Business Intelligence w przemyśle produkcyjnym

W dobie czwartej rewolucji przemysłowej, również branża produkcyjna ulega cyfryzacji. Kolejne firmy decydują się na wdrożenie oprogramowania pozwalającego na optymalizację procesów produkcyjnych. Obok systemów planowania zasobów przedsiębiorstwa (ang. Enterprise Resource Planning, ERP 4FACTORY), zaawansowanego planowania i harmonogramowania produkcji (ang. Advanced Planning and Scheduling, APS 4FACTORY), systemów realizacji produkcji (Manufacturing Execution Systems, MES 4FACTORY), systemów zarządzania majątkiem przedsiębiorstwa (ang. Enterprise Assets Management, EAM 4FACTORY), systemów zarządzania relacjami z klientami (ang. Customer Relationship Management, CRM 4FACTORY) czy technologii internetu rzeczy (ang. Internet of Things, IOT 4FACTORY) coraz częściej pojawia się pojęcie analityki biznesowej (ang. Business Intelligence, BI 4FACTORY). Obecnie, produkcja postrzegana jest jako proces oparty na danych. Dane są generowane na każdym etapie procesu wytwórczego i często gromadzone w wielu rozproszonych źródłach. Duże, nieuporządkowane, zmienne zbiory danych (ang. Big Data) wymagają odpowiednich narzędzi do analizy. Systemy informatyczne klasy Business Intelligence umożliwiają łączenie danych z różnych źródeł – baz danych systemów ERP, APS, MES, EAM, plików płaskich (Excel, CSV), danych o klientach gromadzonych w bazach systemów CRM, danych z maszyn zbieranych przez czujniki technologii IoT, platform internetowych. Rozwiązania BI 4FACTORY posiadają mechanizmy umożliwiające transformacje i oczyszczanie danych oraz tworzenie przekrojowych zestawień. Wykorzystanie BI 4FACTORY zapewnia pracownikom branży produkcyjnej na różnych szczeblach łatwy dostęp do raportów historycznych oraz zestawień w czasie rzeczywistym – w formie przejrzyście wizualizowanych kokpitów menadżerskich (ang. dashboards) dających odpowiednie spojrzenie na przedsiębiorstwo.

Business Intelligence – definicja

Business Intelligence stanowi połączenie narzędzi oraz wiedzy eksperckiej, które przy wykorzystaniu odpowiednich metod pozwalają na integrację i przetworzenie danych oraz wyciągnięcie z nich wniosków. W skład narzędzi Business Intelligence wchodzą aplikacje wspomagające podejmowanie decyzji (ang. Decision Support Systems, DSS), moduły zapytań i raportowania, narzędzia wielowymiarowej analizy danych (ang. Online Analytical Processing, OLAP), analiza statystyczna i drążenie danych. Systemy typu Business Intelligence, w procesie ekstrakcji, gromadzą dane dotyczące procesów produkcyjnych i poddają je transformacji – konwersji, agregacji, filtrowaniu, ujednolicaniu, kalkulacjom. Oczyszczone dane z dużej ilości źródeł zasilają hurtownię danych i stają się źródłem dla interaktywnych zestawień analitycznych. Moduły raportowe pozwalają na zaprezentowanie danych o zróżnicowanej strukturze w postaci tabel i wykresów, które za pomocą raportów i kokpitów udostępniane są do przeanalizowania użytkownikom końcowym. Aplikacje BI 4FACTORY gromadzą duże ilości danych z różnych systemów o rozbudowanej strukturze, ale dzięki wyspecjalizowanym narzędziom dokonują integracji i zmiany surowych danych w informacje wspierające proces decyzyjny w firmie. Business Intelligence dostarcza firmom produkcyjnym narzędzi niezbędnych do efektywnego wykorzystywania danych i podejmowania właściwych decyzji biznesowych. BI dla produkcji określane jest również jako analityka produkcyjna (ang. Manufacturing Intelligence, Manufacturing Analytics).

