【當前獨家】Qlik：數據讓制造行業更具韌性、更有效率、更可持續
對于制造業來說,客戶調查、產品質量報告、工廠設備日志等等都能產生大量數據,所以制造企業并不缺少數據,他們面臨的問題是數據的來源與質量。數據的源頭是哪里,來自于內部還是外部?數據的復雜程度如何?是否是專有數據?如果數據來自于SAP和主機,數據的名稱和結構會很復雜,與其他數據源的整合成本會很高且耗時很長,并且訪問和使用不同類型的數據需要不同的方法等等。
(資料圖片僅供參考)
如果上述問題解決了,即確定了適合的數據集之后,制造企業就可以開始利用分析工具或機器學習、AI預測模型等方式有效地獲取洞察。這些技術能夠根據當前趨勢對未來的結果進行更準確的預測,并根據未來的潛在情況進行更好的規劃,讓決策更加智能。
設備綜合效率(OEE)的分析
要評估生產設備的運行情況,設備綜合效率(OEE)是最廣泛使用的指標。該指標可以用來監測單臺機器、生產線、甚至整個工廠的績效。OEE本質上是通過三大關鍵因素來衡量生產制造的效率——可用性、效能、質量。
·可用性是指設備運行和可使用的頻率
·效能關注運營的效率
·質量是指生產出多少合規的產品
計算OEE時,需要重點考慮的因素包括:材料和零部件的備貨情況、維護和修理導致的宕機時間、人員引發的生產延遲,以及產品不良率等等。生產過程中的任何缺陷都可能會導致嚴重的生產延誤,并因為返工或報廢而導致成本增加。
梅賽德斯-奔馳公司在生產過程采用了OEE分析,在裝配線上安裝車輪吊耳時,對扭矩力進行測量好監測,確保安全和合規。
OEE分析還能幫助制造商找到改進的機會。例如,梅賽德斯-奔馳正在與微軟合作,通過云計算獲取更多的數據用于分析。梅賽德斯-奔馳MO360戰略項目就是通過監測OEE來找到效率不高的根本原因,并制定戰略來提高績效。該項目的目標包括:
·到2025年將汽車生產率提高20%
·物流團隊以更快的速度解決供應鏈瓶頸問題
·動態分配資源,優先考慮低排放和高端豪華汽車
·生產團隊可以在任何設備上進行自助服務并獲取分析圖表
·通過數據分析工具監測和預測碳排放、能源和水的使用、廢物管理等等
OEE分析可以為制造商提供改善運營的洞見,并幫助就如何提高生產力和降低成本做出明智的決定。通過長期跟蹤OEE,制造商可以確定需要改進的地方,并制定策略提高效率和減少浪費。通過OEE分析,制造商可以讓生產設備最高效率地運行,在當今快速變化的全球市場中保持競爭力。
Qlik與微軟、Databricks等領先的行業解決方案提供商建立有合作伙伴關系,可以幫助制造業客戶更好地利用數據,讓企業變得更具韌性、更有效率、更可持續。
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