici, operasyonel veriler olarak bilinen tesis ve ekipmanlarından ve üretim, finans, tedarik zinciri ve İK süreçlerini yönetmek için uygulamaları çalıştıran BT sistemlerinden veri toplamak için sensörler kullanır. Üretim analitiği, iş liderlerinin bu birleştirilmiş verilere dayalı kararlar almasına yardımcı olur.

Örneğin, analitik sistemler iş liderlerinin hangi tedarikçilerin sürekli olarak zamanında teslimat yaptığını belirlemek, tedarik zinciri darboğazlarını tespit etmek ve ürün geri çağırma kapsamını sınırlamak için temel performans göstergelerini (KPI'lar) takip etmelerini sağlar. Analitik sistemleri envanter ve iş emri verilerini ERP sisteminden ve fabrika katındaki makineler tarafından oluşturulan verilerden yorumlar ve yöneticilerin yetersiz çıktı veya makine kapalı kalma süresi nedeniyle önemli bir teslimat aralığını kaçırma potansiyeli konusunda uyarır. Bu tür analitikler, üreticilerin mükemmel sipariş oranlarını iyileştirmelerine yardımcı olur. Bu performans göstergesi bir şirketin doğru sayıda ürünü kayıp veya hasar olmadan, doğru ambalajda ve belirtilen fiyatlandırmayı ve teslim edilen mal sayısını doğru bir şekilde yansıtan faturalarla teslim etme yeteneğini yansıtır.

Üretim Analitiği Nasıl Çalışır?

En fazla üretici, önemli ekipman parçalarına bağlı sensörler, genellikle bir veri ambarında depolanan ve hayal edilebilen her parametre türü hakkında sabit veri akışları gönderir. Örnekler arasında sıcaklık motorun çalıştığı ve bilyalı rulmanlar tarafından yayılan titreşimlerin seviyesi - bunların hepsi ekipman arızalanmadan önce ele alınması gereken potansiyel bir sorunu gösterebilir ve bir üretim hattını indirebilir.

Daha karmaşık fabrikalar, üretim birimlerini olası bir kesinti hakkında uyarmak ve iş liderlerine bu ekipmanla ilişkili belirli bir iş emrinin veya üretimin tehdit edildiğini bildirmek için operasyon verilerini ilgili BT ile birleştirir. Bu tür analitikler envanteri de içerebilir. Yöneticiler, farklı ambarlarda veya tedarikçiden hareket halindeyken envanterin nerede bulunacağını görselleştirmek için uygulama yazılımlarını kullanır ve hızlı bir şekilde ele alınmazsa üretim çalışmasını durdurabilecek potansiyel bir envanter eksikliğiyle başa çıkma konusunda daha iyi ve daha hızlı kararlar almak için analitik uygular.

Üretim Analitiğinin Avantajları

Üretim analitiği, en önemlisi aşağıda açıklanan önemli avantajlar sunmaktadır.