BI w branży produkcyjnej – korzyści

Implementacja BI 4FACTORY, która skutkuje zgromadzeniem i uporządkowaniem danych z całego przedsiębiorstwa w jednym źródle, umożliwia pracownikom różnych działów i kadrze kierowniczej dostęp do informacji niezbędnych do podejmowania właściwych strategicznych decyzji. Szybka reakcja na awarię maszyn, obserwacje trendów i zależności, monitorowanie wskaźników efektywności produkcji pozwalają na powzięcie działań w odpowiednim czasie, co skutkuje poprawą wydajności i zmniejszeniem kosztów produkcji. Systemy BI 4FACTORY przekształcają dane w cenne informacje, które, w połączeniu z wiedzą ekspercką, stanowią klucz do reorganizacji procesów produkcyjnych i poprawy jakości zarówno samych procesów, jak i produkowanych wyrobów. Wśród licznych korzyści z wykorzystywania narzędzi BI 4FACTORY w produkcji należy wyróżnić:

• poprawę wydajności operacyjnej,
• usprawnienie łańcucha dostaw,
• zwiększenie efektywności finansowej,
• redukcję kosztów magazynowania,
• wzrost produktywności,
• zapewnienie jakości produktów,
• monitorowanie wydajności maszyn.

Poprawa wydajności operacyjnej

Aby osiągnąć przewagę konkurencyjną, do której dążą producenci, niezbędna jest dbałość o utrzymanie wydajności operacyjnej. Analityka produkcyjna pozwala na dogłębny wgląd w istniejące operacje i procesy poprzez efektywne wykorzystanie danych. Dostarcza kadrze kierowniczej niezbędnych informacji w postaci raportów, które pozwalają na szybką analizę i wprowadzenie w odpowiednim czasie zmian. Dzięki śledzeniu efektywności pracy poszczególnych maszyn, linii produkcyjnych i działów, możliwe jest zredukowanie błędów w cyklu produkcyjnym.

Przeczytaj także i zobacz webinar: Jak działa predictive maintenance?

Usprawnienie łańcucha dostaw

Przedsiębiorstwa produkcyjne prowadzą zewnętrzną współpracę w zakresie dostaw i dystrybucji wyrobów. Zakłócenia w jakimkolwiek punkcie łańcucha dostaw generują opóźnienia i straty w całym cyklu produkcyjnym. Może to skutkować niewykonaniem zlecenia na czas i koniecznością poniesienia z tego tytułu kar finansowych. Business Intelligence daje możliwość analizy terminowości dostaw, kosztów z nimi związanych czy wydatków ponoszonych na dystrybucję. Eksploracja historycznych danych może pomóc w wyborze rzetelnych dostawców, zmniejszeniu wydatków w zakresie dystrybucji oraz planowaniu cyklu produkcyjnego w taki sposób, aby produkt gotowy dostarczać w okresie wysokiego popytu.

O tym jak przezwyciężyć zakłócenia w łańcuchach dostaw? pisaliśmy tutaj a jaka jest rola oprogramowania ERP w zarządzaniu łańcuchem dostaw tutaj.

Zwiększenie efektywności finansowej

Zwiększenie wartości wskaźnika ROI (ang. Return of Investment), odzwierciedlającego stopę zwrotu z nakładów inwestycyjnych poniesionych na realizację danej inwestycji, jest kluczowe z punktu widzenia każdego producenta. Z jednej strony, optymalizacja zużycia zasobów będzie miała bezpośredni wpływ na zwiększenie zwrotu, z drugiej strony, podjęcie złej decyzji może wygenerować straty. BI 4FACTORY jest także narzędziem analizy finansowej. Pozwala na przygotowanie raportów kosztowych dotyczących materiałów, produkcji, opakowań, transportu czy marketingu. Wykorzystanie informacji zawartych w zestawieniach, umożliwia sprawną identyfikację najlepszego sposobu na podniesienie efektywności łańcucha wartości. Wydajność finansową przedsiębiorstwa może zostać zwiększona wskutek zmiany dostawcy bądź firmy logistycznej.

