Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie: Door havencongestie, de gevolgen van geopolitieke conflicten en problemen met vrachtvervoer zijn de productie en de toeleveringsketen de afgelopen jaren complexer geworden dan ooit tevoren. Begrijp de impact van analyses in de productie, met name voor processen in de toeleveringsketen, aan de hand van deze voorbeelden.
Voor elk succesvol productiebedrijf is het van cruciaal belang om nieuwe manieren te vinden om de bedrijfsvoering te stroomlijnen. Van de grondstoffen tot de halffabrikaten, logistiek en natuurlijk het eindproduct: de productie is een complex proces met talloze bewegende onderdelen. Een gemiddelde automotor heeft bijvoorbeeld meer dan 2000 afzonderlijke componenten – bedenk eens hoe groot dit proces is voor meerdere voertuigen en functies.
Naast de tastbare aspecten van de maakindustrie zijn er ook financiële en managementaspecten om te beheren, om nog maar te zwijgen van de voortdurend veranderende marktvraag en de felle concurrentie.
Van druk naar winst door automatisering en innovatie.
De maakindustrie ondergaat een sterke automatisering, de kosten staan constant onder druk en de marges zijn klein. Het realiseren van efficiëntie- en productiviteitswinst is essentieel om concurrerend én winstgevend te blijven. Daarom is het belangrijk om de verschillende onderdelen binnen de diverse functies te analyseren en ervoor te zorgen dat ze naadloos samenwerken om de kosten te verlagen, de benutting te verhogen en de marges te verbeteren.
Wil je succesvolle productiestrategieën ontwikkelen?
Ontdek hoe u uw productieprocessen kunt revolutioneren met succesvolle strategieën die zijn afgestemd op de behoeften van uw bedrijf.
Neem contact op Het vergt maanden en uiterste zorgvuldigheid om elke fase te onderzoeken, innovatieve ideeën te bedenken en deze uiteindelijk te implementeren. De recente technologische veranderingen zijn niet alleen gunstig voor de interne processen van fabrikanten, maar bieden hen ook de mogelijkheid om concurrerend te blijven en organisatiedoelen te bereiken.
Uit een onderzoek van het World Economic Forum (WEF) en AT Kearney naar de toekomst van de productie blijkt dat fabrikanten evalueren hoe de combinatie van opkomende technologieën, waaronder IoT, AI en machine learning, de nauwkeurigheid van het volgen van activa, de transparantie van de toeleveringsketen en de voorraadoptimalisatie kan verbeteren.
Bron: WEF & AT Kearney-rapport
Maar hoe kunnen deze organisaties hun onderliggende productieprocessen en -praktijken verbeteren vóór de implementatie van technologie in de hele organisatie?
Er vinden parallel diverse processen plaats, wat een enorme hoeveelheid data genereert, variërend van machinetijd tot het aantal geproduceerde eenheden. Wanneer al deze informatie wordt ontkoppeld, geanalyseerd en in een systeem weer gesynchroniseerd, kunnen de resultaten zeer krachtig zijn.
Machines en systemen draaien continu, vaak langdurig en onder zware belasting, en elke storing kan een aanzienlijke impact hebben op de productie. Omdat een reactieve aanpak niet duurzaam is, kunnen fabrieksleiders met behulp van voorspellende analysesystemen storingen van tevoren voorspellen en stilstand voorkomen. Een trend die steeds vaker voorkomt, zijn zelfcorrigerende machines die waarschuwen zodra een bepaalde drempelwaarde wordt bereikt.
Gegevens over machinegebruik en -effectiviteit kunnen leiden tot cruciale inzichten, zoals:
- De gemiddelde looptijd voor elke machine en de redenen voor eventuele afwijkingen van het schema (menselijke fouten, schaarste aan grondstoffen, technische problemen, enz.).
- Voorspellend machineonderhoud - waarbij IoT-gegevens van sensoren kunnen worden verzameld en geanalyseerd om knelpunten te identificeren en de machine-efficiëntie te verbeteren.