• Planlanmamış kesinti sürelerini önleyin. Üreticiler, bir ekipman parçasının yakında başarısız olacağını gösterebilecek sensör verilerini yorumlamak için analitik kullanır. Örneğin, sensörler bir dişli milindeki bilyalı rulmanların alışılmadık bir frekansta titreştiğini tespit edebilir ve yakında ele geçireceklerini gösterir. Bu verileri kullanarak, üreticiler makine ve üretim hattının zamanında çalışmasını sağlamak için önleyici bakım yapabilirler.
• Verimliliği artırın. McKinsey'e göre, üreticiler analitik kullanarak ekipmanlarının ve çalışanlarının verimliliğini artırabilir ve kâr marjlarını %10'a kadar yükseltebilir. Danışmanlık, maliyetleri yılda birkaç milyon avro azaltan, kısmen belirli ürün hatları için üçüncü taraf tedarikçilere olan bağımlılığını azaltarak ve bazı önemli üretim varlıklarının verimini artırarak kapasiteyi genişletme fırsatlarını belirleyerek küresel bir kimyasal şirket örneğini gösterdi. Şirket ayrıca diğer ürün kategorileri için üretim kapasitesini artırarak satışlarını artırdı. Üretici, 500'den fazla değişkeni, 3.000'den fazla kısıtlamayı ve yüzlerce üretim adımını parçalayan bir analitik modeli kullandı.
• Yeni iş modellerini destekleyin. Birçok üretici, hizmet sunmaya ve bazı çevrelerde hizmet olarak ürün olarak bilinen bitmiş ürünleri satmaya yönelik yeni iş modellerini deniyor. Örnekler arasında, bir motorun onarıma ihtiyaç duymadan kaç saat uçtuğuna bağlı olarak havayolu ücretlerini şarj eden uçak motoru üreticileri ve devam eden hizmet ücretleri karşılığında ekipman çalışma süresini garanti eden bir tıbbi ekipman üreticisi bulunmaktadır. Analitik, üreticiler önleyici bakımın ne zaman gerekli olduğunu belirlemek için sistemlerinden toplanan verileri analiz ettikçe bu hizmetleri mümkün kılar. Üreticilerin farklılaştırılmış bir yinelenen gelir akışı oluşturmalarına izin vermenin yanı sıra topladıkları ve analiz ettikleri veriler, gelecekteki ürünleri iyileştirmelerine yardımcı olur ve model, daha uzun vadeli müşteri ilişkileri kurmalarına yardımcı olur.
• Maliyetleri optimize edin. Üreticiler, fazla taşıma maliyetine yol açan bir hammadde için çok fazla güvenlik stoku sipariş etmek gibi işçilik, malzemeler, genel giderler ve anormal giderler dahil olmak üzere genel maliyetlerini daha iyi anlayabilir. Bu tür analitik kullanımı, daha iyi kâr marjlarına yol açabilir.
• Temel performans göstergelerinin (KPI) üzerinde durun. İşletme liderleri, hem tesislerinde hem de tedarik zincirlerinde, işletmenin önemli yönlerini etkileyebilecek potansiyel sorunları işaretlemelerine yardımcı olmak için analitiği kullanır. Tek bir anahtar performans göstergesi, bir tesisin veya üretim şirketinin nasıl performans gösterdiğini gösteremez. Ayrıca, zamanında teslimat gibi bazı KPI'lar yalnızca bir tesisin değil, tüm tedarik zincirinin performansını da yansıtır. Önde gelen üreticiler, yöneticilerin bu anahtar performans göstergelerinin her birinin altında yatan sorunları ve bunların birbirleriyle olan ilişkilerini anlamalarına yardımcı olmak için analitikten yararlanır.
  
