Sammanfatta detta blogginlägg med:
Redaktörens anmärkning: Från hamnstockningar, spridningseffekter från geopolitiska konflikter och godstransportproblem med mera har tillverkning och leveranskedjan blivit mer utmanande (som det inte var tidigare) under de senaste åren. Förstå effekterna av analyser inom tillverkning, särskilt för leveranskedjeprocesser, med hjälp av dessa användningsfall.
För alla framgångsrika tillverkningsföretag är det mycket viktigt att hitta ett nytt sätt att effektivisera sin verksamhet. Tillverkning är en komplicerad process med otaliga rörliga delar, från råmaterial till arbeten i arbete, logistik och naturligtvis slutprodukten. Till exempel skulle en genomsnittlig bilmotor ha mer än 2000 individuella komponenter – tänk på skalan för att extrapolera den för flera fordon och funktioner.
Förutom de konkreta aspekterna av tillverkningsindustrin finns det ekonomiska och administrativa aspekter att övervaka, för att inte tala om en ständigt föränderlig marknadsefterfrågan och aggressiv konkurrens.
Från press till vinst genom automatisering och innovation
Tillverkningsindustrin genomgår mycket automatisering, kostnadstrycket är alltid högt och marginalerna tunna. Att uppnå effektivitet och produktivitetsökningar är viktigt för att säkerställa att du är konkurrenskraftig och lönsam. Analysera därför olika rörliga delar utspridda över funktioner för att säkerställa att de fungerar sömlöst tillsammans för att sänka kostnaderna, öka utnyttjandegraden och öka marginalerna.
Vill du skapa vinnande produktionsstrategier?
Upptäck hur du revolutionerar dina produktionsprocesser med vinnande strategier skräddarsydda för dina affärsbehov.
Kontakta oss Det tar månader och extrem noggrannhet att undersöka varje steg, komma på innovativa idéer och slutligen implementera dem. De senaste tekniska omvälvningarna är inte bara bra för tillverkarnas interna processer utan är också ett sätt att förbli konkurrenskraftiga och uppnå organisationens mål.
En studie av framtidens produktion från World Economic Forum (WEF) och AT Kearney visar att tillverkare utvärderar hur kombinationen av nya tekniker, inklusive IoT, AI och maskininlärning, kan förbättra noggrannheten i tillgångsspårning, överblick över leveranskedjan och lageroptimering.
Källa: WEF och AT Kearney-rapporten
Men hur kan dessa organisationer förbättra sina underliggande tillverkningsprocesser och -metoder innan tekniken implementeras i hela företaget?
Det finns en serie processer som pågår parallellt och genererar en enorm mängd data, allt från maskinens körtid till antalet producerade enheter. När all denna information frikopplas, analyseras och synkroniseras i ett system kan resultaten bli mycket kraftfulla.
Maskiner och system är konstant i drift under långa perioder under tung belastning och alla fel kan påverka produktionen avsevärt. Eftersom en reaktiv metod inte är hållbar kan fabrikscheferna, genom att använda prediktiva analyssystem, förutsäga fel i förväg och undvika driftstopp. En metod som håller på att bli trendig är självkorrigerande maskiner som varnar när en sådan tröskel uppnås.
Data om maskinutnyttjande och effektivitet kan leda till viktiga insikter, som till exempel
- Den genomsnittliga körtiden för varje maskin och orsakerna till eventuella avvikelser från schemat (mänskliga fel, råvarubrist, tekniska problem etc.)
- Prediktivt underhåll av tillgångar – där IoT-data från sensorer kan hämtas och analyseras för att förstå problemområden och bidra till att förbättra maskineffektiviteten.
- Övervaka och förutsäga varornas kvalitet baserat på maskinsensorer, kvalitetskontrolldiagram med mera.
Dessa kan visa fördelar genom att minska underhållskostnaderna, förbättra maskinens effektivitet, tillförlitlighet med mera. Det uppskattas att prediktivt underhåll har potential att minska underhållskostnaderna med 19 %.
Utöver produktionslinjen i tillverkningen är användningen av analyser ofta begränsad till lageroptimering och vidare logistik. Men när organisationer vid ett flertal tillfällen utfört omvänd logistikanalys har de grävt fram dolda insikter om nedsänkta kostnader och ineffektivitet som uppstår vid vissa aktiviteter.
Ladda ner den här e-boken om produktionsplanering som beskriver dessa strategier
Lär dig hur kraftfull visualisering och dataanalys kan hjälpa dig att optimera dina processer, från råvaruanskaffning till leverans av slutprodukt.
Få ditt gratis exemplar Analys av returnerade varor ger insikter om vilket steg i produktionsprocessen som genererar den maximala volymen av defekta delar eller slutprodukter. Det leder till att undvika förluster på grund av kundmissnöje samt de sänkta kostnader som är förknippade med tillverkningen. Dessutom bidrar det till att optimera befintliga processer, uppdatera leverantörernas poängkort och betyg.