Redukcja kosztów magazynowania

Nadwyżki surowców, półproduktów i wyrobów gotowych generują koszty magazynowania, z kolei niedobory mogą spowodować opóźnienia w produkcji i straty. Business Intelligence umożliwia śledzenie poziomu zapasów w czasie rzeczywistym, będąc użytecznym narzędziem w obszarze gospodarki magazynowej. Zestawienia dostarczane przez systemy BI 4FACTORY pozwalają producentom na wybór odpowiedniej strategii zarządzania zapasami tak, aby w zależności od wielkości popytu, utrzymywać je na optymalnym poziomie.

Przeczytaj także: Rozliczanie kosztów produkcji

Wzrost produktywności

Narzędzia analityki biznesowej pozwalają na monitorowanie przestojów na poziomie pracownika, maszyny, linii produkcyjnej czy całego działu. Dzięki wizualizacji danych, producenci otrzymują informacje odnośnie wydajności pracowników i parku maszynowego, które pozwalają na identyfikację i eliminację słabych stron, przekładając się na wzrost wydajności.

Zapewnienie jakości

Jednym z kluczowych aspektów w przemyśle produkcyjnym jest zapewnienie jakości produktów. Przestrzeganie standardów jakości przekłada się na wzrost renomy firmy i budowanie przewagi konkurencyjnej. Jednocześnie wytwarzanie wyrobów wadliwych przyczynia się wzrostu kosztów produkcji. Business Intelligence umożliwia monitorowanie jakości na każdym etapie cyklu produkcyjnego. Daje wgląd w statystyki dotyczące ilości produktów zgodnych ze standardami i wytworzonych braków. Analiza przyczyn powstawania niepełnowartościowych wyrobów pozwala na podjęcie odpowiednich działań w celu ich eliminacji, co przekłada się na ograniczenie powstawania wadliwych produktów i spadek kosztów.

Monitorowanie wydajności maszyn

Przedsiębiorstwa produkcyjne dążą do optymalizacji wykorzystania parku maszynowego. Żeby to osiągnąć, konieczne jest monitorowanie pracy maszyn, w celu identyfikacji przyczyn awarii i przestojów związanych z konserwacją urządzeń. Analityka produkcyjna pozwala na prezentację wskaźników efektywności produkcji, informujących o wydajności poszczególnych maszyn, linii produkcyjnych i całego zakładu. Daje także możliwość rozpoznania przyczyn poszczególnych awarii w celu ich eliminacji. Monitorowanie wartości wskaźników w czasie rzeczywistym umożliwia natychmiastową reakcję na pojawiające się odchylenia. Z kolei analiza danych historycznych pozwala przewidzieć przybliżony czas wystąpienia kolejnych awarii. Dzięki temu, możliwe jest zaplanowanie konserwacji maszyn w odpowiednim czasie i zmniejszenie szans na wystąpienie podobnych zdarzeń w przyszłości.

