Audyt-MES-Klucz-do-porządku-w-Twoim-biznesie

Audyt MES: Klucz do porządku w Twoim biznesie

Optymalna realizacja procesów w ramach Smart Factory

„Czyste” dane są podstawą funkcjonowania Smart Factory. W jaki sposób można jednak zapewnić najwyższą jakość danych i zagwarantować ich dostępność w obrębie całego przedsiębiorstwa? Z pomocą może przyjść analiza stopnia zaawansowania oferowana przez Manufacturing Execution System (MES).

Analiza stopnia zaawansowania MES

Warunkiem efektywnego funkcjonowania w firmie systemu MES, jako centralnego elementu samoorganizującego się środowiska produkcyjnego, jest wysoka jakość udostępnianych danych, które stanowią podstawę do przeprowadzania dalszych analiz wyników. Kolejnym krokiem jest sprawdzenie, czy własny system MES w połączeniu z rozwiązaniem ERP (Enterprise Ressource Planning) osiągnął już stopień zaawansowania pozwalający na cyfryzację przedsiębiorstwa. MES, jako łącznik pomiędzy top i shop floor, wzbogacony o dane logistyczne z systemu ERP, umożliwia optymalizację procesów produkcyjnych, proaktywne rozpoznawanie problemów, tworzenie wiarygodnych analiz oraz kluczowych wskaźników istotnych dla produkcji. Wymiana danych pomiędzy systemem ERP i MES następuje poprzez dwukierunkowe interfejsy. Zakres oraz sposób wymiany danych nie może jednak zostać zdefiniowany bez odpowiedniej analizy środowiska IT.

Identyfikowanie możliwości i definiowanie scenariuszy

Na podstawie rozległych funkcjonalności MES i ERP w ramach analizy stopnia zaawansowania można zidentyfikować możliwości i wypracować potencjalne scenariusze rozwiązań. W ten sposób powstaje pierwszy plan optymalizacji w zakresie wzrostu efektywności i oszczędności w produkcji. Klarowne reguły obejmujące wszystkie istotne etapy produkcji pozwalają na wypracowanie perfekcyjnie zorganizowanego sytemu przechowywania i przetwarzania danych:

  • Definiowanie jasnych celów

Pomiędzy kierownictwem, pracownikami w poszczególnych działach i dziełem IT musi być prowadzona stała, przejrzysta i konstruktywna komunikacja. Tylko w ten sposób możliwe jest stworzenie wspólnej bazy do formułowania realistycznych celów i podejmowania koniecznych działań.

  • Przegląd sytuacji

Konkretna ocena aktualnego stopnia zaawansowania MES następuje za pomocą metod Lean Manufacturing, co pozwala na redukcję niepotrzebnych etapów w procesie produkcyjnym. Ewaluacji należy poddać w szczególności przepływ materiałów, procesów i informacji w obrębie shop floor, jak również zakres gromadzonych danych oraz infrastrukturę IT. Koniczna jest identyfikacja niepotrzebnego transportu, zbędnych przesunięć personelu, urządzeń i maszyn, nadmiernych zapasów magazynowych, nieaktywnych pracowników, niewykorzystanych maszyn i akcesoriów, czy też nadprodukcji towarów. Dotyczy to zarówno marnotrawienia zasobów, jak i wykrywania nowych źródeł błędów.

  • Ustalanie priorytetów

W kolejnym kroku należy zdefiniować i udokumentować trzy do pięciu najważniejszych kwestii dla danego przedsiębiorstwa. Zaczynając od opisu problemu ten proces częściowy obejmuje funkcjonalność MES, określenie celów dla użytkowników i końcowe wdrożenie.

  • Analiza możliwości i określenie obszarów zastosowania

W kolejnym kroku następuje opis, ocena i ustalenie priorytetów dla wszystkich obszarów zastosowania MES w produkcji. Wyniki są sumowane na podstawie matrycy decyzyjnej obejmującej m.in. zwrot inwestycji (ROI), Balanced Scorecard i portfolio.

  • Tworzenie planu działania

Na podstawie wyników analizy stanu bieżącego i potencjalnego rozwoju można opracować plan działania definiujący dokładny przebieg implementacji z uwzględnieniem funkcji MES i osiągniętego stopnia zaawansowania.

  • Inicjalizacja projektu

Poprzez zastosowanie metod zarządzania projektami oraz dotychczasowych wyników audytu można przygotować i zainicjować projekt wdrożeniowy. Jednocześnie należy również zdefiniować kolejne kroki w projekcie.

