/ We know how

Produkcja oparta na danych i analizie predykcyjnej

Analiza predykcyjna jest coraz częściej wykorzystywana w planowaniu produkcji. W jaki sposób algorytmy mogą pomóc w tworzeniu planów produkcyjnych? Może się to odbyć m.in. dzięki automatyzacji zadań czy wykorzystaniu algorytmów do analizy zużycia materiałów oraz kosztów wytworzenia produktów.

 

 

Czym jest analiza predykcyjna?

 

Analiza predykcyjna to analiza, która ma na celu przewidywanie (predykcję) prawdopodobieństwa wystąpienia przyszłych zdarzeń. Wykorzystuje do tego m.in. sieci neuronowe, różne modele uczenia głębokiego oraz szeroko pojętą sztuczną inteligencję. Korzysta także z dużych ilości danych –  historycznych i bieżących.

Analizy predykcyjne stosuje się w wielu branżach i procesach. Świetnie sprawdzają się w działach finansowych do prognozowania obecnych i przyszłych kosztów oraz zysków. Używa się ich także w HR do minimalizacji odpływu pracowników, a także w marketingu i sprzedaży, żeby lepiej przewidywać zachowania klientów. Jest również szeroko stosowana w procesach produkcyjnych i wpływa na znaczną poprawę ich wydajności.

 

 

Jakie dane należy brać pod uwagę przy planowaniu produkcji?

 

Planowanie produkcji to fundament każdej firmy produkcyjnej. Bez niego niemożliwe jest np. tworzenie planów sprzedaży czy tworzenie strategii biznesowych. Każda firma musi wiedzieć, ile sztuk danego towaru może wyprodukować oraz ile czasu potrzebuje do wykonania zadań. Musi zatem korzystać z dużych ilości danych, aby zminimalizować ryzyko błędów.

Planowanie produkcji należy w każdym przypadku traktować indywidualnie. Pierwszym krokiem powinno być wyjście od ogólnego stanu rynkowego firmy i zebranie informacji o zyskach, kosztach, ocenie produktów przez klientów, etc. Dają one wgląd w efektywność działania organizacji oraz określają wpływ produktów na rynek, co pozwala lepiej planować kolejne działania.

Do wytworzenia każdego produktu potrzeba surowców – np. konkretnego rodzaju materiału, energii lub wody. Można w ten sam sposób traktować produkty niematerialne takie jak aplikacje komputerowe. Do ich wytworzenia potrzeba m.in. przestrzeni dyskowej czy wykwalifikowanych specjalistów.  Żeby mogli pracować na wysokim poziomie, koniecznie trzeba spełnić ich potrzeby. Z tego powodu jednym z najistotniejszych rodzajów danych potrzebnych do planowania produkcji są informacje o posiadanych zasobach – czasie, miejscu, pieniądzach czy surowcach potrzebnych do wyprodukowania określonej liczby produktów.

W danych należy uwzględnić także czas potrzebny na wykonanie konkretnego zadania. Przydadzą się także dane o możliwościach stosowanych maszyn i narzędzi – ich wydajność jest z reguły ograniczona, co dobrze jest dodać do planów produkcyjnych.

Istotnym elementem każdego planu produkcyjnego jest niedoszacowanie materiałów, procesów oraz czasu potrzebnego na wykonanie zadania. Gromadzenie i analiza dużych ilości danych pozwalają maksymalnie dopracować proces produkcyjny, ale bezpiecznie jest dodać pewien margines błędu do przyjętych planów – znacznie ułatwia to reagowanie na ewentualne trudności.

Ważna jest także bieżąca weryfikacja założonych planów i ciągłe sprawdzanie prawidłowości wniosków. Jest to szczególnie istotne w przypadku produkcji dyskretnej, gdyż produkcja niewielkiej liczby bardzo złożonych produktów może pochłaniać więcej czasu i materiałów niż produkcja procesowa.

 

 

Jaki wpływ może mieć zastosowanie analizy predykcyjnej w produkcji?

