Phân tích dữ liệu sản xuất

119

Phân tích dữ liệu sản xuất giúp công ty hiểu rõ hơn về mọi khía cạnh hoạt động tại xưởng. Từ đó đưa ra các quyết định cải tiến hoạt động giúp sản xuất hiệu quản hơn. Muốn thế dữ liệu tại nhà máy được thu thập và trực quan hóa dữ liệu trong thời gian thực. Thời gian thực ở đây là thông tin được cập nhật liêu tục theo giây, phút hoặc giờ.

Phân tích dữ liệu sản xuất là gì?

Là tập hợp dữ liệu thời gian thực của các máy móc, các hoạt động trong quy trình làm việc của doanh nghiệp. Từ đó lọc, trực quan hóa, phân tích nhằm sửa đổi quy trình sản xuất và tối ưu hóa nó.

Mục đích của phân tích dữ liệu sản xuất

Tăng sản lượng thông qua phân tích quy trình lắp ráp, sản xuất ở các công đoạn. Các chỉ số cần phân tích là Cycle time, talk time, lead time.

Cải thiện quy trình công việc thông qua so sánh hiệu quả từng hoạt động sản xuất trong quy trình làm việc. Điều này có thể cho phép một doanh nghiệp thực hiện các thay đổi giúp giảm chi phí và nâng cao năng suất.

Tăng chất lượng sản phẩm thông qua các chỉ số về tỷ lệ lỗi, số loại lỗi. Dữ liệu này sau đó có thể giúp quyết định những thay đổi sẽ dẫn đến tăng chất lượng sản phẩm.

Giảm thời gian ngừng hoạt động của máy thông qua các chỉ số OEE của thiết bị. Điều này có thể cho phép tăng hiệu quả hoạt động của thiết bị.

Tổng hợp và phân tích

Phân tích mô tả (Descriptive analytics)

Giúp trả lời các câu hỏi về điều gì đã xảy ra dựa trên các dữ liệu quá khứ.

Xem dữ liệu của giờ, ngày, tháng, quý, năm trước để hiểu sự thay đổi trong quy trình sản xuất. Phân tích mô tả có thể giúp xác định điểm mạnh và điểm yếu trong sản xuất. Điều này có thể bao gồm so sánh mục tiêu đề với thực tế. Qua đó xác định các xu hướng có thể xảy ra và sử dụng chúng để thông báo các quyết định trong tương lai.

Phân tích chuẩn  đoán (Diagnostic analytics)

Phân tích chuẩn đoán giúp trả lời câu hỏi tại sao tình trạng này lại diễn ra. Sử dụng kết quả của phân tích mô tả để từ đó tìm ra nguyên nhân của các sự kiện. Từ đó, những chỉ số đo lường hiệu quả được phân tích kỹ hơn. Quá trình này thường bao gồm 3 bước:

  1. Tìm ra những điểm bất thường trong dữ liệu. Những điểm này thường là một biến đổi không lường trước được ở một chỉ số hoặc một thị trường nào đó.
  2. Thu thập các dữ liệu liên quan đến những điểm bất thường này.
  3. Sử dụng các kỹ thuật thống kê để tìm ra mối quan hệ và xu hướng giúp giải thích những điểm bất thường này.

Phân tích dự đoán (Predictive analytics)

Phân tích dự đoán giúp trả lời các câu hỏi về điều gì sẽ xảy ra trong tương lai. Sử dụng các dữ liệu quá khứ để xác định khả năng xảy ra của xu hướng đó. Những công cụ phân tích dự đoán cung cấp những thông tin giá trị về tình hình tương lai. Các kỹ thuật phân tích dự đoán gồm machine learning, neural networks, decision trees và hồi quy.

Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics)

Giúp trả lời câu hỏi hành động nào nên được thực hiện để đạt mục tiêu nhất định. Bằng cách sử dụng các kết quả từ phân tích đề xuất để ra quyết định dựa trên dữ liệu. Phương pháp này giúp các tổ chức đưa ra các quyết định trong các hoàn cảnh không chắc chắn. Phân tích đề xuất dựa trên machine learning để tìm ra các pattern trong các dataset lớn. Từ đó có thể ước lượng xác suất xảy ra của các kết quả.

Cần tư vấn về Năng suất, chất lượng, Cải tiến, Kaizen, Lean. Xây dựng hệ thống quản lý doanh nghiệp. Chuẩn bị trước khi chuyển đổi số. Mời gọi 0919 099 777. Email: tuvandaotaotriphuc@gmail.com.

Ví dụ về phân tích dữ liệu sản xuất

Dưới đây là danh sách các quy trình cụ thể trong thế giới thực liên quan đến phân tích sản xuất:

1.Dự báo nhu cầu

Là phân tích dự đoán nhằm tìm hiểu và dự đoán mối quan tâm của khách hàng đối với sản phẩm. Cũng như tối ưu hóa các quyết định của chuỗi cung ứng. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc có giá trị về thị trường hiện tại và thị trường tiềm năng.  Để đưa ra quyết định về giá cả sản phẩm và chiến lược họ sử dụng để tăng trưởng.

2.Tối ưu hóa hàng tồn kho

Là quá trình duy trì lượng hàng tồn kho chính xác để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Nó tận dụng phân tích sản xuất bằng cách theo dõi các biến động về nhu cầu của khách hàng. Tình trạng thiếu nguyên liệu thô để ngăn chặn tình trạng thiếu và thừa hàng tồn kho. Các công ty có thể sử dụng tối ưu hóa hàng tồn kho để giảm chi phí hoạt động.

3.Bảo trì phòng ngừa

Thu thập và phân tích dữ liệu theo thời gian thực để theo dõi hoạt động của máy. Nó có thể giảm chi phí bằng cách lên lịch sửa chữa vào thời điểm tối ưu của máy.

4.Đo lường quá trình

Phân tích dữ liệu lịch sử của quá trình sản xuất, bao gồm các vật liệu, máy móc và quy trình liên quan đến quá trình tạo. Điều này có thể cho phép các doanh nghiệp tối ưu hóa việc ra mắt sản phẩm bằng cách đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về ngày ra mắt, giá khởi điểm và chiến lược tiếp thị.

Thái Phương

Cần tư vấn về Năng suất, chất lượng, Cải tiến, Kaizen, Lean. Xây dựng hệ thống quản lý doanh nghiệp. Chuẩn bị trước khi chuyển đổi số. Mời gọi 0919 099 777. Email: tuvandaotaotriphuc@gmail.com.

Đọc thêm tiêu chuẩn hóa công việc