  En yaygın KPI'lar şunlardır:
  • Daha önce de belirtildiği gibi, mükemmel sipariş oranı, üreticinin mamulleri hatasız olarak nasıl sunduğunu yansıtan, doğru sayıda malın sevk edilmesi, doğru şekilde paketlenmesi ve belirtilen fiyatlara göre sevk edilen ve faturalanan fiili miktara uyan dokümantasyonun eşlik etmesini sağlayan çeşitli anahtar performans göstergelerinin bir bileşimidir.
  • Üretilen toplam birim sayısının yüzdesi olarak standart spesifikasyonlara üretilen birim sayısını hesaplayarak, malların üretilme verimliliğini ölçen verim.
  • Ürün kalitesi, ekipman kullanılabilirliği ve performansı göz önünde bulundurarak bir tesisin üretim süresinin yüzdesini ölçen genel ekipman verimliliği (OEE). Üreticiler, OEE'yi herhangi bir zamanda analiz ederek olası ekipman arızalarını tahmin edebilir ve bakımı buna göre planlayabilir.
  • Zamanında teslimat, müşteriye taahhüt edildiği şekilde belirli bir zaman diliminde teslim edilen birimlerin yüzdesini ölçer. Bu analiz, sipariş karşılamadaki olası gecikmeleri anlamaya ve tedarikçi teslimat sorunları veya sipariş yönetimi sıkışma noktalarıyla ilişkili olup olmadıklarını tam olarak belirlemeye yardımcı olur.
  • Belirli bir zaman dilimi içinde üretilen toplam mal sayısına göre belirli bir tesis veya üreticinin verimliliğini hesaplayan işlenen miktar. Bu tür verileri sürekli olarak izleyen üreticiler, olası ekipman verimsizliklerini belirleyebilir, kaynak birikimlerini yönetebilir ve üretim planlarını hedeflerini karşılayacak şekilde ayarlayabilir.
  • Bir üreticinin tesislerinin talebi karşılama yeteneğini hesaplamanın bir yolu olan döngü süresi, müşterinin sipariş verdiği andan müşterinin malları aldığı ana kadar tesisin ürettiği mal miktarı ile ölçülür.
  • Üretim hacmi, belirli bir süre boyunca üretilen toplam birim sayısını ölçer.
  • Bir üreticinin kapasiteyi taleple ne kadar iyi eşleştirdiğini ölçen, belirli bir zaman diliminde kullanılan toplam kapasitenin toplam kullanılabilir üretim kapasitesine bölünmesiyle hesaplanan ve yüzde elde etmek için 100 ile çarpılan kapasite kullanımı.
  • Hurda oranı, bir iş bittikten sonra hurdaya ayrılması gereken malzeme miktarını ölçer. Oran ne kadar düşükse o kadar iyidir.
• Tedarikçi performansını izleyin. Üreticiler, parçaları veya ham maddeleri sürekli olarak zamanında teslim eden tedarikçileri belirlemek için analitikten yararlanır. Ayrıca, tedarikçilerin ürünlerinin kalitesini, rakiplerine göre fiyatlarını ve işgücü ve çevre standartlarına ne ölçüde uyduklarını izlemek için de kullanırlar.
• Tedarik zinciri görünürlüğü elde edin. Üreticiler, hammadde veya parça envanter düzeyleri hakkında raporlar üretmek için analitik kullanır. Hangi parçaların hala hareket halinde olduğunu ve çeşitli tesislerinin arasında başka bir konumdaki bir eksikliği geri doldurmak için taşınabilecek envanterleri olduğunu görselleştirebilirler. Bu, aynı anda yüzlerce siparişi dolduran binlerce tedarikçiye sahip büyük üreticiler için özellikle önemlidir.
