Производственная аналитика в действии

Мы уже много лет используем аналитику для улучшения производственных процессов на заводах Bosch. Итак, что нового в аналитике на производстве и что делать дальше?

Наша методология анализа требований имеет решающее значение

Есть разные способы запустить и запустить проект аналитики данных. Отправной точкой обычно является стартовый семинар на производственном предприятии заказчика, где мы встречаемся с командой заказчика, чтобы обсудить и понять цели проекта и основные проблемы на основе визуальных впечатлений от продукта и производственного процесса.

Инженеры-производственники, как правило, сосредотачиваются и глубоко погружаются в конкретный этап процесса, который, по-видимому, вызывает проблему, и применяют общие подходы к решению проблем.

Но аналитика данных может принести множество дополнительных преимуществ, поскольку она не сосредотачивается исключительно на одном конкретном процессе или машине. Вместо этого он также принимает во внимание данные о машинах, процессах и материалах на этапах производства выше и ниже, поэтому он может идентифицировать ранее скрытые причинно-следственные связи, корреляции и закономерности.

Таким образом, помимо ознакомления с потенциалом и мощью аналитики данных на производстве в начале проекта, одна из наших основных целей на стартовом семинаре - понять проблему клиента с точки зрения бизнеса. Что еще более важно, мы пытаемся рассматривать проблему с точки зрения физических принципов, стоящих за ней. Это позволяет нам сосредоточиться на правильных источниках данных, чтобы мы могли использовать всю мощь аналитики данных.

Время, потраченное на понимание бизнеса, окупается

В первой части семинара цель состоит в том, чтобы определить основную проблему и убедиться, что мы согласовываем как наше понимание этой проблемы, так и наш анализ данных с ней. Мы называем эту первую часть семинара «Деловое понимание».

Участникам семинара задают целевые вопросы, чтобы помочь им глубже понять продукт, процессы и общие условия. Это, в свою очередь, дает первые признаки, указывающие на возможные первопричины. Целевые вопросы включают:

Какова точная последовательность этапов процесса? На какой станции в первую очередь возникают проблемы? Какие ближайшие станции могут на это повлиять? Существуют ли какие-либо особые характеристики потока создания ценности, такие как параллельные шаги, переделка или повторяющиеся шаги? Сколько существует вариантов продукта? Сколько поставщиков задействовано? И так далее…

Далее следует понимание данных

Во второй части стартового семинара по анализу и регистрации требований проекта мы начинаем говорить о данных:

Какие источники предоставляют данные? Нужно ли нам сначала интегрировать или даже генерировать данные? Какие данные из других процессов важны? На какие временные рамки мы смотрим? Можно ли при работе с различными источниками данных четко отследить источник данных (например, используя уникальные идентификаторы)?

Итерационный анализ вместо масштабного проекта

Первый этап аналитики обычно длится не более недели, в зависимости от того, сколько времени потребуется на подготовку данных. По прошествии этой недели наши специалисты по производственной аналитике представляют свои первоначальные результаты группе экспертов клиента с целью продемонстрировать возможность решения проблемы клиента на основе предоставленных данных.

В идеале (а на самом деле это случается очень часто) результаты первого цикла анализа уже дают действенные идеи о том, как достичь целей проекта (например, снизить процент брака в конкретном потоке создания ценности).

В то же время, основываясь на мнениях клиентов и их реакции на промежуточные результаты, можно скорректировать стратегию анализа, чтобы она соответствовала недавно полученным знаниям. Это критически важно для успеха проектов по анализу данных! Почему? Команда исключает неверные выводы, немедленная польза от анализа данных становится видимой и полезной, а следующие шаги определяются совместно:

Что еще нужно для проверки результатов? И в конечном итоге автоматизировать их? Как именно мы должны для этого определить расширенный объем данных?

Источник:Bosch.IO. Заказчик получает ценную информацию о своих данных и процессах обработки данных.

Обслуживание и поддержка прогнозных моделей после завершения проекта

Есть ли послепроектное сопровождение и сопровождение? многие клиенты спрашивают нас. Ответ - громкое ДА! Этот аспект имеет решающее значение для всех клиентов, которые хотят применить прогнозную модель к своим данным в реальном времени, например, чтобы запланировать замену изнашиваемых деталей в оптимальный момент времени или предсказать результаты испытаний.

Вот почему мы не сосредотачиваемся исключительно на обслуживании и поддержке установленных программных решений, но также на предоставлении соответствующей технической поддержки для обучения и мониторинга прогнозных моделей.

Следующий уровень:стандартизованные инструменты для стандартных задач

Инструменты веб-аналитики позволяют мгновенно получать информацию и использовать аналитику данных в повседневной работе инженеров без необходимости привлечения специалистов по данным. Следующий уровень захватывающий. Подробнее об этом читайте в видео.

Запустите аналитику данных в производственных операциях.

В этой веб-трансляции вы увидите конкретные примеры оптимизации производства на практике и узнаете, как наш двухдневный семинар поможет вам начать вашу инициативу.