Podsumowanie

Audyt MES jest warunkiem do optymalnej realizacji założeń Smart Factory. W celu uzyskania wysokiej jakości danych i wzrostu efektywności, konieczne jest przeprowadzenie analizy stopnia zaawansowania. Poprzez wykorzystanie możliwości i synergii wynikających z interakcji pomiędzy systemami MES i ERP przygotowywane są pasujące scenariusze rozwiązań. Wieloetapowy plan dotyczący przechowywania i przetwarzania danych powinien być skrupulatnie realizowany przez przedsiębiorstwa. Klarowne wytyczne mogą bowiem pozwolić firmom na optymalizację procesów produkcyjnych, proaktywne rozpoznawanie problemów oraz generowanie wiarygodnych analiz i kluczowych wskaźników.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Platforma Proalpha Industrial AI wprowadza sztuczną inteligencję

Grupa Proalpha, jeden z wiodących dostawców rozwiązań ERP i aplikacji biznesowych, prezentuje platformę Proalpha Industrial AI zawierającą spójną ofertę do praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w sektorze przedsiębiorstw przemysłowych. W tym celu platforma udostępnia katalog ponad 30 aplikacji biznesowych AI dla procesów podstawowych w obrębie centralnych obszarów działalności, które zapewniają wartość dodaną w przedsiębiorstwie – od zakupów i produkcji, przez usługi posprzedażowe, aż po serwis. Kolejne 100 aplikacji AI zostało już zdefiniowanych i znajduje się w opracowaniu. Portfolio aplikacji AI gotowych do użycia jest łatwo dostępne i może stać się prawdziwym motorem innowacji dla firm stojących pod coraz większą presją podyktowaną sytuacją na rynku. Platforma Proalpha Industrial AI obejmuje sprawdzone rozwiązania AI firmy Empolis i Nemo stworzone dla technologii chmury w ofercie SaaS, do integracji zarówno z ekosystemem Proalpha, jak i z systemami innych dostawców. Ponadto platforma pozwala przedsiębiorstwom na inteligentne przetwarzanie danych za pomocą odpowiednich, wstępnie skonfigurowanych aplikacji AI, w zależności od scenariusza wykorzystania. Nie ma przy tym znaczenia, czy analizowane są uporządkowane dane (np. tabele w zakupach), czy też dane nie posiadające uporządkowanej struktury (np. dokumenty, notatki, lub dokumentacja z serwisu). Dzięki temu ukryta wiedza może zostać przekształcana w zbiór konkretnych informacji, na podstawie których można podejmować rzetelne decyzje. Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia rozpoznawanie, diagnozowanie i prognozowanie na podstawie danych specyficznych dla przedsiębiorstwa, na całkowicie nowym poziomie oraz przygotowuje konkretne zalecenia, które mogą być wdrażane również automatycznie. Dalsze korzyści dla przedsiębiorstw: Łatwa integracja technologii pozwala na szybkie realizowanie wymagań, a tym samym na szybkie wdrażanie odpowiednich rozwiązań na rynku. Natychmiastowe efekty działań (Quick Wins) i zrozumiałe wyniki analiz inteligentnych asystentów AI przyczyniają się do rozbudowy zaufania w stosunku do AI w działach specjalistycznych. Przedsiębiorstwa mogą przygotować się do wykorzystania innowacyjnych technologii AI w celu sprostania aktualnym i przyszłym wyzwaniom oraz zmianom na rynku. „Dzięki naszemu oprogramowaniu biznesowemu Industrial AI chcemy wspierać przedsiębiorstwa produkcyjne przy wdrażaniu rozwiązań opartych na AI, niezależnie od stopnia dojrzałości i tempa realizacji”, wyjaśnia Christoph Kull, President Business Applications w Proalpha. „W tym celu kluczowe znaczenie ma odejście od dominującej wcześniej metody wykorzystywania AI wszędzie po trochu, na korzyść wyspecjalizowanych rozwiązań zapewniających przedsiębiorstwom szybkie i widoczne efekty w praktyce. Jest to możliwe, gdy implemantacja AI przebiega stopniowo, poprzez aplikacje gotowe do natychmiastowego użycia, czyli proces po procesie i obszar biznesowy po obszarze biznesowym.” Działy specjalistyczne jako motor AI Jeżeli niemiecka gospodarka nie chce stracić pozycji siły napędowej innowacji, AI musi znaleźć zastosowanie tam, gdzie naprawdę może dokonać różnicy – w poszczególnych działach specjalistycznych, zamiast napędzać dyskusję o zasadniczą rację bytu sztucznej inteligencji”, mówi Kull. „Powód: działy specjalistyczne lepiej niż ktokolwiek inny znają główne procesy i dane potrzebne do wykorzystania AI. Pracownicy fachowi wiedzą, gdzie AI może przynieść konkretną wartość dodaną i gdzie potrzebna jest optymalizacja procesów, aby osiągnąć rzeczywisty wzrost produktywności.” Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia operacyjne stosowanie AI z podejściem holistycznym, które umożliwia perspektywę zarówno oddolną, jak i odgórną. Po usystematyzowaniu wyników analiz opartych na AI przez działy specjalistyczne, wyniki te muszą trafić do kadry kierowniczej, aby ustalić dalszą strategię zastosowania AI. Aplikacje AI do natychmiastowego zastosowania Platforma Proalpha Industrial AI obejmuje obecnie ponad 30 aplikacji AI dla obszarów biznesowych ERP, Financial Management, Human Capital Management, Spend Management, Digital Shopfloor i Customer Experience. Kolejnych 100 aplikacji AI dla tych obszarów biznesowych jest obecnie w trakcie implementacji. Dzięki tym narzędziom przedsiębiorstwa mogą redukować np. swoje zapasy magazynowe poprzez dokładniejsze prognozy zużycia, optymalizować parametry dyspozycji i okresy ponownego nabycia oraz usprawniać produkcję poprzez skrócenie czasu przebiegu i czasu spoczynku. W ten sposób efektywniejsze procesy pozwalają na poprawę terminowości dostaw. Podstawą jest optymalizacja danych podstawowych sterowana przez AI poprzez wyszukiwanie błędów oraz trendów, a także ciągła kontrola jakości danych oraz migracje danych zgodnie z planem. Cyfryzacja procesów i regularne zestawianie danych w formie tabel często nie wystarcza, aby zwiększyć produktywność pracowników w procesach wymagających użycia wiedzy. Obsługa klienta jest na to doskonałym przykładem – odpowiedź na zapytanie klienta może być szybsza, bardziej profesjonalna i zindywidualizowana, jeżeli dostępna jest odpowiednia wiedza na temat kompleksowych zapytań serwisowych dotyczących danej branży. Wiedza ta znajduje się najczęściej poza granicami systemu ERP, np. w podręcznikach, dokumentacji, e-mailach lub czatach. Z tego względu przetwarzanie nieuporządkowanych danych z różnych źródeł w oparciu o AI przyczynia się do wzrostu produktywności o 30-40 procent w procesach opartych na wiedzy, ponieważ istotne informacje mogą zostać przekazane w formie cyfrowej do odpowiedniej osoby w odpowiednim czasie. Zwłaszcza w czasach zmian demograficznych i braku wykwalifikowanej kadry pracowniczej zarządzanie wiedzą oparte na sztucznej inteligencji staje się dla wielu przedsiębiorstw przemysłowych średniej wielkości czynnikiem decydującym o przetrwaniu. Twin Transformation ze wsparciem AI Szczególnie przedsiębiorstwa produkcyjne muszą mierzyć się z wymaganiami swoich klientów i partnerów związanymi ze zrównoważonym rozwojem oraz zmieniającymi się regulacjami prawnymi (takimi jak raportowanie ESG). Dlatego dla większości firm już dziś kluczowe znaczenie ma możliwość ustalania i optymalizowania śladu węglowego w odniesieniu do całego przedsiębiorstwa i jego produktów. Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia firmom przeglądanie, analizowanie i efektywną optymalizację śladu węglowego zarówno dla całego przedsiębiorstwa (Corporate Carbon Footprint), jak i dla poszczególnych produktów (Product Carbon Footprint) poprzez wykorzystanie AI do analizy danych zużycia energii w czasie rzeczywistym. W ten sposób możliwe jest również identyfikowanie najwyższego zużycia energii i nieprawidłowości w obrębie parku maszynowego i poszczególnych procesów. Ponadto przedsiębiorstwa mogą uzyskać pełną przejrzystość swoich procesów produkcyjnych w zakresie zużycia energii na każdym etapie pracy oraz efektywnie optymalizować system. Analizy wykonywane przez AI pozwalają przedsiębiorstwom pogodzić efektywność finansową i ekologiczną oraz zapewniają im znaczną przewagę konkurencyjną na rynku. Block Quote Kull dodaje: „Chcemy udostępnić nasze rozwiązania oparte na AI przedsiębiorstwom każdej wielkości, aby producenci zwiększali swoją produktywność, rozszerzali możliwości biznesowe i tym samym przygotowali się na przyszłość.” Więcej informacji na temat platformy Proalpha Industrial AI jest dostępnych na stronie www.proalpha.com/en/ai-hub.
Platforma-Proalpha-Industrial-AI-wprowadza-sztuczną-inteligencję-do-sektora-przedsiębiorstw-przem
Proalpha_logo
zweryfikowano

0/5

Proalpha

ERP dla produkcji


Proalpha
Lubuskie
1700 osób
Zobacz profil
Branża
Automotive, Budownicza, Elektronika, Meblarska, Medyczna, Metalurgiczna, Produkcyjna, Tworzywa sztuczne
Opis
Grupa Proalpha to firma funkcjonująca na rynku od 30 lat, obsługująca ponad 8 tysięcy klientów na całym świecie. System proALPHA ERP jest przeznaczony dla średnich przedsiębiorstw produkcyjnych i dostępny jest w 15 wersjach językowych....
rozwiń