• İş emirlerini önceliklendirin. Analitik, üretim ekiplerinin bir ürünün ne zaman taahhüt edildiği, mevcut tedarik zinciri kesintileri olup olmadığı ve ekiplerin her sipariş için gereken belirli envanteri hazırlayıp hazır bulundurmadığı gibi faktörlere dayalı olarak hangi projelerin ve üretimin önceliklendirmek için çalıştığını belirlemesini kolaylaştırır. Analytics, süpervizörlerin mevcut iş emirlerini, satış siparişlerini ve envanteri karşılaştırmasına olanak tanır ve üretim üst düzey yöneticilerinin çeşitli imalatların genel bir üretim planına nasıl uygun olduğunu görmelerini sağlar. Örneğin, bir tesis yöneticisi, hızlı bir şekilde doldurulması gereken bir prim veya yüksek hacimli müşteri için daha yeni bir iş emri çalıştırmaya ve doldurulması uzun sürmeyecek daha az istikrarlı bir müşteriden daha önceki bir siparişi önceliklendirmeye karar verebilir.
• Çalışan üretkenliğini artırın. Analitik, yukarıda belirtildiği gibi çizelgelenmemiş kapalı kalma süresini azaltmaya yardımcı olabilir. Böylece üretim çalışanları nadiren boşta kalır. Ancak ekipmanın kullanımda olmadığı zamanlar için personelin bakım aktivitelerini planlamasına da yardımcı olabilir. Bu, tek bir tesis genelinde birkaç iş emri devam ederken manuel olarak yapılması zor olabilir. Bu da bakım ekiplerinin hizmet makinelerine beklerken ayakta durmamalarına yardımcı olur; bu nadir görülen bir durum değildir. Gerçekten de, bakım çalışanları, tahminlere göre zamanlarının sadece dörtte birini verimli iş yapmak için harcıyor. Aynı tür analitikler, vardiya başlangıç ve bitiş saatleri gibi diğer süreçleri malzeme teslim pencerelerine veya diğer harici faktörlere denk gelecek şekilde ayarlamak için kullanılabilir.
• Ürün geri çağırmalarının kapsamını sınırlayın. Analitik, gerçek zamanlı üretim verileri ve kalite kontrol raporları da dahil olmak üzere her bir ekipman parçasından alınan ayrıntılı raporları kullanarak üreticilerin bir kalite sorununun tam olarak ne zaman, hangi üretim hattında ve hangi ekipman parçasında ortaya çıktığını belirlemelerine yardımcı olur. Bu, ürün geri çağırma kapsamını sınırlamaya, maliyetleri düşürmeye ve müşteri memnuniyetini artırmaya yardımcı olur.
• Daha detaylı veriler edinin. Üreticiler operasyonlarını genellikle tesis düzeyinde verilerle KPI'ları kullanarak yönetir. Bu veriler ayrıca tek tek üretim hatlarına ve hatta makinelere bağlanarak üreticilerin verimliliği, döngü sürelerini ve diğer KPI'ları ayrıntılı bir düzeyde iyileştirmesine olanak tanır.
• Çalışan yıpranmasını azaltın. Analitik, üreticilerin güvenlik tehlikelerini, zor çalışma koşullarını, aşırı uzun çalışma vardiyalarını ve az kullanılan çalışanları belirleyip düzeltmelerine yardımcı olarak moral, güvenlik ve görev süresinin iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Üreticiler ayrıca analitiği, belirli bir pozisyon için kullandıklarından farklı becerilere sahip çalışanları belirlemeye yardımcı olmak için kullanarak, çalışanları işin farklı alanlarına yeniden atamalarına ve kariyerlerini ilerletmelerine olanak tanır.
• Tutarlı finansal veriler üretin. Şirketler hala elektronik tablolar ve finansal verileri yönetmenin diğer manuel, bağlantısız yollarını kullanıyor, çoğu zaman tutarsız verilerle sonuçlanıyor. Bu, hataların rapor edilmesinin bir sonucu olabilir veya yöneticiler belirli bir durumda mümkün olan en iyi yüzü koymaya çalıştıkları için ters gitti. Fabrika katındaki hem finansal uygulamalardan hem de ekipmanlardan elde edilen verilere uygulanan analizler, insan hatası veya manipülasyon olmaksızın otomatik ve doğru raporlar üretebilir.

