صنعت تولید در سال‌های اخیر تحت فشار شدیدی برای افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها بوده است. تقاضای مصرف‌کننده برای قیمت‌های پایین، افزایش هزینه مواد خام و پیچیدگی زنجیره‌های تامین، باعث شده است تا تولیدکنندگان به دنبال راه‌‌حل‌های جدیدی برای برآوردن این نیازها باشند.
پس از پاندمی کووید 19، کارآمدی و چابک‌تر شدن به یک ضرورت در این صنعت تبدیل شده است. تجزیه و تحلیل داده ها در صنعت تولید مزایای قابل توجهی برای این صنعت دارد که از بین تمامی آنها، می‌توان به پیش‌بینی دقیق تقاضا، بهبود کنترل کیفیت و مدیریت موجودی کارآمدتر اشاره کرد.
تحلیل داده در صنعت تولید چیست؟
تجزیه و تحلیل داده در صنعت تولید، به معنای استفاده از دادههای ماشینی، عملیاتی و سیستمی برای مدیریت بهتر، بهینهسازی فرآیند تولید و عملکردهای مهمی مانند نگهداری و تعمیرات، کیفیت و برنامهریزی است. شرکت‌های تولیدی میتوانند با در دست داشتن دادههای دقیق در زمان واقعی و تحلیل آنها، تصمیمات بهتر و سریع‌تری را در موقعیت‌های مختلف بگیرند. در مقاله پیش‌رو، به اهمیت نقش تحلیل داده در تولید می‌پردازیم. همچنین اشاره کرده‌ایم که تحلیل داده و استفاده از گزارش حاصل از آن، چه کمکی به صنعت تولید در سطوح مختلف میکند.
سال‌ها است تولیدکنندگان در صنایع مختلف، برای بهبود کارایی و ارتقای سهم بازار خود از داده استفاده می‌کنند. مهمترین تغییر در دنیای امروز، نحوه جمعآوری داده است و هنوز بسیاری از شرکت‌ها از همان روش‌های سنتی و پراکنده برای جمعآوری داده استفاده می‌کنند.
می‌توان از تحلیل داده در صنعت تولید، در جهت افزایش میزان استفاده از تجهیزات، کاهش هزینه‌ها، بهبود فرآیند و کاهش خطای انسانی استفاده کرد.
در جمعآوری داده به روش سنتی، کارگران، فاکتورها را به شکل دستی بررسی و ضبط کرده و فرم‌های مربوطه را پر کرده و سپس، سابقه عملیات و نگهداری از ماشین‌آلات را یادداشت می‌کنند. متاسفانه این روش به دلیل درصد بالای خطای انسانی، خیلی قابل اعتماد نیست، زمان‌بر است، قابلیت سوگیری دارد و نتیجه تحلیل دیتا کیفیت خوب و قابل انتظاری ندارد تا برمبنای آن، تصمیمات درستی گرفته شود.
اما باظهور تحول دیجیتال در صنعت تولید، دستگاه‌های متصل میتوانند از حجم کار موردنیاز برای جمعآوری داده به شکل دستی و همچنین مستندسازی آن بکاهند. باتوجه به اینکه این فناوری و نرم‌افزارهای مربوطه از تحلیل و الگوریتم‌های پیشرفته‌ای استفاده می‌کنند، بینش‌های به دست آمده بسیار کاربردی هستند.
جمعآوری خودکار دادههای ماشینی، درواقع هدایت‌گر نسل بعدی تحلیل داده در صنعت تولید است که موارد استفاده زیادی دارد و از نظارت و تشخیص ساده نقص‌های تجهیزات تا تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده و اتوماسیون را شامل میشود.
