Analyse i produktionsudførelsessystemer

Analytics spiller en afgørende rolle i Manufacturing Execution Systems ( MES ) ved at hjælpe organisationer med at få værdifuld indsigt fra den store mængde data, der genereres på butiksgulvet. For at udnytte analyser effektivt i MES er det vigtigt at have en datastrategi på plads, herunder dataindsamling, lagring og integration med andre systemer (f.eks. ERP, CRM). Derudover bør organisationer investere i de rigtige analyseværktøjer og talent for at udtrække handlingsorienteret indsigt fra dataene. I sidste ende er målet at bruge analyser til at drive datadrevet beslutningstagning, forbedre driftseffektiviteten og forbedre den samlede produktionsydelse.

Her er nogle eksempler, der viser, hvordan analyser kan bruges effektivt i MES .

KPI-sporing, årsagsanalyse og løbende forbedringer

Analyse i fremstillingsudførelse kan spore Key Performance Indicators (KPI’er) i realtid, hvilket giver producenterne mulighed for at overvåge produktionseffektivitet, kvalitet, nedetid og andre kritiske målinger. Historisk trendanalyse hjælper med at identificere mønstre og anomalier, hvilket muliggør proaktiv beslutningstagning og procesforbedringer. Når der opstår problemer eller defekter, kan analyser bruges til at udføre rodårsagsanalyse ved at undersøge historiske data og procesvariable. At identificere de grundlæggende årsager hjælper med at implementere korrigerende handlinger for at forhindre lignende problemer i fremtiden. Analytics understøtter løbende forbedringsinitiativer ved at give datadrevet indsigt i områder for procesoptimering. Producenter kan bruge denne indsigt til at implementere Lean Six Sigma og andre forbedringsmetoder.

Forudsigende vedligeholdelse og kvalitetskontrol

Analytics kan analysere maskindata, herunder sensoraflæsninger og historiske vedligeholdelsesregistreringer, for at forudsige, hvornår udstyret sandsynligvis vil fejle. Dette muliggør planlagt vedligeholdelse, minimerer uplanlagt nedetid og reducerer reparationsomkostninger. Analytics kan løbende overvåge kvalitetsdata og opdage afvigelser fra etablerede kvalitetsstandarder. Realtidsadvarsler kan genereres for at forhindre defekter og sikre, at produkter opfylder kvalitetsspecifikationerne.

Energieffektivitet

Analytics kan spore energiforbruget på tværs af fremstillingsprocesser og identificere muligheder for at reducere energiforbruget. Dette kan føre til omkostningsbesparelser og forbedret miljømæssig bæredygtighed.

Efterspørgselsprognose og forsyningskædeoptimering

MES analytics kan inkorporere efterspørgselsprognoser i produktionsplanlægningen, hvilket sikrer, at produktionen stemmer overens med kundernes efterspørgsel. Dette reducerer overskydende beholdning og lagerbeholdninger. MES- analyse kan give indsigt i forsyningskædens ydeevne, herunder leveringstider, materialetilgængelighed og lagerniveauer. Dette hjælper med at optimere indkøb, lagerstyring og leverandørforhold.

Et eksempel på dette er den brede forsyningskædesimulering og kontrollogikoptimering, som jeg udviklede i Python til en forsyningskæde for fjerkrækød. Du kan finde det eksempel her:

Link : Simulering af fjerkræforsyningskæde i Python med SimPy

Analysekernen i en MES bør inkorporere så mange af forsyningskædens optimeringshåndtag som muligt og tage dem i betragtning ved beslutningstagning.

Produktionsplanlægning

Avanceret analyse kan optimere produktionsplanlægningen ved at overveje forskellige faktorer såsom maskintilgængelighed, arbejdskraft, materialetilgængelighed og ordreprioriteter. Dette sikrer effektiv ressourceallokering og rettidig levering af ordrer. Planlægning af problemer kan være svære at løse, og heuristik kan anvendes, når konventionelle løsere ikke kan løse problemer inden for rimelig tid. Jeg har delt forskellige mindre skemalægningseksempler på denne blog , og du kan læse mere om dem her:

Link : Udfordringer med jobshop planlægning
Link : Optimeret SCM-kapacitetsplanlægning
Link : Genetisk jobshop maskine opgaveplanlægning
Link : Produktionsplanlægning i SAP ERP-system
Link : Optimering via masterproduktionsplanlægning

Regulativ overholdelse

For industrier med strenge regulatoriske krav kan MES analytics sikre overholdelse ved at spore og rapportere data relateret til fremstillingsprocesser, kvalitetskontrol og produktsporbarhed.

Brugerdefinerede dashboards, rapportering og omkostningsanalyse

MES- analyse tilbyder ofte brugerdefinerbare dashboards og rapporteringsværktøjer, der giver brugerne mulighed for at visualisere data på en måde, der er mest relevant for deres roller og mål. Analytics kan hjælpe med at analysere produktionsomkostningerne, herunder arbejdskraft, materialer og energi, hvilket gør det muligt for producenterne at identificere omkostningsbesparende muligheder.