Üretim Analitiği için 9 İdeal Uygulama

Başarılı analitik projeleri, aşağıdaki en iyi uygulamalarda belirtilen çeşitli önemli özellikleri paylaşmaktadır.

Üretim Analitiği için İş Kullanım Senaryoları

Üreticiler, zemin operasyonlarının ve tedarik zincirlerinin genel verimliliğini artırmak ve genel ekipman verimliliği, ekipman çalışma süresi ve üretim çıkışı gibi KPI'lar hakkında daha iyi içgörüler elde etmek için veri analitiğini kullanır. Şu örnekleri değerlendirin.

• HarbisonWalker International. Çok uluslu büyük üreticiler tahmin doğruluğunu ve zamanında sipariş teslimini iyileştirmek için analitikten yararlanabilir. Örneğin, refrakter ürünler (yüksek ısı, basınç veya kimyasal saldırı derecelerine dayanabilen ürünler) yapan, 150 yıldan eski bir şirket olan HarbisonWalker International'da üç kıtaya dağılmış düzinelerce tesis bulunmaktadır. Son 20 yılda bir araya getirilen satın almalar ve sayısız uygulama kombinasyonu, veri toplamayı ve analizini zorlaştırdı. HarbisonWalker, verileri ve uygulamaları tek bir bulut ERP sisteminde birleştirerek tahmin doğruluğunu artırmak, çalışan fazla mesaisini azaltmak, envanter düzeylerini ince ayar yapmak ve zamanında teslimatı %90'dan fazla iyileştirmek için üretim ve finansal veri giriş sayfasını analiz etmiştir.
• Western Digital. Analitik, büyük işletmelerin veriye dayalı kararları daha hızlı almasına yardımcı olur. Örneğin, Western Digital veri depolama şirketindeki veri raporlama iş akışları, Hitachi Global Depolama Teknolojileri'ni satın almaları ve her biri farklı veri ve iş akışı platformları kullanan SanDisk dahil olmak üzere çeşitli faktörler tarafından yavaşlatıldı. Üç şirket bir araya gelerek yönetilmesi gereken 2.000'den fazla uygulama vardı ve BT'nin veri ambarını yenilemesi sekiz saatten uzun sürdü. Bu kurulum, iş günü içinde iş zekası ve analitiklere erişimi olmayan iş kullanıcılarını bıraktı ve raporlar kullanıma sunulduğunda veriler 24 ila 48 saat arasındaydı. Western Digital, verileri ve iş akışlarını önceden yapılandırılmış raporlamayla yeni bir bulut tabanlı sistemde standart hale getirerek işletme liderlerine analitik verilere yaklaşık 20 dakika içinde erişim sağladı. Ayrıca, veri ve platformların konsolidasyonu, şirketin iş akışlarını kolaylaştırmasına ve tüm yöneticilerin ve yöneticilerin aynı veri kümelerinden ve raporlardan çalışmasını sağlamıştır.
• Bitron. Üreticiler, yöneticilerin veri aramak için harcadıkları süreyi azaltmak için analitikten yararlanır ve bağırsak düzeyinde değil, ampirik bir şekilde karar vermelerini kolaylaştırır. Enerji, otomotiv ve HVAC dahil olmak üzere çeşitli sektörlere yönelik çeşitli mekanik ve elektronik bileşenlerden oluşan İtalyan üretici Bitron, veri silolarını ortadan kaldırmak için bulut teknolojisini kullanır. Self servis analitik araçları, yöneticilerin ihtiyaç duydukları raporları oluşturmasına olanak tanır. Genellikle, kullanıcıların çeşitli kaynaklardan verileri dışa aktarması ve analizleri nokta analiz araçlarını kullanarak ayrı olarak çalıştırması gerekir. Bu da kusurlu içgörülere yol açar. Ancak, kullanıcılar veri hazırlama ve zenginleştirme özelliklerini içeren Oracle Analytics Cloud'u kullanarak verileri daha kolay toplayabilir ve üretim süreçlerini yönetmelerine yardımcı olmak için KPI'lar üretebilir.
• Bonnell Aluminum. Analitik, üreticilere tedarik zincirleri ve operasyonları hakkında daha fazla görünürlük sağlayarak müşteri taleplerini daha iyi karşılamalarını sağlar. Özel imal edilmiş ve bitmiş alüminyum ekstrüzyonlardan oluşan bir üretici olan Bonnell Aluminum İK, finans ve tesis operasyonları sistemlerinden gelen verileri (birlikte çalışılamayan veri ambarlarında bulunan beş üretim tesisinden gelen veriler) kullanmaya çalıştı. Tesis yöneticileri elektronik tablolardan gelen yerinde verileri yerleşik bir ERP raporlama sistemi ile birleştirerek tutarsız verilere ve kötü kurulmuş kararlara yol açtı. Güvenilir veri eksikliği, dünya çapındaki malzeme eksikliklerini belirlemeyi veya ilişkilendirmeyi, düşük performans gösteren tedarikçileri belirlemeyi ve müşteri siparişlerine öncelik vermeyi imkansız hale getirdi. Bu açıklık eksikliği, Bonnell'in özel üretimdeki işinin% 80'i ile savunulamaz hale geldi ve bu da belirli bir zamanda belirli özelliklere göre yapılan malları teslim etmesini gerektiriyor. Şirket, yeni bir bulut tabanlı ERP ve analitik platformu sayesinde daha iyi satın alma ve envanter kararları aldı. Bonnell, tedarikçilerden gelen veriler de dahil olmak üzere kuruluş genelinde verileri bağlayarak hangi ürünlerin en yüksek talepte olduğunu daha iyi anlayabilir, süreç sıkışma noktalarını (tedarikçi gecikmeleri ve ilgili envanter sorunları gibi) belirleyebilir ve bu özel talepleri karşılamak için gerekli değişiklikleri (örneğin işgücü ve harcamaları yeniden tahsis etme) yapabilir.