چگونه تحلیل داده ها صنعت تولید را دگرگون میکند؟
تولیدکنندگان میتوانند با سرعت پیشرفت فناوری در دهههای اخیر (که معمولا با نام انقلاب صنعتی 4.0 شناخته میشود)، حجم زیادی داده را از لینکهای مختلف زنجیره تامین، یعنی از تامین مواد خام تا تحویل محصول نهایی به مشتری، جمعآوری کنند.
حسگرهای IOT و دستگاه‌های لبه‌ای (edge device: سخت‌افزاری که جریان داده را بین دو شبکه کنترل میکند) که روی تجهیزات نصب شده‌اند، این قابلیت را دارند تا دادههای بلادرنگ (در زمان واقعی) را برای تحلیل به پلتفرم‌های داده‌محور وارد کنند. لیفتراک‌های موجود در انبار کارخانه‌ها مجهز به نوعی حسگر هستند که توانایی جمعآوری داده را دارند. کارخانه‌ها از همین تجهیزات برای افزایش کارایی عملیاتی استفاده می‌کنند.
همچنین، می‌توان داده جمع‌آوری‌شده از بخش نظرات کاربران در وب‌سایت‌ها را با اهداف مختلف، مانند کنترل کیفی یا اطلاع‌رسانی درباره اعمال تغییرات در طراحی محصول، در آینده تحلیل کرد. افزایش چشمگیر در کمیت و نوع داده موجود در صنعت تولید، فرصت خیلی خوبی را برای فعالان این حوزه فراهم آورده است تا حرکتی رو به جلو داشته باشند.
اهداف تحلیل داده در صنعت تولید
جمعآوری داده به روش سنتی در صنعت تولید، معمولا با خطا همراه است. همچنین تبدیل این داده‌ها به یک اقدام و تصمیم معنادار، همیشه چالش‌برانگیز بوده است؛ از جمله مشکلات جمعآوری داده به روش سنتی می‌توان به ناقص بودن اطلاعات، سوگیری به دلیل خطای انسانی یا تاخیر در جمع آوری داده اشاره کرد. در تحلیل دیتای صنعت تولید به روش مدرن، داده‌ها در زمان واقعی تحلیل می‌شوند و گزارشات حاصل از تحلیل داده به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری بهتر و سریع‌تر کمک می‌کنند.
می‌توان با شناسایی مشکلات پیش از وقوع، فرآیندهای تولید را بهینه کرده و استفاده از تجهیزات را بهبود بخشید. این کار همچنین باعث ساده‌سازی زنجیره تامین و ایجاد شفافیت میشود. باتوجه به اینکه تحلیل داده در تولید از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشینی استفاده میکند، بهتر می‌تواند فرصت‌ها را شناسایی و فرآیندها را بهینه کرد.
همانطور که پیش از این گفته شد، می‌توان از تحلیل داده در توسعه محصولات جدید استفاده کرد یا با به کارگیری فناوری دوقلوی دیجیتال (digital twin) و اطلاعاتی که از ضمانت‌نامه محصولات دریافت می‌کنیم، محصولات جدید را با هزینه تولید کمتر یا کاهش نرخ خرابی، تولید و به بازار عرضه کرد. در موارد استفاده تحلیل داده که پیش از این ذکر شد، کارکنان میتوانند مشکلات در سطح ماشین را سریع‌تر شناسایی کرده و توان عملیاتی را افزایش دهند. این کار، زمان توقف و خوابیدن خط تولید را کاهش داده و نرخ ضایعات نیز کم میشود.
تحلیل داده های تولید باعث ساده‌سازی زنجیره تامین و ایجاد شفافیت در انجام فرایندها میشود
مزایای تحلیل داده در صنعت تولید
آگاهی از سیستم‌های تولید پیشرفته، امری ضروری به شمار می‌رود. تحلیل داده در صنعت تولید، این آگاهی را در زمان واقعی و بلادرنگ، برای مدیران فراهم می‌آورد و مزیت رقابتی شرکت‌ها را بیشتر میکند؛ زیرا علاوه بر کاهش هزینه‌ها، کیفیت، توسعه محصول و رضایت مشتری نیز بهبود می‌یابد.