Avancerad dataanalys inom tillverkning maximerar driftseffektiviteten genom tre nyckelapplikationer: prediktivt tillgångsunderhåll, avkastnings-/genomströmningsanalys och leveranskedjeoptimering med avancerad modellering.
Det finns flera områden inom leveranskedjehantering där dataanalys kan vara till stor hjälp.
Nu har leverantörer och tillverkare möjlighet att dela sina produktionsdata med sina partners och kunder för att skapa transparens och vinna förtroende. På så sätt kan tillverkaren se exakt om leverantören är försenad med produktionen precis i tid för att undvika ytterligare ledtid. Samtidigt kan leverantörerna förebygga sådana incidenter och modifiera sin produktion i enlighet därmed.
En rapport från World Economic Forum uppskattar det potentiella värdet av datadelning till över 100 miljarder dollar, genom att fokusera på optimering av tillverkningsprocesser baserat på bästa praxis. De 5 viktigaste tillämpningsområdena inkluderar: Förbättrad tillgångsoptimering, spårning av produkter över hela värdekedjan, spårning av processförhållanden, utbyte av digitala produktegenskaper och verifiering av ursprung.
Med större insyn i leverantörernas kvalitetsnivåer och deras andra prestationsmått kan tillverkare:
- Ha tydlig insyn i sin leverantörsportfölj och ha insiktsfull data i sina händer när det gäller förhandlingar om leverantörsavtal och förbättraleverantörssamarbetet .
- Säkerställ enhetlighet genom att spåra viktiga kvalitetsmått som dimensionsnoggrannhet och materialsammansättning mellan batcher och leverantörer för att upprätthålla produktenhetlighet.
- Avvikelsedetektering för att identifiera leverantörer med högre felfrekvenser för att samarbeta kring förbättringsplaner.
- Utför leverantörsutvärderingar utifrån viktiga mätvärden som kvalitet, kostnad och leveranstider för att förhandla fram bättre kontrakt.
Även om leverantörshantering är en viktig del av alla lösningar för leveranskedjeanalys finns det många nyckeltal som kan spåras. Om du är intresserad kan du hitta fler nyckeltal för upphandling här .
Att ha tillgång till information om leverantörers produktion och kvalitet kan också ge all insikt som behövs för bättre riskhantering. Leverantörsberoenden är kvantifierbara och med snabb analys av denna information kan tillverkaren fatta faktabaserade beslut för strategisk riskhantering. Ta en titt på vad som har haft störst inverkan på tillverkarnas leveranskedjor:
Källa: Delloite
Att kartlägga sådana förseningar i din leveranskedja och arbeta med kontrollerbara åtgärder som brist, begränsade leveranskedjenätverk, överskottslager etc. kan koppla samman dataanalys och effektivitet i tillverkningsverksamheten.
Tillverkare skapar inte bara produkter för sina nuvarande kunder, utan också för den upplevda efterfrågan som de förväntar sig snart. Efterfrågeprognoser är viktiga eftersom de antyder en optimal kapacitet för en produktionskedja och det kan vara skillnaden mellan stark försäljning eller ett lager fullt av outnyttjat lager.
Traditionellt sett baseras prognoser på tidigare års historiska värden och inte på mer handlingsbara framåtblickande data. Genom att kombinera befintlig data med prediktiv analys inom tillverkning för att bygga en mer exakt prognos för vad inköpstrender, säsongsvariationer, trender och störningar kan vara, kan de få betydande konkurrensfördelar.
Dessutom, med hjälp av efterfrågeprognoser som indata, kan organisationer utföra efterfrågeplanering genom att införliva marknads- och konkurrensdata samt hur väl produktionslinjerna fungerar, dvs. med obegränsad och begränsad efterfrågan , vilket leder till bättre försäljnings- och verksamhetsplanering, smartare riskhantering och lägre kostnader tack vare tillgång till lagerutrymme.
Efterfrågeplanering och efterfrågeprognoser är som Yin-yang inom S&OP – den ena är input för den andra. Även om efterfrågeplanering fortfarande ligger högst upp på listan, försöker ledande befattningshavare inom leveranskedjan redan använda andra AI-användningsfall inom tillverkning, några av dem inkluderar:
Utöver dessa exempel på tillverkningsanalys inkluderar några andra användningsfall:
- Kapacitetsplanering: Att definiera kapacitet och optimala enheter av de varor som ska tillverkas för varje produktionscykel, baserat på teknologi och humankapital för en specifik period. Överväganden: kapacitet, försäljningsprognoser och parallella scheman.