Üretimde Veri Analitiği Uygulama

Çoğu imalat şirketi veri analitiği kullanmaktadır, ancak çoğu durumda henüz kapsamlı bir strateji uygulamamışlardır. Bu, verilerin tutarlı bir şekilde toplanmasını ve temizlenmesini, bu verilere karşı analitik sorgular çalıştırılmasını ve verilerin ortaya çıkardığı uyarılara veya diğer bilgilere verilen yanıtların sistematik hale getirilmesini içerir. Üreticiler aşağıdaki 10 en iyi uygulama örneğini dikkate almalıdır.

1. Veri veri havuzlarınızın mevcut durumunun bir envanterini oluşturun ve üretildiğini görmek istediğiniz metrikler (önleyici bakım, kalite iyileştirme, çalışan güvenliği vb. için) dahil olmak üzere son durumun ne olmasını istediğinizi belgeleyin.
2. Veri türlerinizi envanter yapın. Bu, makinelerden, cihazlardan, hareket halindeki varlıklardan ve diğer kaynaklardan toplanan yapılandırılmamış verilerin yanı sıra üretim, finans, tedarik zinciri, satış, pazarlama, İK ve diğer uygulamalardan ve ayrıca veri ambarlarında veya veri göllerinde düzenlenen yapılandırılmış verileri içerir.
3. Veri geçişine başlayın. İlk olarak, verileri tek bir veri ambarında veya başka bir veri havuzunda birleştirerek iş sürekliliğini sağlamak için yedekleyin. Analiz sürecinde önemli bir ilk adım olmanın yanı sıra, verilerin bu şekilde rasyonelleştirilmesi de depolama maliyetlerinin azaltılmasına yardımcı olur, bu da iyi bir başlangıç kazanımıdır.
4. Ayrı veri kaynaklarından merkezi veri havuzuna bağlayıcılar veya veri akışları oluşturun.
5. Farklı sistemlerden toplanan yinelenen, çelişkili veya başka bir şekilde hatalı verileri kaldırarak merkezi verilerin temiz ve güvenilir olmasını sağlamak için veri temizleme yazılımı kullanın.
6. Daha önce de belirtildiği gibi küçük başlayın. Başlangıçta darboğaz olarak tanımlanan bir üretim ekipmanını hedefleyin, böylece ekipler önleyici bakım ve arıza süresini azaltmak amacıyla analitik uygulayabilir. Veya analitik kullanarak izlemek ve iyileştirmek için bir dizi KPI (döngü süreleri, verim, çalışan güvenliği vb.) belirleyin.
7. Analitiği daha önemli üretim hatlarına veya tedarik zinciri süreçlerine taşıyın.
8. BT departmanına olan bağımlılıklarını azaltmak için İş kullanıcılarının seçtikleri aralıklarla kendi raporlarını ve kumanda tablolarını oluşturmalarına izin verin.
9. Raporları görsel olarak yönlendirilecek şekilde konfigüre edin (tabular biçim yerine) insanların veri anormalliklerine veya diğer işaretlere dayalı kararlar vermesini kolaylaştırın.
10. Analitik yazılım paketinin parçası olan mümkün olan her durumda önceden oluşturulmuş raporları kullanarak operasyonlarınızı rakiplerinkilerle karşılaştırmanıza yardımcı olan sektör standardı anahtar performans göstergeleri elde edin.

