Business Intelligence w przemyśle
Zaawansowana analiza danych wspierająca decyzje operacyjne i zarządcze
Business Intelligence w środowisku przemysłowym to proces uporządkowanego zbierania, przetwarzania i analizy danych pochodzących z produkcji oraz systemów IT. Celem nie jest prezentacja danych, lecz umożliwienie podejmowania decyzji w oparciu o fakty.
Jakie obszary decyzyjne wspierają wdrażane rozwiązania (przykładowy raport demo: link):- analiza sprzedaży i wyników finansowych,
- analiza jakości i strat wynikających z niezgodności,
- analiza efektywności procesów (m.in. OEE, produktywność, sprawność), w tym:
- straty czasu cyklu,
- straty spowodowane postojami maszyn,
- straty spowodowane nadmiernym odpadem,
- analiza nadprodukcji i saturacji maszyn,
- określanie realnych zdolności produkcyjnych na podstawie danych historycznych.
Widok OEE z rozbiciem na przyczyny strat oraz analizą w czasie.
Rejestr zdarzeń jako źródło danych dla BI i działań korygujących.
Projektowane są zarówno raporty i analizy w Power BI, jak i dedykowane aplikacje webowe (również w formie kiosków) oraz rozwiązania wspierające raportowanie i planowanie produkcji.
- raporty i analizy w Power BI,
- aplikacje webowe dostępne w przeglądarce (w tym kioski),
- systemy klasy MES do raportowania i planowania produkcji,
- aplikacje mobilne do rejestracji danych operacyjnych.
- raportowanie produkcji i zdarzeń,
- planowanie produkcji,
- raportowanie BHP i zagrożeń środowiskowych,
- audyty procesów, audyty warstwowe, 5S,
- raportowanie i analiza kontroli jakości (np. dodatkowa kontrola Firewall).
- administrator: kierownik@pubiha.pl / hasło: kierownikdemo
- użytkownik podstawowy: operator@pubiha.pl / hasło: operatordemo
Dane wykorzystywane w systemach BI mogą pochodzić jednocześnie z produkcji, istniejących systemów IT oraz rejestrów manualnych. Kluczowe jest ujednolicenie definicji i zapewnienie spójności wskaźników.
- procesy wytwórcze i maszyny (dane operacyjne),
- bazy danych istniejących systemów IT,
- zasoby sieciowe i webowe,
- rejestry manualne (np. pliki Excel, formularze).
Przykład analizy ilościowej jako baza do planowania i porównań.
Model danych integrujący wiele źródeł i definicji wskaźników.
- budowa modeli bazodanowych w oparciu o wiele źródeł danych,
- automatyczne aktualizacje oraz powiadomienia o odchyleniach wskaźników / statusów.
- wsparcie w przygotowaniu systemów raportowania (narzędzia Microsoft),
- wsparcie w projektowaniu modeli danych,
- szkolenia: Excel (podstawowy i zaawansowany), Power BI (modele danych, DAX, wizualizacje).
W przypadku automatycznego zbierania danych z maszyn możliwe jest bieżące monitorowanie procesu i szybka identyfikacja odchyleń w oparciu o statystyczną analizę parametrów.
- monitorowanie procesów wytwórczych na podstawie parametrów maszyn,
- śledzenie OEE z powiadomieniami o odchyleniach od celów.
Trendy, odchylenia i porównania okresów jako wsparcie reakcji na problemy.
- spójne i wiarygodne wskaźniki w całej organizacji,
- szybsza reakcja na problemy produkcyjne,
- ograniczenie ręcznego raportowania,
- decyzje oparte na danych historycznych i bieżących.
Zapraszam również do galerii: link
