Podatkovna analitika v proizvodnji

Zakaj je ključna za optimalno delovanje proizvodnje?

Elena Vižintin
08/16/2023

Digitalna preobrazba je postala ključni dejavnik za uspeh v proizvodni industriji, eden od najpomembnejših elementov, ki to omogoča, pa je podatkovna analitika. Podatkovna analitika se osredotoča na zbiranje, analizo in uporabo podatkov za pridobivanje vpogledov, ki vodijo k optimizaciji proizvodnih procesov, zmanjšanju izpadov in izboljšanju kakovosti izdelkov.

Pomen zbiranja podatkov

V procesu podatkovne analitike se podatki zbirajo iz različnih virov, kot so proizvodni stroji, senzorji, naprave, delovni procesi, zaposleni in drugi deležniki. Ti podatki so bistveni zato, ker tvorijo temelj za razumevanje, kaj se sploh dogaja v proizvodnem okolju. Zbiranje kakovostnih podatkov je namreč ključnega pomena, saj so analize in odločitve, ki temeljijo na nezanesljivih podatkih, pogosto neučinkovite in za proizvodnjo celo škodljive. Poleg tega analiza podatkov omogoča tudi identifikacijo potencialnih težav ali nihanj, ki bi lahko vplivali na učinkovitost ali kakovost proizvodnje.

Optimizacija procesov in odločanje na podlagi podatkov

Podatkovna analitika omogoča vsem zaposlenim v proizvodnji (in tudi širše) optimizacijo procesov na podlagi resničnih dejstev v realnem času. Namesto da bi se zanašali na intuicijo ali tradicionalne metode, lahko odločitve sprejemajo na podlagi natančno analiziranih podatkov. Kot primer naj predstavimo podjetje, ki se ukvarja s proizvodnjo okolju prijaznih embalažnih materialov. V proizvodnem procesu so začeli s sledenjem delovnih postopkov z uporabo naprednih avtomatiziranih sistemov za spremljanje. Vsak korak v proizvodnji je bil natančno dokumentiran, vključno z začetnim časom, časom zaključka, uporabljenimi surovinami in drugimi pomembnimi parametri. To je podjetju omogočilo, da ima sedaj celovit vpogled v vsak izdelek, ki je šel skozi proizvodno linijo. S pomočjo analize zbranih podatkov je podjetje odkrilo zanimive vzorce. Ugotovili so, da so nekatere faze proizvodnje potrebovale več časa kot druge, kar je povzročilo nepotrebne zastoje v celotnem postopku. Prav tako so opazili, da so imele nekatere serije izdelkov višjo stopnjo izpada kot druge. Po analizi so ugotovili, da je bilo to povezano s specifično serijo surovin, ki je bila uporabljena. S temi ugotovitvami so lahko sprejeli ukrepe za boljše sledenje in preverjanje surovin; na ta način so tudi zmanjšali izpade.

Napovedovanje in prilagajanje

Ena od pomembnih zmožnosti podatkovne analitike je tudi napovedovanje prihodnjih trendov in dogodkov na podlagi preteklih vzorcev. To omogoča proizvajalcem boljše načrtovanje proizvodnje, odzivanje na spremembe na tržišču in učinkovitejše upravljanje zalog. Na primer, če analiza kaže na sezonske vzorce povpraševanja po določenih izdelkih, lahko proizvajalci prilagodijo proizvodnjo vnaprej, da zadostijo pričakovanim potrebam trga. Prav tako lahko na podlagi analize zalog napovedo, kdaj bo prišlo do povečanega povpraševanja in se pravočasno pripravijo na to, s čimer se izognejo nepotrebnim presežkom ali primanjkljajem na zalogi.

Prilagajanje na individualne zahteve kupcev

In kot zadnje, ena od ključnih zmožnosti podatkovne analitike v proizvodnji je tudi prilagajanje na individualne zahteve strank. To pomeni, da lahko podjetja izkoristijo zbrane podatke za proizvajanje izdelkov, ki natančno izpolnjujejo edinstvene potrebe in preference vsakega kupca posebej. To pa je v današnjem hitro spreminjajočem se svetu navsezadnje tista dodana vrednost, ki zadosti pričakovanja prav vsakega izmed nas.

Podatkovna analitika je postala gonilna sila digitalne preobrazbe v proizvodni industriji. Ne le, da omogoča boljše razumevanje proizvodnih procesov, temveč odpira vrata k inovativnim rešitvam za izboljšanje učinkovitosti, kakovosti in prilagajanja na edinstvene potrebe kupcev. Pri tem pa je pomembno, da podjetja pristopijo k podatkovni analitiki z jasnim ciljem in strategijo ter zagotovijo zanesljivo zbiranje in analizo podatkov.