Создание лучшего в классе технологического стека для успеха современного производства

Производственные лидеры сегодня испытывают все большую трудность при выборе ПО, удовлетворяющего их растущие потребности. Традиционно производственные операции использовали систему ERP/MRP, спроектированную для их объекта, и заполняли пробелы Microsoft Access, Excel или бумагой. Эти системы требуют много обслуживания, ручного ввода данных и обычно команды консультантов для внедрения. Системы ERP пытались решить эти проблемы, только добавив сложность в свои системы, в результате чего получалось сложное ПО, трудное в использовании и сложное для масштабирования.

Мы наконец начинаем видеть новое поколение производственного ПО, которое просто в использовании, облачное и более гибкое для меняющихся бизнес-потребностей.

Эволюция производственного ПО

Оригинальные SaaS-компании извлекали ценность из горизонтальных сервисов и были похожими по разным отраслям, таким как CRM и HR. Самый известный и успешный пример SaaS-компании — Salesforce.

Мы сейчас во втором поколении SaaS, которое состоит из гораздо большего числа компаний и более ранней стадии. Эти продукты более специализированные, часто вертикально интегрированные, используют ИИ и имеют богатые API. Эти более современные программные платформы имеют преимущество гораздо большего рынка для SaaS и могут позволить себе специализироваться, фокусируясь на конкретной проблеме в конкретной отрасли с интеграциями в другие системы для предоставления всего программного стека. В предыдущем поколении производственного ПО провайдеры пытались решить всю эту функциональность внутри одной проприетарной платформы.

Мы видим этот специализированный подход в других отраслях, таких как Технологии и Маркетинг, и только начинаем видеть его реплицированным в производстве. Это подход лучшего в классе, который заставляет индустрию SaaS (Software as a Service) взрываться в рынок $150 млрд по каждой вертикали отрасли.

С тем говоря, производители продолжают завершать свой технологический стек системой управления, часто ERP.

Продолженная зависимость от ERP

Сегодняшние системы ERP почти исключительно старого поколения ПО, требующего команду интеграторов ПО для онбординга, обучения и настройки. Системы ERP, созданные для производства, также включают возможности MRP (Планирование производственных ресурсов) и MES (Системы исполнения производства), спроектированные для мониторинга и управления деятельностью цеха и НЗП (работы в процессе). Производственные операции довольно сложны и варьируются от завода к заводу, и даже от задания к заданию. Системы MES сильно зависят от ручного ввода данных. Этот подход к MES, тяжелый по вводу данных, дал ему плохую репутацию, со множеством неудачных внедрений и вытеснением производителей.

Мы видим эволюцию экосистемы к системам лучшего в классе, каждая из которых решает конкретную производственную проблему, со своими рабочими процессами и легким доступом к данным через API, все связанные в одну цифровую нить. Эта возникающая экосистема способна использовать высокозрелую горизонтальную SaaS-технологию для предоставления лучшего возможного опыта для пользователя с наименьшим возможным ручным вводом данных.

ПО для производственных операций

Предыдущее поколение вертикально интегрированного производственного ПО для МСБ и среднего рынка все считаются системами ERP/MRP/MES и пытаются связать все функции, необходимые для запуска производственной операции.

Вот список более популярных систем, с которыми у нас есть опыт.

• ECi JobBoss
• Epicor
• Infor Visual/LN/Siteline
• Plex
• Odoo
• Proshop
• Global Shop

Функции в типичном MRP/MES обычно включают:

• Планирование мощностей оператора, станка и материала
• Планирование заданий
• Управление работой в процессе
• Управление качеством
• Инструкции оператора
• Управление обслуживанием оборудования

Лучшие в классе вертикальные программные решения

Новое поколение производственного ПО более специализировано с отдельными компаниями, фокусирующимися на одной (возможно, двух) конкретных областях внутри ERP/MRP/MES с большинством интегрирующимися с предыдущим поколением систем ERP/MRP.

Горизонтальное ПО, используемое в производственных операциях

Производственная функциональность, покрываемая вертикально интегрированными SaaS-системами, оставляет дверь открытой для очень надежных горизонтальных программных систем, которые не спроектированы специально для производства, но могут предлагать ключевую функциональность, которая часто лучше, чем встроенная функциональность, видимая в предыдущем поколении программных приложений.

С чего начать? Уровень станка

В сердце каждой производственной операции находятся станочные активы, позволяющие производство. Это оборудование производит тысячи точек данных каждую секунду и представляет превосходный компонент цифровой нити. Инсайты и действия, движимые от данных, предоставляют основу для производителей для роста своего бизнеса и дифференциации себя конкурентоспособно.

Именно поэтому ядро вашего поиска решений лучшего в классе начинается на уровне станка. Производители должны внедрить решение, которое может автономно захватывать и стандартизировать точные данные о здоровье и производительности станка в реальном времени по всем маркам и моделям оборудования.

Эти производственные данные могут использоваться для информирования и управления вашим технологическим стеком и связанными процессами и функциями, включая обновление заданий в ERP, создание заказов на работу в CMMS или разработку точного производственного планирования в системе котировок.

Раскройте силу данных станков с Промышленной платформой данных MachineMetric и возьмите ваше качество, обслуживание и производство на следующий уровень. Забронируйте демо сегодня.

Или прочитайте наш последний белый документ. Мы описываем, как производители могут воспользоваться самым ценным ресурсом на их распоряжении, данными станков, для устранения недостатков их текущих систем, устанавливая их на путь к долгосрочной стратегии, капитализирующей на технологиях лучшего в классе. Ваше MES подавляет инновации?

Читайте: Смерть MES (как мы его знаем) и подъем автоматизации производства, основанной на данных