Gromadzenie i analiza danych produkcyjnych w firmie: klucz do sukcesu 

Firmy produkcyjne muszą szybko reagować na zmienne warunki rynkowe. Gromadzenie i analiza danych produkcyjnych odgrywają kluczową rolę podczas podejmowania decyzji biznesowych.   


Z tego tekstu dowiesz się: 

  • dlaczego dane w produkcji są niezbędne,  
  • jak zbierać dane w firmie produkcyjnej,  
  • jak zbierać dane w firmie produkcyjnej,  
  • jakie narzędzia mogą w tym pomóc.   

Znaczenie zbierania danych produkcyjnych  


Dane produkcyjne dostarczają cennych informacji na temat każdego aspektu produkcji: od zużycia surowców po wydajność maszyn i tempo realizacji zamówień. Więcej o istotności danych w przemyśle pisaliśmy w artykule o produkcji opartej na danych.   

Firma konsultingowa Bain ujawniła wyniki badania przeprowadzonego wśród 270 menedżerów z branży produkcyjnej z całego świata. Okazuje się, że grupa, która w większym stopniu wdrożyła różnego rodzaju technologie cyfrowe, zdecydowanie łatwiej osiągała wyznaczone dla fabryki cele. Ale do tego potrzeba skupić się na analizie danych. 

Firma, która analizuje dane produkcyjne, jest w stanie: 

  1. Identyfikować obszary do poprawy: Dokładne dane mogą być wykorzystane w celu zwiększenia wydajności: (i) do przewidywania potrzeb konserwacyjnych, (ii) lokalizowania problemów w procesie produkcyjnym i (iii) podjęcia działań naprawczych. 
  1. Optymalizować procesy: menedżerowie podejmują świadome decyzje o usprawnieniu w układzie linii produkcyjnych, wprowadzaniu nowych technologii czy szkoleniu pracowników. 
  1. Podnosić efektywność: precyzyjne dane pomagają optymalizować wykorzystanie zasobów, co prowadzi do zmniejszenia kosztów i zwiększenia wydajności. 
  2. Lepiej prognozować: dane produkcyjne umożliwiają dokładniejsze przewidywanie przyszłych trendów i potrzeb, co pomaga sprawniej reagować na zmiany. 


Metody zbierania danych produkcyjnych  


Zbieranie danych będzie zawsze dostosowane do potrzeb firmy i jej procesów produkcyjnych, ale można wyróżnić dwa podstawowe sposoby.  

 
5. Automatyczne zbieranie danych  

W tym celu korzysta się z czujników, skanerów kodów kreskowych czy systemów RFID. Automatyczne systemy zbierają dane bez przerwy, co pozwala na bieżące monitorowanie procesów. Są dokładne i szybkie, więc spada ryzyko błędów. Monitoring w czasie rzeczywistym umożliwia natychmiastowe wykrywanie nieprawidłowości i reagowanie na nie. Wyzwaniem mogą być wysokie koszty wdrożenia i konserwacji oraz potrzeba szkolenia personelu.  

6. Ręczne zbieranie danych  

Według ankiety przeprowadzonej przez Plutoshift aż 48% firm produkcyjnych nadal wprowadza dane ręcznie. Czemu? Główne powody to: (i) brak wystarczających funduszy na automatyzację, (ii) łatwiejsze zarządzanie danymi ręcznie, gdy mają mało klientów, (iii) brak świadomości, że znaczna część wprowadzania danych może zostać zautomatyzowana albo brak wiedzy, jak zacząć automatyzację gromadzenia danych.  

Korzyścią ręcznego zbierania danych jest łatwość adaptacji do specyficznych potrzeb i możliwość szczegółowego opisu danych. Wyzwaniem jest natomiast pracochłonność i większa podatność na błędy. O tym, jak gromadzić dane automatycznie, pisaliśmy w artykule o data scraping.  zrozumieć, co się wydarzyło, przewidzieć, co może się wydarzyć – i podjąć działania. 

Proces gromadzenia danych produkcyjnych  


Tutaj warto wyróżnić kilka kluczowych etapów: 

  1. Wybór wskaźników: określenie kluczowych wskaźników efektywności, takich jak OEE (Overall Equipment Effectiveness), przepustowość czy koszty produkcji. 
  1. Ustalenie metod: wybór metod zbierania danych z różnych źródeł, które są dostosowane do specyfiki produkcji i firmy. 
  1. Systematyczność: regularne zbieranie danych, aby monitorować postępy i sprawnie reagować na zmiany.

Analiza zebranych danych produkcyjnych  


Teraz czas na przekształcenie surowych danych w wartościowe informacje. Proces analizowania danych obejmuje przetwarzanie i wykorzystanie danych w celu optymalizacji procesów produkcyjnych. Potrzebne są odpowiednie narzędzia oraz umiejętność interpretacji wyników i wyciągania wniosków.

10. Przekształcanie danych w informacje 

Wizualizacja danych jest kluczowa w prezentowaniu i komunikacji złożonych dużych zbiorów danych. Zaczynamy od weryfikacji danych. Potem warto sięgnąć po zaawansowane metody statystyczne i narzędzia analityczne, aby przeanalizować dane pod kątem trendów, wzorców i anomalii. Dzięki temu ustalisz, jak procesy i czynniki wpływają na efektywność produkcji, a także zidentyfikujesz obszary wymagające usprawnień. 

11. Automatyczna analiza danych 

Algorytmy uczenia maszynowego i sztuczna inteligencja umożliwiają automatyczną analizę dużych wolumenów danych. Automatyczna analiza danych przyspiesza proces decyzyjny, bo minimalizuje ryzyko błędów ludzkich. O możliwościach analizy dużych wolumenów danych pisaliśmy w artykule o lekcjach dla biznesu z wojny w Ukrainie. 

Narzędzia do zbierania i analizy danych produkcyjnych  


Istnieje szereg sprawdzonych systemów i narzędzi. Oto najważniejsze: 

12. Systemy ERP 

Systemy Enterprise Resource Planning (ERP) integrują dane z różnych działów przedsiębiorstwa, aby optymalizować proces analizy danych i umożliwić kompleksowe zarządzanie produkcją. Regularna aktualizacja i analiza danych z systemów ERP ułatwi menedżerom podejmowanie decyzji biznesowych. 

13. Data mining

Data mining, czyli eksploracja danych, umożliwia identyfikację ukrytych wzorców i korelacji w dużych zbiorach danych produkcyjnych. Wykorzystanie zaawansowanych algorytmów statystycznych i uczenia maszynowego pozwala na prognozowanie trendów i optymalizację procesów produkcyjnych. 

14.Technologie identyfikacyjne

Kody kreskowe, RFID i inne technologie identyfikacyjne automatyzują proces zbierania danych. Zwiększają też jego dokładność i efektywność. Integracja tych technologii z systemami ERP umożliwia ciągłe monitorowanie i optymalizację procesów produkcyjnych.

Gromadzenie i analiza danych produkcyjnych to podstawa nowoczesnego zarządzania produkcją. Za pomocą wizualizacji danych możesz lepiej zrozumieć i interpretować zebrane informacje. Dzięki dobrym danym możesz zoptymalizować procesy produkcyjne i zwiększyć konkurencyjności na rynku. Zastosowanie zaawansowanych narzędzi analitycznych pozwala na zwiększenie wydajności, obniżenie kosztów i poprawę jakości produktów. Jeśli stoisz przed wyzwaniem integracji specjalistycznych baz danych, to chętnie doradzimy, jak zrobić to najsprawniej i najwydajniej. Mamy doświadczenie w takich projektach – pisaliśmy o nim tutaj. 



/Autor