- De kwaliteit van goederen bewaken en voorspellen op basis van machinesensoren, kwaliteitscontrolekaarten en meer.
Dit kan voordelen opleveren door de onderhoudskosten te verlagen, de machine-efficiëntie en betrouwbaarheid te verbeteren en meer. Naar schatting kan voorspellend onderhoud de onderhoudskosten met 19% verlagen.
Naast de productielijn wordt het gebruik van analyses vaak beperkt tot magazijnoptimalisatie en voorwaartse logistiek. Organisaties hebben echter bij het uitvoeren van analyses van de retourlogistiek herhaaldelijk waardevolle inzichten opgedaan in verloren kosten en inefficiënties die voortvloeien uit bepaalde activiteiten.
Download dit e-book over productieplanning waarin deze strategieën gedetailleerd worden beschreven.
Ontdek hoe krachtige visualisatie en data-analyse u kunnen helpen uw processen te optimaliseren, van de inkoop van grondstoffen tot de uiteindelijke productlevering.
Download uw gratis exemplaar Analyse van geretourneerde artikelen biedt inzicht in welke fase van het productieproces de meeste defecte artikelen of eindproducten genereert. Dit helpt verliezen als gevolg van klantontevredenheid en de daarmee gepaard gaande productiekosten te voorkomen. Bovendien draagt het bij aan de optimalisatie van bestaande processen en het bijwerken van de leveranciersscores en -beoordelingen.
Geavanceerde data-analyse in de productie maximaliseert de operationele efficiëntie door middel van drie belangrijke toepassingen: voorspellend onderhoud van bedrijfsmiddelen, opbrengst-/doorvoeranalyse en optimalisatie van de toeleveringsketen met behulp van geavanceerde modellen.
Er zijn diverse gebieden binnen supply chain management waar data-analyse van grote waarde kan zijn.
Leveranciers en fabrikanten hebben nu de mogelijkheid om hun productiegegevens te delen met hun partners en klanten, wat zorgt voor transparantie en vertrouwen. Zo kan de fabrikant precies zien of de leverancier vertraging heeft in de productie, waardoor extra levertijd wordt voorkomen. Tegelijkertijd kunnen leveranciers dergelijke problemen signaleren en hun productie daarop aanpassen.
Een rapport van het World Economic Forum schat de potentiële waarde van het delen van data op meer dan 100 miljard dollar, met de focus op het optimaliseren van productieprocessen op basis van best practices. De vijf belangrijkste toepassingsgebieden zijn: het verbeteren van de optimalisatie van bedrijfsmiddelen, het volgen van producten in de waardeketen, het traceren van procesomstandigheden, het uitwisselen van digitale productkenmerken en het verifiëren van de herkomst.
Met meer inzicht in de kwaliteitsniveaus van leveranciers en hun andere prestatie-indicatoren kunnen fabrikanten:
- Ze hebben helder inzicht in hun leveranciersportfolio en beschikken over waardevolle gegevens voor contractonderhandelingen met leveranciers, waardoorde samenwerking met leveranciers verbetert.
- Zorg voor consistentie door belangrijke kwaliteitsindicatoren zoals maatnauwkeurigheid en materiaalsamenstelling te volgen, ongeacht de batch en leverancier, om de productconsistentie te waarborgen.
- Anomaliedetectie om leveranciers met hogere defectpercentages te identificeren en samen te werken aan verbeteringsplannen.
- Evalueer leveranciers op basis van belangrijke criteria zoals kwaliteit, kosten en levertijden om betere contracten te kunnen afsluiten.
Hoewel leveranciersmanagement een essentieel onderdeel is van elke supply chain-analyseoplossing, zijn er veel KPI's die kunnen worden bijgehouden. Indien u geïnteresseerd bent, kunt u hier meer inkoop-KPI's vinden.