تجزیه و تحلیل داده ، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا بهره‌وری و سودآوری را بهبود ببخشند. مزایای تحلیل داده در تولید به سه دسته اصلی تقسیم میشود که در ادامه به آنها پرداخته‌ایم.
1. کاهش هزینه‌ها
از آنجا که می‌توان فرآیندها را با بینش‌هایی که از تحلیل داده به دست آمده است، بهینه کرد، هزینه‌ها به طور قابل توجهی کاهش پیدا میکند. رشد رباتیک، تصمیم‌گیری‌های ماشینی یا نیمه‌ماشینی باعث کاهش دخالت نیروی انسانی شده است. همین موضوع درباره برنامه‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده نیز صدق میکند که با کاهش تعداد دفعات خرابی قطعات و مدیریت بهتر موجودی، هزینه‌ها کاهش و بهره‌وری افزایش پیدا می‌یابد.
2. افزایش درآمد
مدیران میتوانند با کسب بینش در زمان واقعی در فرآیند تولید، مدیریت موجودی و برنامهریزی برای عرضه و تقاضا، به سرعت نسبت به تغییرات تقاضا واکنش نشان دهند. فرض کنید داده ها به آنها بگوید برای پاسخ به نیاز بازار، باید به حداکثر ظرفیت خود برسند. بنابراین، برای رساندن ظرفیت تولید به حجم تقاضا، کارگران میتوانند اضافه‌کاری کنند، ظرفیت خط تولید را افزایش دهند، فرآیندها را تغییر دهند یا سایر جوانب تولید را به منظور حفظ زمان تحویل تنظیم کنند تا پاسخگوی نیاز بازار و تقاضا باشند.
3. مزایای متفرقه
تجزیه و تحلیل داده در تولید علاوه بر مواردی که پیش از این گفته شد، مزایای متفرقه دیگری نیز به همراه دارد؛ کاهش مصرف انرژی، پروتکل‌های زیست محیطی ایمن، کاهش درصد خطای انطباق و افزایش رضایت مشتری از جمله مزایای دیگر استفاده از تحلیل داده در تولید است.
موارد استفاده تحلیل داده در صنعت تولید
تولید مدرن، مجموعه‌ای از عملیات پیچیده، از تامین مواد خام تا تطبیق دقیق ظرفیت تولید با تقاضای بازار است. بدون کمک تحلیل داده به شیوه مدرن ، تشخیص درست فرصت‌های بازار، کار دشواری است. در ادامه به این موضوع می‌پردازیم که چگونه تحلیل داده به تولیدکنندگان در کاهش هزینه‌ها، بهبود کیفیت، و افزایش سوددهی کمک میکند.
نقش تحلیل داده در بهینه سازی قیمت
زمان نقش مهمی را در قیمت‌گذاری بازی میکند. آگاهی از بهترین زمان برای ساخت و تولید قطعات و هزینه‌های مرتبط با آن، باعث میشود مدل‌های قیمت‌گذاری صحیح و استراتژی‌های بهینه‌ای را طراحی کنید.
اگر قیمت‌گذاری پایین باشد، سودآوری را کاهش می‌دهد، درحالی که اگر قیمت بسیار بالاتری را نسبت به بازار درنظر بگیرید، بر میزان تقاضا اثر منفی می‌گذارد. پلتفرم تحلیل داده پیشرفته در تولید، به شما در تنظیم مناسب قیمت در بازار کمک میکند.
تحلیل ضمانت نامه به منظور تولید محصولات کارآمدتر
ضمانت‌نامه برای بسیاری از شرکت‌های تولیدی مشکل‌آفرین است. مفاد بیشتر ضمانت‌نامه‌ها بسیار کلی هستند و همین موضوع باعث میشود تا عدم قطعیت و مشکلات غیرمنتظره وارد فرآیند ضمانت‌نامه شوند.
