Aktualności
Analityka danych produkcyjnych na dashboardach Business Intelligence
Produkcja wiąże się z wieloma skomplikowanymi procesami. Biorąc pod uwagę niezliczone zmienne w zarządzaniu łańcuchem dostaw, obsługą maszyn czy logistyką, kluczowe znaczenie ma tworzenie odpowiednich połączeń danych, tak aby zachować płynność i aktualność analizy danych i w konsekwencji rentowność przedsiębiorstwa.
W osiągnięciu efektywnej analizy danych coraz częściej firmy produkcyjne stosują metody i narzędzia Business Intelligence (BI), które pomagają im wypełnić lukę informacyjną między systemami i wspierać decyzje oparte na rzetelnych i aktualnych danych.
Analityka biznesowa i związane z nią technologie stały się kluczowym zasobem przedsiębiorstwa, a w Twojej firmie produkcyjnej realizacja celów analitycznych wiąże się z łączeniem danych z takich źródeł jak: systemy planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP), zarządzania relacjami z klientami (CRM), czy internet rzeczy (IoT).
Spis treści:
Analityka danych w procesie produkcyjnym
- Jak analizować dane produkcyjne z perspektywy dyrektora finansowego?
- Analiza procesów produkcyjnych z perspektywy dyrektora produkcji
Istotne wskaźniki dla produkcji – od ręki dzięki Business Intelligence
Dlaczego systemy Business Intelligence są uzupełnieniem ERP w produkcji?
Czego dowiedzą się zarządzający dzięki integracji ERP i BI?
Przykłady dashboardów dla firm produkcyjnych
Analityka danych w procesie produkcyjnym
Proces produkcyjny, niezależnie od tego, jakimi narzędziami (metodami) lean management będzie optymalizowany, powinien być wspierany przez analizę biznesową. Narzędzia klasy BI służą osobom zarządzającym z rożnych perspektyw kluczowych dla przedsiębiorstwa – controlling, finanse lub produkcja, do wyciągania odpowiednich wniosków z danych i wspierają podejmowanie decyzji.
Jak analizować dane produkcyjne z perspektywy dyrektora finansowego?
Dyrektor finansowy po wdrożeniu systemu Business Intelligence, który zintegruje dane finansowe i dane produkcyjne, a następnie zwizualizuje je przy pomocy dashboardów, będzie mógł odpowiedzieć na takie i podobne pytania:
- Które oddziały firmy generują najwyższe koszty?
- Które produkty (zlecenia) są najbardziej rentowne?
- Czy ma gotówkę na bieżące operacje?
- Ile kosztuje firmę niska jakość produktów?
- Ile kosztuje firmę obsługa gwarancyjna?
Business Intelligence wspiera również decyzje strategiczne CFO, zapewniając szybkie rozliczanie kosztów pod kątem kalkulacji:
- marży na klienta,
- rentowności,
- rozliczeń między producentami a dystrybutorami.
Im wyższa świadomość potrzeby dokładnego kalkulowania kosztów w przedsiębiorstwie, tym bardziej zaawansowane schematy rozliczeń produkcji i tym precyzyjniej specjaliści z działów finansów, określają wszystkie źródła i nośniki kosztów. Ułatwia to odkrywanie odchyleń i miejsc ich powstawania. Dyrektor finansowy dąży do jak najmniejszych odchyleń od zakładanego technicznego kosztu wytworzenia (TKW).
Analiza z dokładnością co do zlecenia, pozycji, czynności, maszyny, pracownika jest możliwa przy pomocy narzędzi Business Intelligence.
Analiza procesów produkcyjnych z perspektywy dyrektora produkcji
Dyrektor produkcji w celu zoptymalizowania procesów produkcji posługuje się szeregiem analiz, przykładowo: wydajności linii produkcyjnych, opóźnień, wykorzystania maszyn według typów, czasu pracy wydziałów, materiałów według wydziałów, a także czas trwania kroków w procesie produkcji czy odsetek reklamacji. Wykonywanie analiz wymaga specjalistycznej wiedzy i włączenia analityka danych do zarządzania produkcją w przedsiębiorstwie. Stoi on przed wyzwaniem łączenia danych z różnych źródeł, np.: hurtowni danych, systemów ERP, czy danych pochodzących z maszyn i urządzeń używanych w procesie produkcyjnym (IoT). Dzięki systemom Business Intelligence tworzenie analiz dla dyrektora produkcji jest skrócone z tygodni do godzin. Narzędzie Alteryx służy do zarządzania przepływem danych. Analityk danych może w dowolny sposób dodawać lub usuwać źródła danych, bez konieczności przebudowy całego przepływu od nowa.
