Аналитика на производстве

Производственная аналитика представляет собой процесс сбора, анализа и интерпретации данных, которые генерирует производство. Целью анализа является исследование производственных процессов и операций, расчет, оценка и сравнение ключевых показателей, выявление отклонений и закономерностей, оказывающих влияние на результаты работы, прогнозирование и поиск решений по совершенствованию.

Аналитика производственных процессов имеет важное значение для улучшения операционной эффективности, принятия обоснованных решений и реализации стратегических целей предприятия. Она помогает:

• Оптимизировать процессы. Производственная аналитика процессов обеспечивает выявление узких мест, неэффективных участков и операций в производственной цепочке, благодаря чему появляется возможность улучшать рабочие процессы и увеличивать производительность.
• Снизить затраты. Анализ данных в производстве позволяет выявить избыточные расходы и источники потерь, сократить простои оборудования, и затраты, связанные с неоптимальным уровнем запасов.
• Улучшить качество продукции. Сбор и анализ информации о производственном процессе помогают повысить эффективность управления качеством, находить причины брака и дефектов, формировать мероприятия по их устранению.
• Гибко управлять рисками и потерями. С помощью аналитики можно оценивать риски, связанные с различными аспектами производства, и разрабатывать стратегии для их минимизации.
• Принимать обоснованные решения. Современные способы анализа позволяют строить различные прогнозы в целях принятия наиболее оптимальных решений.

В производственной аналитике используется большой массив данных, поступающих из разных источников:

• Данные оборудования. Различные датчики, контроллеры, встроенные компьютеры позволяют собирать огромное количество ценной информации о производственных процессах, работе оборудования и состоянии продукции. С их помощью можно получать достоверные данные о технологических параметрах работы оборудования и его техническом состоянии, длительности эффективного использования станков, времени и причинах простоев и т.д. Благодаря этому можно в реальном времени контролировать и корректировать ход производственного процесса, выявлять дефекты на ранних стадиях, прогнозировать поломки и сбои.
• Исторические данные. Информация за прошлые периоды об объемах производства, затратах, себестоимости продукции, эффективности производственной деятельности, производственных процессах, операциях и работе оборудования позволяет отслеживать динамику показателей, находить резервы для улучшения работы, выявлять закономерности, тенденции и потенциальные риски, прогнозировать будущие события.
• Учетные, нормативные и технологические данные. Для производственного анализа, планирования и прогнозирования также используются данные о технологических процессах, составе изделий, нормативах расхода материальных ресурсов, графиках доступности оборудования, времени переналадок, наличии сырья и материалов, ожидаемых поставках и т.д.

Для анализа производства могут применяться различные методы, при этом часть из них предполагает использование современного программного обеспечения, позволяющего не только ускорить обработку данных, но и вывести производственную аналитику на качественно новый уровень. С помощью цифровых решений сокращаются трудозатраты на сбор, обработку информации и подготовку отчетов, поэтому у производственных аналитиков высвобождаются временные ресурсы для более глубокого анализа ситуации.

К основным методам относятся:

• Сравнительный анализ. Метод предполагает наличие одного или нескольких объектов анализа, информации по ним, и целевого показателя, по которому будет проводиться сравнение. Он может использоваться для сравнения текущего состояния объекта с его предыдущими состояниями, а также для сравнения разных объектов. Метод помогает выявлять отклонения при сравнении показателей с действующими стандартами и нормами, а также определять области для улучшения, сравнивая результаты работы предприятия с конкурентами.
• Факторный анализ. Основной задачей метода является построение экономико-математических моделей, определяющих факторы, влияющие на изменение показателей на производстве, и оценка оказываемого влияния. Детерминированный факторный анализ применяется при наличии четкой взаимосвязи между факторами и исследуемыми параметрами. Стохастический анализ проводится для выявления косвенных или вероятностных связей, когда прямая зависимость отсутствует.
• Предиктивная аналитика. Это целый класс методов анализа данных, используемый для прогнозирования различных событий: изменения спроса, выхода оборудования из строя, будущих потребностей в материальных запасах, производственных мощностях и т.д. Кроме этого, предиктивная аналитика предполагает построение прогнозных моделей для нахождения наиболее оптимальных решений.
• Визуальная аналитика. Представление данных в наглядном виде имеет важное значение для анализа и принятия решений. Визуализация помогает быстро выявлять и интерпретировать связи, зависимости и развивающиеся тенденции, которые при стандартной подаче информации остались бы незамеченными.

Система производственного планирования Adeptik APS использует современные методы интеллектуального анализа при формировании производственных планов и графиков/расписаний: жадные эвристики, роевые алгоритмы, эволюционные и мультиагентные вычисления. Они позволяют:

• оптимизировать производственные процессы, учитывая ограничения реального производства и множество критериев;
• моделировать различные сценарии производственного процесса («Что если»);
• визуализировать планы производства в различных представлениях – удобных и понятных графиках и диаграммах.