Análisis de fabricación en acción

Hemos estado utilizando análisis para mejorar nuestros procesos de producción en las plantas de Bosch durante muchos años. Entonces, ¿qué hay de nuevo en el análisis de la fabricación y cuál es el siguiente paso?

Nuestra metodología para el análisis de requisitos marca la diferencia

Hay varias formas de poner en marcha un proyecto de análisis de datos. El punto de partida suele ser un taller inicial en las instalaciones de producción del cliente, donde nos reunimos con el equipo del cliente para discutir y comprender los objetivos del proyecto y los problemas subyacentes basados ​​en impresiones visuales del producto y el proceso de producción.

Los ingenieros de producción tienden a concentrarse y profundizar en el paso del proceso específico que parece estar causando el problema, y ​​aplican enfoques comunes de resolución de problemas.

Pero el análisis de datos puede ofrecer una gran cantidad de beneficios adicionales porque no se centra únicamente en un proceso o máquina específicos. En su lugar, también tiene en cuenta los datos de la máquina, el proceso y el material de los pasos de producción ascendentes y descendentes para poder identificar relaciones, correlaciones y patrones de causa y efecto previamente ocultos.

Entonces, además de presentar el potencial y el poder del análisis de datos en la fabricación al comienzo de un proyecto, uno de nuestros principales objetivos en el taller de lanzamiento es comprender el problema del cliente desde una perspectiva comercial. Aún más importante, tratamos de ver el problema en términos de los principios físicos detrás de él. Esto nos permite enfocarnos en las fuentes de datos correctas para que podamos aprovechar todo el poder del análisis de datos.

Vale la pena dedicar tiempo a la comprensión empresarial

En la primera parte del taller, el objetivo es identificar el problema central y asegurar que alineamos tanto nuestra comprensión de ese problema como nuestro análisis de datos con él. A esta primera parte del taller la llamamos "comprensión empresarial".

A los asistentes al taller se les hacen preguntas específicas para ayudarlos a lograr una comprensión más profunda del producto, los procesos y las condiciones generales. Esto, a su vez, produce las señales iniciales que apuntan a posibles causas fundamentales. Las preguntas específicas incluyen:

¿Cuál es la secuencia exacta de los pasos del proceso? ¿En qué estación surgen los problemas por primera vez? ¿Qué estaciones cercanas podrían estar afectando eso? ¿Existe alguna característica especial del flujo de valor, como pasos paralelos, reelaboración o pasos repetidos? ¿Cuántas variantes de producto hay? ¿Cuántos proveedores están involucrados? Y así sucesivamente ...

Lo siguiente es comprender los datos

En la segunda parte del taller de lanzamiento sobre el análisis y el registro de los requisitos del proyecto, comenzamos a hablar de datos:

¿Qué fuentes proporcionan datos? ¿Necesitamos primero integrar, o incluso generar, datos? ¿Qué datos de otros procesos son importantes? ¿Qué marcos de tiempo estamos viendo? Cuando se trabaja con varias fuentes de datos, ¿es posible rastrear claramente los datos hasta su origen (por ejemplo, utilizando ID únicos)?

Análisis iterativo en lugar de un proyecto masivo

La primera fase de análisis no suele durar más de una semana, según el tiempo que se tarde en preparar los datos. Después de esta semana, nuestros expertos en análisis de fabricación presentan sus resultados iniciales al equipo de expertos del cliente con el objetivo de demostrar la viabilidad de resolver el problema del cliente basándose en los datos proporcionados.

Idealmente (y de hecho, esto sucede muy a menudo), los resultados del primer ciclo de análisis ya brindan ideas procesables sobre cómo lograr los objetivos del proyecto (por ejemplo, reducir la tasa de desperdicio en un flujo de valor particular).

Al mismo tiempo, en función de los comentarios del cliente y su reacción a los resultados intermedios, es posible reajustar la estrategia de análisis para que encaje con los conocimientos recién adquiridos. ¡Esto es crucial para el éxito de los proyectos de análisis de datos! ¿Por qué? El equipo descarta conclusiones incorrectas, el valor agregado inmediato por el análisis de datos se vuelve visible y utilizable, y los siguientes pasos se definen conjuntamente:

¿Qué más se necesita para verificar los resultados? ¿Y en última instancia, automatizarlos? ¿Cómo debemos definir exactamente el alcance de datos ampliado para esto?

Fuente:Bosch.IO El cliente está obteniendo información valiosa sobre sus datos y los procesos de datos.

Mantenimiento y soporte para modelos predictivos una vez finalizado el proyecto

¿Existe el mantenimiento y el soporte posteriores al proyecto? muchos clientes nos preguntan. ¡La respuesta es un sí rotundo! Este aspecto es crucial para todos los clientes que desean aplicar el modelo predictivo a sus datos en tiempo real, por ejemplo, para programar el reemplazo de las piezas de desgaste en el momento óptimo o para predecir los resultados de las pruebas.

Es por eso que no nos enfocamos únicamente en brindar mantenimiento y soporte para las soluciones de software instaladas, sino también en brindar el soporte técnico adecuado para capacitar y monitorear modelos predictivos.

Siguiente nivel:herramientas estandarizadas para problemas estándar

Las herramientas de análisis basadas en la web brindan información inmediata y permiten utilizar el análisis de datos en el trabajo diario de los ingenieros sin tener que involucrar a los científicos de datos. Este siguiente nivel es emocionante. Obtenga más información al respecto en el video.

Inicie Data Analytics en sus operaciones de producción.

En este webcast, verá casos concretos de optimización de la producción en la práctica y aprenderá cómo nuestro taller de dos días lo ayuda a iniciar su iniciativa.