Business Intelligence kluczem dostępu do danych

Business Intelligence stanowi nieodłączny element transformacji cyfrowej przemysłu produkcyjnego. Wykorzystanie rozwiązań klasy BI 4FACTORY pozwala przedsiębiorcom przenieść analizy, wykonywane powszechnie w arkuszach kalkulacyjnych czy za pomocą języka SQL, na wyższy poziom. Dzięki interaktywnym raportom, pracownicy i kadra kierownicza uzyskują łatwy dostęp do danych w czasie rzeczywistym i historycznych zestawień. Umożliwia to szybką reakcję na występujące awarie, ograniczenie strat produkcyjnych, planowanie konserwacji maszyn, wspomaga procesy decyzyjne w krótkim, średnim i długim horyzoncie czasowym, prognozowanie popytu i dostosowanie do niego produkcji, a także optymalizację cen. Wraz z rozwojem technologii i wzrostem znaczenia danych, coraz więcej producentów skłania się do wdrażania zaawansowanych narzędzi analitycznych. Mnogość źródeł danych wymaga zastosowania rozwiązania, które umożliwi ich konsolidację i odkrywanie powiązań pomiędzy danymi. Wdrożenie systemu BI 4FACTORY pozwala na analizowanie i przetwarzanie danych przechowywanych lokalnie i w chmurze. BI 4FACTORY wspomaga podejmowanie decyzji na każdym szczeblu. Eksploracja danych pozwala poznawać procesy biznesowe, identyfikować zależności i wprowadzać zmiany mające na celu osiągnięcie strategicznych celów przedsiębiorstwa. Analiza raportów i zestawień z wykorzystaniem specjalistycznej wiedzy w dziedzinie produkcji, pozwala na wskazanie konkretnych źródeł problemów, identyfikację potencjalnych zagrożeń i podejmowanie trafnych decyzji. Przekłada się to na poprawę wyników w różnych obszarach działalności firmy i maksymalizację zysków.

Nowoczesne systemy Business Intelligence

Według raportu firmy Gartner, Microsoft Power BI został po raz kolejny uznany liderem na rynku platform analitycznych i systemów Business Intelligence. Na drugim miejscu znalazło się Salesforce z systemem Tableau. Trzecie miejsce zajął Qlik Sense. Power BI dostarcza szereg narzędzi pozwalających użytkownikom na zaawansowaną analitykę w prosty i intuicyjny sposób. Po przygotowaniu zestawu danych, użytkownicy mają możliwość tworzenia dedykowanych raportów oraz dashboardów i korzystania z nich na urządzeniach mobilnych. Power BI pozwala na tworzenie analiz z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (ang. Artificial Intelligence, AI)- m.in. modeli uczenia maszynowego. Algorytmy AI automatycznie wykrywają wzorce, zmniejszają czas analizy i pozwalają na głębszy wgląd w dane. Dzięki temu użytkownicy uzyskują kompletną informację. Na podstawie danych historycznych są w stanie obserwować zmiany zachodzące w procesach i określać kierunki rozwoju. Monitorowanie wskaźników w czasie rzeczywistym pozwala na natychmiastową reakcję na odchylenia. Wykorzystanie nowoczesnych technik predykcyjnych umożliwia określenie prawdopodobieństwa i czasu wystąpienia określonych zdarzeń w przyszłości. Dotyczy to zarówno awarii maszyn, jak i przewidywania popytu. BI wspiera podejmowanie decyzji biznesowych, które mają na celu zwiększenie konkurencyjności firmy poprzez optymalizację procesów produkcyjnych, efektywne zarządzanie zapasami czy planowanie kampanii reklamowych w oparciu o predykcję zapotrzebowania na rynku. Power BI jest wykorzystywany przez firmy korzystające z rozwiązań DSR 4FACTORY do monitorowania kluczowych wskaźników efektywności (ang. Key Performance Indicators, KPI). Analiza wartości wskaźników wspiera na przykład działy utrzymania ruchu dostarczając informacji o ilości przestojów na poszczególnych maszynach, ich długości i częstości występowania. Dostarcza także kadrze kierowniczej informacji odnośnie wykorzystania mocy produkcyjnych zakładu.

Autor:

Ewelina Waszkowiak-Smoleń

Business Intelligence Analyst DSR S.A.

Przeczytaj także:

Dlaczego harmonogramowanie jest tak krytyczne?

Systemy Business Intelligence, czyli rafinerie na miarę XXI wieku

Wdrożenie narzędzia APS 4FACTORY w firmie produkcyjnej. To nie musi boleć!

Traceablity – identyfikowalność!

Krajowy System e-Faktur KSeF – jak działa i co zmieni?