- Efterfrågan på nya produkter: Prognostisera potentiell efterfrågan på nya produkter baserat på marknadsundersökningar och historiska data och minska riskerna i förväg.
- Prissättnings- och marknadsföringsstrategier: Att skapa välgrundade prissättningsstrategier genom att förstå marknadsefterfrågan, konkurrenters prissättning eller fluktuationer i efterfrågan i realtid.
Genom att integrera daglig tillverkningsdata kan BI- analysdashboards ge en tydlig bild av det faktiska antalet tillverkade enheter under rapporteringsmånaden i varje produktionsenhet, vilket gör det enkelt för intressenter att effektivisera arbetsflödet och koncentrera sig på de områden som krävs.
Med ständigt växande SKU:er, begränsat hyllutrymme, massiv konkurrens och tunna marginaler står tillverkare alltid inför press. Det innebär att de måste se till att de har rätt lager på flera nivåer, från lager till butikshyllor. Vi har tidigare pratat om hur delning av data kan skapa mer värdesynergi – detta gäller även lager eftersom spårning av produkter över hela värdekedjan kan leda till en potentiell vinst på ~ 40 miljarder dollar .
Dessutom kan det bidra till att skapa verklig helhetssyn och ökad transparens. Beroende på antalet företag som deltar kan du skapa nya lagermodeller som enkelt kan analyseras utifrån.
Några typer av diagnostiska lageranalystekniker inom tillverkning inkluderar:
- ABC-analys – varulager klassificeras baserat på kategorier baserat på konsumtionsvärde och bidrag till vinsten.
- HML-analys – varulager klassificeras baserat på kostnad.
- VED-analys – inventariet klassificeras baserat på användarnas uppfattning och erfarenhet.
- SDE-analys - klassificerad baserat på lagertillgänglighet och ledtid.
- Analys av lagerålder – klassificerad baserat på lagrets ålder
Dessutom kan tillverkare utnyttja användningsfall för prediktiv analys av leveranskedjan, som samarbetsfiltrering, kausal inferens, scenarioplanering, neurala nätverk, multivariata regressionsmodeller, efterfrågeformningstekniker och exponentiell utjämning för kortsiktiga prognoser för att hitta slutsatser och prognosdata för framtiden.
Tillverkare måste ha kontakt med ett antal leverantörer och distributionspartners för att anskaffa eller distribuera olika delar eller färdiga varor. Det är mycket viktigt att hålla koll på de tillhörande kostnaderna och lönsamhetssiffrorna. Att ha en kostnadsanalyslösning som integrerar all information på en enda plattform och låter dig få användbara insikter kan verkligen öka effektiviteten inom dessa aktiviteter.
Det finns många kostnader som uppstår när tillverkare samarbetar med leverantörer och distributionspartners för att anskaffa eller distribuera olika delar eller färdiga varor. Det är mycket viktigt att hålla koll på dessa kostnader och lönsamhetssiffrorna.
Att ha en kostnads- och utgiftsanalyslösning som integrerar all information på en enda plattform och låter dig få handlingsbara insikter, kan verkligen effektivisera dessa aktiviteter.
Att hålla koll på kostnaden per enhet av artikeln är viktigt för en produktionschef eftersom det påverkar prisbeslut och kampanjer . För att beräkna den krävs data om kostnader som:
- Direkt arbetskraft och direkt material (kostnaden för använda råvaror)
- Omkostnader (hyra och el)
- Avskrivningar för utrustning och maskiner
- Licenser och tillstånd
- Förpacknings- och fraktkostnader
- Kostnad för materialförluster i produktionen (avfall och skrot)
- FoU-kostnader
Att ha en BI-lösning för rapportering och visualisering kan avsevärt minska risken och föreslå snabba korrigeringar.
De alltför höga omkostnaderna kan vara skadliga för tillverkningens lönsamhet. För att ha verklig kontroll och insyn i dessa kostnader behövs uppkopplade datakällor och avancerade analysfunktioner. Arbetskraftskostnader utgör en stor del av omkostnaderna. Därför är det avgörande att koppla inte bara arbetsroller och löner till vissa processer utan även till individer. Medarbetarbrickor kan spåras med sensorer placerade på verkstadsgolvet. Denna data kan analyseras för att tilldela den exakta kostnaden för varje uppgift i en process, uppdelad på individnivå. Vi ser ett växande införande av dessa smarta IoT-enheter i fabrikerna .
På Polestar Analytics hjälper vi företag att bli ett uppkopplat företag där datakällorna är sammankopplade och alla i företaget har tillgång till rätt data, vid rätt tidpunkt, för att uppnå operativ effektivitet.
Om du letar efter en partner för dataanalys i Indien eller ett engagemang utomlands kan våra data science-team hjälpa dig att skapa en robust plattform för datahantering och analys. Varför inte börja idag?