با استفاده از علم تحلیل داده و گرفتن اطلاعات از ضمانت‌نامه‌های فعال، می‌توان تغییراتی را در محصولات تولیدی ایجاد کرد تا میزان خرابی در آنها و به دنبال آن، هزینه‌ها کاهش یابد. با انجام این کار، خطوط تولید جدید میتوانند با اعمال تغییرات در محصولات جدید، از شکایت‌های مشتریان در ضمانت‌نامه‌ها جلوگیری کنند.
ربات‌سازی و تحلیل داده
انقلاب هوش مصنوعی و الگوریتم‌های پیشرفته در یادگیری ماشینی، ظهور دنیای رباتیک را اجتناب‌ناپذیر کرده است. با پیشرفت این ربات‌ها، دادههای مربوط به آنها نیز افزایش چشمگیری خواهد داشت.
می‌توان با قرار دادن این داده در یک پلتفرم قدرتمند تحلیل داده ابری، کیفیت را کنترل کرد. تحول رباتیک باعث بهبود ساخت و تولید ماشین‌آلات و تجهیزات کارخانه‌ای نیز میشود.
با پیشرفت کاربرد ربات‌ها در تولید، دادههای مربوط به آنها نیز افزایش چشمگیری خواهد داشت
کاربرد تحلیل داده در پیش بینی تعمیرات
یکی از مهمترین و شاید جالب‌ترین کاربردهای تحلیل داده در صنعت تولید این است که می‌تواند پیش‌بینی کند در چه زمانی، کدام قطعه از تجهیزات که نقش بسیار مهمی در تولید دارد، از سرویس خارج میشود و نیاز به تعمیر یا جایگزینی دارد. برنامه‌های تولید آنقدر فشرده است که هیچ جا و زمانی برای اتفاقات برنامهریزی نشده ندارد. اگر قطعه مهمی از تجهیزات خراب شود و از کار بیفتد، ممکن است خط تولید را برای چند روز یا بیشتر بخواباند.
از تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive analytics)، برای تحلیل حجم زیادی از دادههای مهم استفاده میشود تا بتوان با دقت بیشتری پیش‌بینی کرد که در چه زمانی، یک قطعه از تجهیزات به تعمیر و نگهداری نیاز داشته یا احتمال خرابی آن وجود دارد. تحلیل پیش بینی کننده کمک میکند تا به قطعات تعویضی، قبل از نیاز به آنها، دسترسی داشته باشید تا هیچ زمانی تلف نشود و کارها به سرعت پیش برود.
از تحلیل پیش بینی کننده در شناسایی علت اصلی خرابی تجهیزات نیز استفاده میشود. روش کار به این شکل است که دادههای جمع‌آوری‌شده از حسگرهای داخلی تجهیزات را، به منظور شناسایی عواملی که باعث ایجاد اختلال در عملکرد تجهیزات و قطعات شده‌اند، تحلیل می‌کنند. همچنین می‌توان از این اطلاعات برای به کارگیری مجدد فرآیندهای مورد نیاز به منظور افزایش عمر قطعات و تجهیزات مهم استفاده کرد.
به حداکثر رساندن بازده تجهیزات با تحلیل داده ها
تجزیه و تحلیل داده ، امکان استفاده از ظرفیت کامل هر دارایی در تولید را فراهم میکند. تحلیل بازده هر دستگاه، دادههای زیادی را بررسی میکند تا درنهایت به یک بینش عملی درباره نحوه تغییر فرآیندهای تولید برسد و کارایی و توان عملیاتی هر قطعه از تجهیزات را به حداکثر برساند. این شیوه تحلیل باعث ایجاد یک فرآیند کارآمدتر در تولید میشود که درنهایت، تولید را بهبود می‌بخشد.