Dyrektor produkcji na podstawie dostarczonych mu informacji podejmuje wiele decyzji w ograniczonym czasie. Przykładowe pytania, na które znajdzie on szybką odpowiedź na podstawie danych zwizualizowanych w postaci dashboardów.
- Które linie produkcyjne generują najwięcej odpadów?
- Gdzie zużywamy najwięcej materiałów?
- Które wydziały nie posiadają wystarczającej siły roboczej?
- Czy wszystkie zlecenia realizowane są w założonym budżecie?
- Jaka jest średnia wydajność procesów produkcyjnych?
- Gdzie powstają wąskie gardła?
- Jaka jest jakość produkcji?
Istotne wskaźniki dla produkcji – od ręki dzięki Business Intelligence
Śledzenie kluczowych wskaźników, od których zależy proces wytwórczy, może przebiegać w czasie rzeczywistym. Można śledzić kluczowy wskaźnik Overall Equipment Effectiveness (OEE), który uwzględnia wykonanie zapotrzebowania przez pracowników, dostępność maszyn, jakość wytworzonych produktów (czyli ilość odpadów i zwrotów z kontroli jakości) na stale odświeżanym dashboardzie na bieżąco.
Produkcja po wdrożeniu dashboardów (inaczej nazywanych kokpitami menedżerskimi) jest kontrolowana na bieżąco. W oparciu o raporty maszynogodzin i roboczogodzin w czasie rzeczywistym na dashboardach, możemy zobaczyć daną czynność na poziomie pojedynczego zlecenia. Można sprawdzić, która maszyna wykonywała w jakim czasie dane zlecenie.
Raporty pomagające analizować wszystkie linie produkcyjne pod względem ilości wyprodukowanych towarów i maksymalnych możliwości danej linii. Ponadto procent odpadów i wynik produkcji na godzinę tej linii, dostępność, planowane i nieplanowane przestoje.
Dlaczego systemy Business Intelligence są uzupełnieniem ERP w produkcji?
Decyzje oparte na systemie ERP pozwala na planowanie części operacyjnej zarządzania produkcją, takich jak:
- planowanie i realizacja zleceń produkcyjnych
- rejestrowanie wykonania operacji
- ewidencja kosztów
Natomiast, to co dotyczy części analitycznej jest możliwe w narzędziach BI:
- analiza kosztów produkcyjnych
- raporty OEE
- ocena efektywności produkcji
- informacja o wynikach działów i projektów
Głównym celem produkcji jest stworzenie produktów zaspokajających potrzeby klientów w sposób racjonalny i zyskowny dla przedsiębiorstwa. Systemy ERP posiadają szerokie możliwości operacyjne. Jednakże systemy ERP nie są w stanie udzielić wielu informacji analitycznych, wspierających generowanie wniosków i podejmowanie decyzji. Natomiast ich integracja z systemem klasy Business Intelligence i idące za tym możliwości tworzenia zestawień danych produkcyjnych z danymi obszaru finansowego może wnieść produkcję na nowy poziom efektywności.
Czego dowiedzą się zarządzający dzięki integracji ERP i BI?
Na podstawie odpowiednio przygotowanych analizy i raportów za pomocą narzędzi Business Intelligence, które łączą dane z systemu ERP z danymi z różnych działów i danymi zewnętrznymi, podjęcie tych przykładowych decyzji może stać się proste.
- Kiedy zatrudnić nowego pracownika z określonymi kompetencjami?
- Kiedy należy zakupić nową maszynę?
- Czy podnieść cenę produktu i o ile?
- Czy rozpocząć sprzedaż zagraniczną i kiedy?
- Czy zwiększyć marżę przy kontraktach z konkretnym klientem?
Jeżeli chcesz uzyskiwać szybko odpowiedzi na podobne pytania i rozważasz wdrożenie BI w Twojej firmie, możesz skorzystać z bezpłatnej konsultacji.
Przykłady dashboardów dla firm produkcyjnych
Zwiększenie produkcji i skrócenie przestojów to dwa kluczowe cele firm produkcyjnych. Tableau łączy się z Twoimi danymi dotyczącymi produkcji i przestojów w niemal dowolnym formacie. Poniżej przykład dashboardu w firmie produkującej ropę i gaz. Pierwszy widok koncentruje się na nadzorze produkcji, a drugi prezentuje straty przestojów według lokalizacji, miesiąca, studni wydobywczej i kategorii. Dostosuj widok za pomocą panelu filtrów u góry.
Za pomocą tego pulpitu nawigacyjnego możesz w jednym miejscu monitorować dane o wadach produkcyjnych. Możesz analizować defekty według typu, czasu i regionu. Przejdź do szczegółów, aby zobaczyć, która grupa produktów, kategoria i operator spowodowały najwięcej wad. Znajdź źródło problemu za pomocą kilku kliknięć.