O que é Análise de Manufatura?

A análise de manufatura é o uso de dados e tecnologias de operações e eventos na indústria de manufatura para garantir a qualidade, aumentar o desempenho e o rendimento, reduzir custos e otimizar as cadeias de suprimentos. A análise de manufatura faz parte de uma revolução mais ampla conhecida como Industry 4.0, em que as fábricas devem evoluir para entidades autoexecutáveis e de cura, adotando novas tecnologias, como nuvem e Internet das Coisas (IoT) .

Historicamente, os fabricantes não podiam controlar e usar todos os dados que vinham do processo de manufatura de ponta a ponta, desde a cadeia de suprimentos até a produção, entrega e uso do cliente. Eles teriam que contar com ferramentas muito complexas e caras que só poderiam coletar informações de operadores ou máquinas. Pode levar semanas para identificar por que um processo de fabricação estava falhando. No mundo altamente competitivo de hoje, esperar semanas ou mesmo dias por uma resposta não é mais suficiente. E os fabricantes precisam de visibilidade completa de todo o processo, desde o fornecimento até o cliente final, para obter uma visão de 360 graus e realmente otimizar seus resultados.

A análise de manufatura depende da análise preditiva, análise de big data, Internet das coisas industrial (IIoT) , aprendizado de máquina e computação de ponta para permitir soluções de fábrica mais inteligentes e escalonáveis. Com análises de manufatura, você obtém informações acionáveis em tempo real. E você só precisa comprar um único pacote de software para atender a todas as suas necessidades. A análise de manufatura é desenvolvida para coletar e analisar os dados de um número ilimitado de fontes para identificar áreas de melhoria. Eles abrangem desde máquinas até pessoas, desde um pedido recebido até a entrega desse pedido. Os dados são coletados e reformatados de uma maneira fácil de entender para mostrar onde há problemas ao longo do processo. A análise de manufatura coleta e manipula grandes quantidades de dados para mostrar informações sobre os quais você pode agir ou configurar processos de negócios automáticos para responder em tempo real.

Benefícios da análise de manufatura

A análise de manufatura fornece consciência contextual em tempo real. Oferece aos tomadores de decisão uma vantagem competitiva ao digitalizar o negócio, otimizar custos, melhorar a qualidade, acelerar a inovação e redefinir a experiência do cliente. A análise de manufatura está ajudando as empresas de manufatura a aumentar a produtividade e a lucratividade de suas operações, colocando suas enormes quantidades de dados para trabalhar. Usando modelos de aprendizado de máquina e ferramentas de visualização de dados, os fabricantes podem descobrir informações sobre seus dados, otimizar processos e maximizar o desempenho.

Principais casos de negócios para análises de manufatura

• Cadeia de mantimentos
  • Previsão de demanda
  • Gestão de pedidos
  • Otimização de estoque
  • Desempenho do fornecedor
  • Análise de transporte
  • Sistemas de alerta precoce
• Qualidade do produto
  • Monitoramento de qualidade em tempo real
  • Causa raiz
  • Confiabilidade
  • Garantia
• Serviço e suporte de campo
  • Gestão de inventário
  • Desempenho do fornecedor
  • Análise de transporte
• Criação de uma fábrica eficiente
  • Equipamento em tempo real e monitoramento de processo
  • Capacidade do processo
  • Otimização da manutenção
  • OEE e produtividade da fábrica

A jornada de análise de manufatura - das informações à ação

Mas como você atinge essas metas de negócios? A jornada analítica de manufatura tem como objetivo transformar os dados que você coleta de todos os seus dados de manufatura em percepções que podem ser transformadas em ações que afetam positivamente os negócios. Como você pode ver no gráfico abaixo, a jornada começa com a identificação dos casos de uso de negócios. A maioria dos fabricantes tem objetivos semelhantes que estão tentando alcançar, incluindo melhorar a qualidade e confiabilidade do produto, aumentar sua receita e criar uma fábrica eficiente. Vamos prosseguir da esquerda para a direita na jornada para aprender todas as etapas para transformar suas informações de fabricação em ações.

Depois de identificar os casos de uso de negócios em primeiro lugar, a próxima etapa da jornada é reunir os dados. Infelizmente, na manufatura, há tantos dados saindo do chão de fábrica, de dispositivos e sensores conectados que os dados geralmente estão em silos. Você tem dados de fornecedores, processos, equipamentos, vendas e muitos outros tipos de dados também. Você precisa organizar esses dados, colocá-los juntos, mesclá-los, limpá-los, filtrá-los se necessário e basicamente prepará-los para análise.

Depois de fazer isso, você pode começar a automatizar processos para procurar sinais como defeitos, reclamações de garantia, tempo de inatividade ou rendimento nos dados. Depois de fazer alguma exploração inicial, podemos decidir que existem algumas maneiras padrão de ver as coisas. Podemos criar aplicativos para monitoramento em tempo real e painéis que podem ser reutilizados com novos tipos de dados.

Indo além dos painéis básicos, você pode usar aplicativos analíticos avançados para construir modelos para análises baseadas em previsões adicionais. Alguns de seus dados de entrada podem ser medições de pressão, temperatura ou produto. Você pode usar modelos para verificar ou prever os volumes de produção, falha do equipamento e qualidade do produto.

Assim que tivermos um bom modelo preditivo, queremos ser capazes de enviar alertas. Um exemplo de alerta é em dispositivos móveis.

Metas de análises de manufatura

O objetivo da análise de manufatura é ir de uma simples coleta e exibição de dados (descritivos) para ser capaz de aproveitar esses dados em tempo real ( preditivos ) para detecção de problemas com processos e equipamentos, reduzindo custos e maximizando eficiências em toda a cadeia de abastecimento com menos sobrecarga e risco. A análise de fabricação torna essas informações disponíveis para todos, desde o CEO até o funcionário do chão de fábrica.

A análise de fabricação pode ajudar a melhorar a qualidade do produto final de uma empresa. Isso é feito por meio de vários processos, como otimização de produtos baseada em dados, gerenciamento de níveis de densidade de defeitos e análise de feedback de clientes e tendências de compra. A otimização de produto baseada em dados pode contar com sensores IoT e modelos de aprendizado de máquina para otimizar a produção com base em muitos fatores. Ao analisar o uso do produto em detalhes, os fabricantes podem reduzir ou aumentar os componentes que levam a taxas de uso mais altas. Como fabricante, você deve manter a taxa de densidade de defeitos baixa. Com os dados coletados das fábricas digitais , os fabricantes podem agora entender mais especificamente os estados do processo que levam ao aumento da densidade de defeitos. A análise do cliente permite que você entenda os hábitos de compra e as preferências de estilo de vida dos clientes. Armados com as informações de futuros comportamentos de compra, os fabricantes podem produzir e entregar com mais precisão o que os clientes realmente desejam.

A análise de fabricação também pode aumentar o rendimento da produção e o resultado. Uma das principais maneiras de fazer isso é por meio da detecção de anomalias. A detecção de anomalias pode alertar os supervisores da fábrica sobre defeitos em seus produtos no início da produção, para que eles possam resolver os problemas rapidamente sem afetar a produção. A detecção de anomalias utiliza uma combinação de sensores IoT, dados históricos e algoritmos de aprendizado de máquina para detectar dados incomuns que podem ser uma indicação do desenvolvimento de um problema.

A análise de fabricação também pode reduzir os riscos e custos associados ao tempo de inatividade ou falhas de equipamento. Isso é realizado identificando gargalos ou linhas de produção não lucrativas e antecipando falhas e diminuindo o tempo de inatividade da máquina para reduzir custos com manutenção preditiva de ativos críticos.