نقش تحلیل داده ها در بهینه سازی زنجیره تامین
رفع مشکلات و چالش‌های زنجیره تامین ، باعث میشود حواس‌‌تان به زمان‌بندی دقیق تحویل محصول نهایی باشد. روش‌های مدرن تحلیل دیتا قادر به بررسی دادههای پیچیده‌ای است که به شما کمک میکند خطراتی مانند اتفاقات آب‌وهوایی نامطلوب، گلوگاه‌های احتمالی در لجستیک یا ورشکستگی قریب‌الوقع مالی یک تولیدکننده مواد خام را پیش‌بینی کنید.
توانایی پیش‌بینی مشکلات احتمالی در زنجیره تامین قبل از بروز آنها، به تولیدکنندگان کمک میکند تا راهکارهایی را برای کاهش اثر آنها بر خط تولید درنظر بگیرند.
پیش‌بینی دقیق حجم تقاضا با تحلیل داده ها
آگاهی از این موضوع که تقاضا برای کدام محصولات و در چه زمانی بیشتر از سایر وقت‌ها است، مزیت رقابتی خوبی را برای تولیدکننده ایجاد میکند و باعث میشود تولیدکنندگان ظرفیت تولید خود را به طور دقیق، با میزان تقاضا هماهنگ سازند. می‌توان از تحلیل دادههای مربوط به خرید مشتری، وضعیت آب‌وهوایی، در دسترس بودن مواد خام و بسیاری عوامل دیگر، برای پیش‌بینی دقیق‌تر نیازهای مصرف‌کنندگان در آینده استفاده کرد.
کاربرد تحلیل داده در مدیریت انبار
از تحلیل دیتا در تولید برای ساده‌سازی عملیات انبار نیز استفاده میشود. می‌توان با دادههای به دست‌آمده از پیش‌بینی تقاضا، برای برنامهریزی بهترِ زمان‌های شلوغی کارگران استفاده کرد. استفاده دیگری که از این داده‌ها میشود، افزایش کارایی عملیات انبار و تکمیل محصول است.
شرکت‌های تولیدی میتوانند با استفاده از این اطلاعات، فرآیندهای دستی را که پتانسیل خودکار شدن دارند، شناسایی کرده و الگوهای ثابت اشتباهاتی را که در ثبت سفارشات اتفاق می‌افتند، پیدا و کشف کرده و آنها را برطرف کنند.
در تحلیل داده تولید چه نکاتی را باید در نظر بگیریم؟
تحقق دستاوردهای چشمگیر از تحلیل داده تولید، به چیزی بیشتر از فقط سرمایه‌گذاری در داده ابری و تحلیل آن نیاز دارد. درست است که تولیدکنندگان به یک پلتفرم داده نیاز دارند تا دادههای ورودی تولید را بلادرنگ دریافت و تحلیل کنند، اما باید مطمئن شوند که امکان ارائه دیدگاه از سوی کارشناسان دامنه نیز فراهم باشد، چرا که برای به دست آوردن بینش‌های مرتبط، به دانش آنها در زمینه دامنه، نیاز است. در ادامه به مهمترین نکات برای اجرای یک طرح تحلیل دیتا در صنعت تولید اشاره کرده‌ایم.
مدیریت اطلاعات
تحلیل دادههای جمع‌آوری‌شده از عملیات تولید، فرآیند پیچیده‌ای دارد. به همین دلیل شرکت‌های تولیدی به یک سیستم مدرن مدیریت داده نیاز دارند که منبع درستی از داده باشد و در دسترس بودن داده‌ها را تضمین کند.
شرکت‌ها باید بتوانند به‌خوبی چرخه عمر داده را مدیریت کنند و بهترین شیوه‌ها را برای تبدیل داده به گزارش‌های قابل فهم و تلفیق دادههای ساختار یافته یا نیمه ساختار یافته به کار بگیرند.