Het beschikken over informatie over de productie en kwaliteit van leveranciers kan ook alle inzichten bieden die nodig zijn voor beter risicomanagement. Afhankelijkheden van leveranciers zijn meetbaar en met een tijdige analyse van deze informatie kan de fabrikant op feiten gebaseerde beslissingen nemen voor strategisch risicomanagement. Bekijk eens wat de grootste impact heeft gehad op de toeleveringsketens van fabrikanten:
Bron: Deloitte
Door dergelijke vertragingen in uw toeleveringsketen in kaart te brengen en te werken aan beheersbare factoren zoals tekorten, beperkte toeleveringsketens, overtollige voorraden, enz., kunt u data-analyse combineren met efficiëntieverbeteringen in uw productieprocessen.
Fabrikanten maken niet alleen producten voor hun huidige klanten, maar ook voor de verwachte vraag die op korte termijn zal ontstaan. Vraagvoorspelling is cruciaal, omdat het de optimale capaciteit van een productieketen aangeeft. Dit kan het verschil maken tussen een sterke verkoop of een magazijn vol onverkochte voorraad.
Traditioneel zijn prognoses gebaseerd op historische waarden van voorgaande jaren, en niet op meer bruikbare, toekomstgerichte gegevens. Door bestaande data te combineren met voorspellende analyses in de maakindustrie, om zo een nauwkeurigere prognose te maken van mogelijke kooptrends, seizoensinvloeden, hypes en verstoringen, kunnen bedrijven een aanzienlijk concurrentievoordeel behalen.
Daarnaast kunnen organisaties, met behulp van vraagvoorspellingen als input, vraagplanning uitvoeren door markt- en concurrentiegegevens te integreren, evenals informatie over de prestaties van de productielijnen (bijvoorbeeld onbeperkte en beperkte vraag) . Dit leidt tot een betere verkoop- en operationele planning, slimmer risicomanagement en lagere kosten dankzij een efficiëntere toegang tot opslagruimte.
Vraagplanning en vraagvoorspelling zijn als de yin-yang van S&OP: de ene is de input voor de andere. Hoewel vraagplanning nog steeds bovenaan de lijst staat, proberen leiders in de supply chain al andere toepassingen van AI in de productie te implementeren. Enkele voorbeelden hiervan zijn:
Naast deze voorbeelden van productieanalyses zijn er nog andere toepassingsmogelijkheden, zoals:
- Capaciteitsplanning: Het bepalen van de capaciteit en de optimale productieaantallen voor elke productiecyclus, gebaseerd op technologie en menselijk kapitaal voor een specifieke periode. Overwegingen: capaciteit, verkoopprognoses en parallelle planningen.
- Vraag naar nieuwe producten: Voorspel de potentiële vraag naar nieuwe producten op basis van marktonderzoek en historische gegevens en beperk risico's vooraf.
- Prijs- en promotiestrategieën: Het ontwikkelen van onderbouwde prijsstrategieën door inzicht te krijgen in de marktvraag, de prijsstelling van concurrenten en realtime vraagfluctuaties.
Door de dagelijkse productiegegevens te integreren, kunnen de BI-analysedashboards een duidelijk beeld schetsen van het werkelijke aantal geproduceerde eenheden per rapportagemaand in elke productie-eenheid. Dit maakt het voor belanghebbenden eenvoudig om de workflow te stroomlijnen en zich te concentreren op de noodzakelijke taken.
Met een steeds groeiend aantal SKU's, beperkte schapruimte, hevige concurrentie en krappe marges staan fabrikanten constant onder druk. Dit betekent dat ze ervoor moeten zorgen dat ze de juiste voorraad hebben op meerdere niveaus, van magazijnen tot de winkelschappen. We hebben het eerder gehad over hoe het delen van data meer waardesynergie kan creëren – dit geldt ook voor voorraadbeheer, aangezien het volgen van producten door de hele waardeketen kan leiden tot een potentiële winst van zo'n 40 miljard dollar .
Bovendien kan het helpen om echt end-to-end inzicht te creëren en meer transparantie te bieden. Afhankelijk van het aantal deelnemende bedrijven kunt u nieuwe voorraadmodellen ontwikkelen waarop analyses eenvoudig kunnen worden uitgevoerd.
