Хранилище данных для производства
Производственная отрасль сталкивается с жесткой глобальной конкуренцией. Помимо качества продукции и цены, гибкость, сроки изготовления и соблюдение сроков поставки стали важнейшими факторами успеха. Таким образом, эффективные и постоянно совершенствующиеся производственные процессы играют важную роль в комплексной конкурентной стратегии. Аналитика данных является основой построения конкурентоспособного производства.
Производственная отрасль, характеризующаяся сложными цепочками поставок, масштабными производственными операциями и конкурентными рынками, может значительно выиграть от внедрения решений на основе хранилищ данных. DWH объединяет данные из различных источников в рамках производственного процесса в центральное хранилище, позволяя проводить расширенный анализ данных, создавать отчеты и принимать решения.
Применение хранилища данных в производстве позволяет:
- повысить рентабельность
- улучшить процессы
- повысить качество обслуживания клиентов
- предсказать вероятность поломки
- снизить риски цепочки поставок
- разработать новую продукцию
Ключевые преимущества DWH в производстве:
- Единое представление всех производственных данных
- Повышение эффективности производства
- Оптимизация цепочки поставок
- Контроль качества и соблюдение требований
- Анализ клиентов и рыночных тенденций
- Управление финансами
- Управление рисками
- Конкурентное преимущество
- Соответствие нормативным требованиям и отчетность
- Возможность кастомизации продукции
Для производственной отрасли DWH - это не просто хранение данных, а стратегический актив, обеспечивающий эффективность, инновации и конкурентоспособность. Предоставляя полезные сведения о различных аспектах производственного процесса, DWH позволяет производителям эффективнее ориентироваться в сложностях современного промышленного ландшафта. С точки зрения бизнеса, существуют два основных условия для эффективного и результативного производственного процесса: прозрачность процесса и его оперативность. Первое подразумевает наличие интегрированной актуальной информации о текущих процессах и их статусе, а также подробной информации о производительности и недостатках процессов. Прозрачность необходима для обеспечения оперативности, то есть способности быстро реализовывать потенциал для улучшения и реагировать на изменяющиеся условия окружающей среды. Отсюда вытекают следующие основные требования к аналитике:
Консолидированная база данных: оптимизация процессов требует интеграции всех данных, которые относятся к процессу производства. Операционные и технологические данные должны быть консолидированы и интегрированы.
Стандартизация и гибкость: Для оптимизации процессов необходима стандартизированная и обобщенная модель данных. Поскольку производственные процессы и источники данных крайне неоднородны в промышленной практике, модель данных и концепции интеграции должны быть достаточно гибкими, чтобы адаптироваться к условиям различных производственных компаний.
Возможность работы в режиме реального времени: Интеграция данных и аналитика должны работать (почти) в режиме реального времени, чтобы предоставлять пользователю актуальную информацию о происходящих процессах.
Историзация: Все интегрированные данные должны быть историзированы, чтобы можно было анализировать работу процесса во времени.
Производственная отрасль опирается на широкий спектр данных для оптимизации процессов, повышения качества продукции, обеспечения соответствия нормативным требованиям и улучшения процесса принятия решений. Эти данные можно разделить на различные категории, каждая из которых выполняет определенные функции в производственной экосистеме.
Типы данных, генерируемые в производстве:
1. Производственные данные
Операционные показатели: Данные об объемах, скорости и эффективности производства.
Производительность оборудования: Информация о работе машин и оборудования, включая время работы, время простоя, графики технического обслуживания и отчеты о неисправностях.
Контроль качества: Данные о проверке качества, результатах испытаний и отслеживании дефектов, чтобы гарантировать соответствие продукции требуемым стандартам.
2. Данные о цепочке поставок
Информация о поставщиках: Подробная информация о поставщиках, включая время выполнения заказа, цены и показатели качества.
Уровни запасов: Текущие уровни запасов сырья, незавершенного производства и готовой продукции.
Логистика и дистрибуция: Информация о складировании, транспортировке и графике поставок.
3. Данные о клиентах
Информация о заказах: Подробная информация о заказах клиентов, включая количество, спецификации и требования к доставке.
Отзывы клиентов: Данные об удовлетворенности клиентов, их предпочтениях и отзывах о продукции.
Спрос на рынке: Информация о тенденциях рынка, прогнозирование спроса и анализ поведения потребителей.
4. Данные о сотрудниках
Показатели рабочей силы: Информация о производительности труда, посещаемости, графике сменности и стоимости рабочей силы.
Навыки и обучение: Данные о навыках, сертификатах и потребностях в обучении сотрудников.
Здоровье и безопасность: Записи о несчастных случаях на рабочем месте, инцидентах, связанных с безопасностью, и соблюдении правил охраны труда и техники безопасности.
5. Финансовые данные
Информация о затратах: Данные о производственных затратах, включая сырье, материалы, рабочую силу, накладные расходы и капитальные затраты.
Продажи и доходы: Данные о продажах, потоках доходов и анализ рентабельности.
Бюджеты и прогнозы: Данные финансового планирования, включая бюджеты, прогнозы и показатели финансовой деятельности.
6. Данные о соблюдении нормативных требований
Записи о соблюдении нормативных требований: Документация и записи, необходимые для соблюдения нормативных требований, включая экологические нормы, стандарты безопасности и отраслевые сертификаты.
Журналы аудита: Данные, обеспечивающие прослеживаемость процессов, операций и мер контроля качества.
7. Данные исследований и разработок (НИОКР).
Дизайн продукта: Данные, относящиеся к спецификациям конструкции изделия, инженерным чертежам и спецификациям материалов.
Испытания прототипа: Результаты испытаний и оценок, проведенных на этапе разработки продукта.
Показатели инноваций: Информация о проектах НИОКР, результатах инноваций и записях об интеллектуальной собственности.
8. Данные по экологии и устойчивому развитию
Потребление ресурсов: Данные о потреблении энергии, воды и других ресурсов в процессе производства.
Выбросы и отходы: Информация о выбросах в атмосферу, воде и производстве отходов, включая методы переработки и утилизации.
Данные, используемые в производстве, многогранны и отражают сложный и взаимосвязанный характер современных производственных операций. Эффективное управление и анализ этих данных с помощью передовых технологий, таких как IoT, AI и BI-системы, могут значительно повысить эффективность производства, качество продукции, удовлетворенность клиентов и экологическую устойчивость. С развитием производственной отрасли стратегическое использование данных будет становиться все более важным для сохранения конкурентных преимуществ.