 

Podstawowym zastosowaniem analizy predykcyjnej w procesach produkcyjnych jest przewidywanie możliwych zdarzeń. Zgromadzenie danych np. na temat wydajności konkretnego procesu pozwala modelować prawdopodobieństwo ewentualnego spadku efektywności w czasie. Pozwala to wdrożyć rozwiązania minimalizujące ryzyko wystąpienia błędu, co może poprawić biznesowy potencjał firmy.

Analiza predykcyjna wspomaga także automatyzację procesów biznesowych i produkcyjnych. Często odbywa się to w ramach systemów klasy ERP. Dzięki nim możliwa jest integracja gromadzenia danych, analizy oraz wykonywania zadań w obrębie jednej platformy. Może to prowadzić do wzrostu posiadanych zasobów wiedzy i zwiększenia zysków przedsiębiorstwa.

Kolejną kluczową korzyścią płynącą z zastosowania analizy predykcyjnej jest możliwość identyfikacji wzorców. Algorytmy projektuje się tak, by dostrzegały zależności między danymi, których np. nie byli w stanie zauważyć pracownicy. Kolejnym atutem jest fakt, że sieci neuronowe mogą to robić w zdecydowanie krótszym czasie, co przyczynia się do ogólnego wzrostu wydajności.

 

 

Dlaczego warto wdrożyć rozwiązania oparte o analizę predykcyjną w branży produkcyjnej?

 

Analiza predykcyjna i podobne do niej technologie nie tylko pozwalają przewidywać przyszłe zdarzenia, ale również świetnie sprawdzają się w poprawie teraźniejszych procesów. Tego typu analiz można używać np. do sprawdzania zapotrzebowania na konkretny rodzaj produktu lub  energię konieczną do wytworzenia określonej liczby produktów.

Narzędzia wykorzystujące analizę predykcyjną pomagają też w zarządzaniu zapasami, planowaniu ich uzupełniania oraz ogólnej optymalizacji ich wykorzystania. Przykładowo, system ERP może na bieżąco sprawdzać zużycie konkretnego rodzaju surowców i w razie potrzeby poinformować pracowników o rosnącym zapotrzebowaniu na nie. Może nawet – jeśli zostanie tak zaprogramowany – sam zamówić niezbędną ilość materiałów. Zmniejsza to ogólne koszty prowadzenia działalności, a zaoszczędzone pieniądze firma można zainwestować w rozwój – zakup nowych maszyn, szkolenia dla pracowników czy opracowanie nowych produktów.

 

 

Systemy informatyczne wspomagające proces planowania produkcji

 

Najczęściej spotykane narzędzia wspomagające planowanie produkcji to systemy klasy ERP, które gromadzą dane na temat działania przedsiębiorstwa oraz pozwalają zautomatyzować część zadań. Niejednokrotnie łączy się je z sieciami neuronowymi i różnymi modelami uczenia maszynowego. Dzięki tego typu rozwiązaniom platforma może nie tylko wykonywać zaprogramowane procesy, ale również udoskonalać je z biegiem czasu. Wydatnie poprawia to wydajność całego przedsiębiorstwa.

Innym, często stosowanym, rozwiązaniem w systemach do zarządzania produkcją są technologie chmurowe, które nieraz łączy się z big data. Im więcej produkuje dana firma, tym więcej danych można pozyskać. Ich przetwarzanie wymaga jednak rozbudowanej infrastruktury, co może być kosztowne. Wydatki można minimalizować, korzystając z usług zewnętrznego dostawcy chmury. Zapewnia bezpieczeństwo danych i przyczynia się do zmniejszenia kosztów.

Bez względu na wybraną technologię do zarządzania produkcją zastosowanie analizy predykcyjnej w planowaniu i bieżącym nadzorowaniu procesów produkcyjnych prowadzi do ogólnej poprawy efektywności przedsiębiorstwa. Algorytmy potrafią w krótkim czasie identyfikować wzory i relacje między konkretnymi grupami danych, a także zaproponować metody poprawy ich wydajności. Poza tym dzięki znajomości możliwych zdarzeń firma może szybciej na nie reagować, co daje gwarancję rynkowej przewagi.

Porozmawiajmy!

    Wypełnij formularz,
    a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!