Enkele voorbeelden van diagnostische voorraadanalysetechnieken in de productie zijn:
- ABC-analyse – de voorraad wordt ingedeeld op basis van categorieën, afhankelijk van de verbruikswaarde en de bijdrage aan de winst.
- HML-analyse – de voorraad wordt geclassificeerd op basis van de kosten.
- VED-analyse – inventaris wordt geclassificeerd op basis van gebruikersperceptie en -ervaring.
- SDE-analyse - geclassificeerd op basis van voorraadbeschikbaarheid en levertijd.
- Voorraadverouderingsanalyse – geclassificeerd op basis van de leeftijd van de voorraad.
Daarnaast kunnen fabrikanten gebruikmaken van toepassingen voor voorspellende analyses in de toeleveringsketen, zoals collaboratieve filtering, causale inferentie, scenarioplanning, neurale netwerken, multivariate regressiemodellen, vraagsturingstechnieken en exponentiële gladmaking voor kortetermijnvoorspellingen, om conclusies te trekken en gegevens voor de toekomst te voorspellen.
Fabrikanten moeten met een groot aantal leveranciers en distributiepartners samenwerken om verschillende onderdelen of eindproducten te verkrijgen of te distribueren. Het is van cruciaal belang om de bijbehorende kosten en de winstgevendheid nauwlettend in de gaten te houden. Een kostenanalyseoplossing die alle informatie op één platform integreert en bruikbare inzichten biedt, kan deze activiteiten aanzienlijk efficiënter maken.
Er zijn veel bijkomende kosten verbonden aan de samenwerking tussen fabrikanten en leveranciers en distributiepartners voor de inkoop of distributie van verschillende onderdelen of eindproducten. Het is van groot belang om deze kosten en de winstgevendheid nauwlettend in de gaten te houden.
Een oplossing voor kosten- en uitgavenanalyse die alle informatie op één platform integreert en bruikbare inzichten oplevert, kan de efficiëntie van deze activiteiten aanzienlijk verbeteren.
Het bijhouden van de kosten per eenheid van een product is belangrijk voor een productiemanager, omdat dit van invloed is op prijsbeslissingen en promoties . Om dit te berekenen zijn gegevens nodig over kosten zoals:
- Directe arbeidskosten en directe materiaalkosten (de kosten van gebruikte grondstoffen)
- Indirecte kosten (huur en nutsvoorzieningen)
- Toegewezen kosten voor apparatuur en machines (afschrijving)
- Vergunningen en licenties
- Verpakkings- en verzendkosten
- Kosten van materialen die verloren gaan tijdens de productie (afval en schroot)
- R&D-kosten
Een BI-oplossing voor rapportage en visualisatie kan het risico aanzienlijk verlagen en tijdig correcties suggereren.
De buitensporig hoge overheadkosten kunnen de winstgevendheid van de productie ernstig schaden. Om daadwerkelijk controle en inzicht in deze kosten te krijgen, zijn gekoppelde databronnen en geavanceerde analysemogelijkheden nodig. Arbeidskosten vormen een groot deel van de overheadkosten. Het is daarom cruciaal om niet alleen functies en lonen aan bepaalde processen te koppelen, maar ook aan individuen. Medewerkersbadges kunnen worden gevolgd met sensoren op de werkvloer. Deze gegevens kunnen worden geanalyseerd om de exacte kosten van elke taak in een proces toe te wijzen, uitgesplitst naar individueel niveau. We zien een toenemende toepassing van deze slimme IoT-apparaten in fabrieken .
Bij Polestar Analytics helpen we bedrijven om een verbonden onderneming te worden, waar de databronnen met elkaar verbonden zijn en iedereen binnen het bedrijf toegang heeft tot de juiste data op het juiste moment om operationele efficiëntie te bereiken.
Bent u op zoek naar een partner voor data-analyse in India of een offshore-oplossing? Onze data science-teams kunnen u helpen bij het opzetten van een robuust platform voor databeheer en -analyse. Neem vandaag nog contact met ons op en laten we beginnen!