Üretim Analitiğinin Geleceği

Çoğu üretici halihazırda ekipmanlarında bilgi teknolojisi ve bir dereceye kadar telematik veya diğer enstrümantasyonu kullanıyor olsa da, özellikle BT ve analitik kullanımı düzensiz olma eğilimindedir. Çünkü veriler farklı silolarda bulunur ve bu da erişmeyi ve analiz etmeyi zorlaştırır.

Bulut tabanlı BT sistemlerini standart hale getirmek, üreticilerin yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tüm verileri bir araya getirmesine yardımcı olarak analitiği tutarlı ve etkili bir şekilde kullanmalarını sağlar ve böylece karar alma sürecini iyileştirmek için güvenilir ve doğru içgörüler elde etmelerine olanak tanır.

Son olarak, analitik içine yerleştirilen düşük kodlu ve kodsuz makine öğrenimi, iş kullanıcılarının IT desteği veya talep formu doldurmaya gerek kalmadan kendi raporlarını oluşturmalarını sağlayacak. Bu, verilerin daha sık kullanılmasına ve elde edilen tüm avantajlara yol açacaktır.

Oracle ile Üretim Süreçlerinizi Gelecekteki Değişimlere Hazırlayın

Oracle Fusion Cloud ERP kapsamında yer alan Oracle Cloud Supply Chain & Manufacturing, üreticilerin değişen talep, tedarik ve pazar koşullarına hızla yanıt vermelerine yardımcı olur. Bu uygulama grubunu kullanan üreticiler, iş emri bekleme listelerinin risklerini azaltmak, tedarikçi performansının üretim hedeflerini etkileyip etkilemeyeceğini belirlemek ve çok daha fazlasını yapmak için envanter kalıplarını sürekli olarak izleyebilir.

Oracle Fusion Supply Chain & Manufacturing Analytics, üreticilerin önceden oluşturulmuş içgörülerle üretkenliği artırmalarına, anormallikleri hızla tespit ederek üretim bölümü verimliliğini artırmalarına ve tedarik zinciri ve üretim verilerinin entegre bir görünümü ile plandan üretime süreçlerini optimize etmelerine olanak tanır.

Üretim Analitiği Hakkında Sık Sorulan Sorular

Analitik üreticilere nasıl yardımcı olur?
Üreticiler, planlanmamış kesinti sürelerini azaltmak, tedarikçi performansını takip etmek ve iyileştirmek, iş emirlerini önceliklendirmek, çalışan üretkenliğini artırmak ve ürün kusurlarını azaltmak dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için analitik kullanır.

Sensörler hangi fiziksel olayları algılayabilir?
Sensörler alevlerin, gaz sızıntılarının ve yağ seviyelerinin varlığını tespit edebilir ve sıcaklık, basınç ve radyasyon gibi fiziksel özellikleri hissedebilirler. Ayrıca nesnelerin hareketlerini ve birbirlerine yakınlıklarını da tespit edebilirler.

Üreticiler analiz ettikleri verileri nereden alır?
Üreticiler fabrika makineleri, arka ofis BT uygulamaları, tedarikçiler ve pazarlar, demografi, hava durumu, düzenlemeler, patentler, çevresel, sosyal ve yönetişim uygulamaları gibi alanlara odaklanan üçüncü taraf veri sağlayıcıları dahil çeşitli kaynaklardan gelen verileri ilişkilendirir.