استفاده یکپارچه از کارشناسان دامنه
برای اینکه به نتایج و گزارشات معناداری از برنامه‌های تحلیل دیتا برسیم، باید از تخصص کارشناسان دامنه در این موضوع کمک بگیریم. این کارشناسان درک عمیقی از حوزه‌های مهم در فرآیند تولید مانند نگهداری و تعمیرات تجهیزات، مدیریت زنجیره تامین، فناوری فرآیند و دادههای مرتبط با این حوزه دارند. کارشناسان دامنه، اطلاعات مربوط به دامنه مورد نیاز را در اختیار متخصصان تحلیل داده می‌دهند تا از این موضوع اطمینان حاصل شود که نتیجه و گزارش‌های تحلیل داده‌ها، بینش‌های مرتبط و دقیقی باشند.
تغییر فرهنگ و فرآیند
تمرکز عملیاتی و مبتنی بر داده، نشان‌دهنده یک تغییر فرهنگی قابل توجه در شرکت‌ها است. پیاده‌سازی یک برنامه تحلیل داده موفق، نیازمند پذیرش آن از سوی تمامی افراد حاضر در سازمان، از مدیران رده بالا تا کارگران کف کارخانه است.
به کارگیری رویکرد جدید، تنها زمانی موفق میشود که تمامی ذینفعان درباره نقش و وظیفه‌ای که در اجرای آن دارند، تغییرات مورد نیاز و سودآوری آن برای تمامی واحدها، آگاه باشند.
چگونه بهترین راهکار تولید را انتخاب کنیم؟
صنعت تولید با توسعه فناوری‌ها، قادر به جمعآوری داده‌هایی شده است که به تصمیم‌گیری بهتر در تمام سطوح سازمان کمک میکند. با این حال، تصمیم‌گیری درباره انتخاب بهترین راه‌حل برای استفاده از تحلیل داده کار دشواری است.
در ادامه چند سوال آورده‌ایم که یه شما در انتخاب راهکار مناسب کمک میکند:
- آیا این راهکار می‌تواند دادههای تولید را بلادرنگ و در زمان واقعی جمعآوری و تحلیل کند؟
- منبع دادههای تولید چیست؟ تجهیزات، افراد یا سیستم‌ها؟ یا همه موارد؟
- آیا سیستم‌های مدیریتی مانند CMMS، نرم افزارERP ، و MES میتوانند به راحتی از داده‌ها در گزارش‌های out of the box استفاده کنند؟
- چقدر یک نرم‌افزار خاص می‌تواند شما را به ارزش مورد نظر برساند؟ به کارگیری آن چه مشکلاتی را حل میکند؟
(out of the box: اصطلاحی در مباحث کامپیوتری؛ نرم افزار ،سخت افزار یا پکیج تولید شده‌ای که یک نیاز مشخص را برطرف میکند و اگر وجود نداشت، انرژی و زمان بیشتری در تولید صرف می‌شد.)
استفاده از تحلیل داده به منظور ساده‌سازی عملیات، مفهوم جدیدی برای شرکت‌های تولیدی نیست. با این حال، شرکت‌های زیادی بر زیرساخت‌های on-premises تکیه می‌کنند که توانایی پردازش، ذخیره، تحلیل حجم و تنوع دادههای ارائه شده از سوی عملیات تولید را ندارند.
نرم افزار هوش تجاری همکاران سیستم انبوه اطلاعات سیستم‌های عملیاتی سازمان را در ساختاری تجمیعی، خلاصه شده، تحلیلی و مناسب برای نیازهای اطلاعاتی مدیران و تحلیل‌گران کسب‌وکار آماده میکند تا گزارش‌گیری، ساخت داشبوردهای مدیریتی و تجزیه و تحلیل اطلاعات را در محیط کاربری ساده و کاربردی امکان‌پذیر کند. برای کسب اطلاعات بیشتر با ما در تماس باشید.
منابع:
- machinemetrics.com
- experlu.co.uk
- vistra.com