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:

Jak sztuczna inteligencja zmienia branżę budowy maszyn i urządzeń

Sztuczna inteligencja coraz szybciej przestaje być eksperymentem, a staje się realnym narzędziem transformacji w branży budowy maszyn i urządzeń. Wykorzystywana do analizy danych produkcyjnych w czasie rzeczywistym, predykcyjnego utrzymania ruchu czy automatycznej kontroli jakości, AI pomaga firmom zwiększać efektywność, ograniczać przestoje i lepiej reagować na rosnącą presję kosztową oraz braki kadrowe. Jak pokazują doświadczenia rynkowe, jej zastosowanie obejmuje dziś cały cykl życia maszyny – od projektowania po serwis i eksploatację. Jak wskazują eksperci Proalpha Polska, AI przestaje być technologią przyszłości, a staje się praktycznym narzędziem wykorzystywanym na wszystkich etapach cyklu życia maszyny: od projektowania, przez produkcję i serwis, aż po eksploatację u klienta końcowego. AI w praktyce: jakość, utrzymanie ruchu i elastyczna produkcja Jednym z najczęstszych zastosowań sztucznej inteligencji w budowie maszyn jest kontrola jakości. Systemy wizyjne oparte na AI wykrywają wady powierzchni i niezgodności szybciej oraz dokładniej niż tradycyjne kontrole manualne, zapewniając stały, powtarzalny poziom jakości. Równie istotną rolę odgrywa predykcyjne utrzymanie ruchu (Predictive Maintenance). Analiza danych z czujników pozwala przewidywać zużycie komponentów i planować serwis w optymalnym momencie, czyli zanim dojdzie do awarii. Przekłada się to na ograniczenie przestojów, dłuższą żywotność maszyn oraz niższe koszty utrzymania. AI wspiera także optymalizację procesów produkcyjnych, m.in. poprzez adaptacyjne sterowanie parametrami pracy maszyn, inteligentne harmonogramowanie obciążeń czy redukcję zużycia energii i materiałów. Cyfrowe bliźniaki i inteligentne planowanie W obszarze projektowania i inżynierii instalacji coraz większe znaczenie mają cyfrowe bliźniaki. To wirtualne modele maszyn i linii produkcyjnych, które wiernie odwzorowują procesy fizyczne. Umożliwiają one symulację pracy zakładu jeszcze przed jego uruchomieniem, co skraca czas wdrożenia, pozwala wykryć błędy na wczesnym etapie i ograniczyć kosztowne zmiany już w trakcie realizacji projektu. AI zintegrowana z systemami ERP Kluczowym elementem skutecznego wykorzystania sztucznej inteligencji jest jej integracja z systemami ERP. Analiza procesów, prognozowanie zapotrzebowania czy automatyczne wykrywanie odchyleń stają się naturalnym rozszerzeniem codziennego zarządzania przedsiębiorstwem. Według ekspertów Proalpha Polska AI pełni tutaj rolę „wzmocnienia” sprawdzonych systemów – dostarczając dodatkowej transparencji, przewidywalności i bezpieczeństwa operacyjnego. Konkretny efekt biznesowy Zastosowanie sztucznej inteligencji przynosi wymierne korzyści zarówno producentom maszyn, jak i ich użytkownikom. Producenci zyskują nowe modele biznesowe oparte na danych i usługach cyfrowych, a operatorzy maszyn – wyższą dostępność, niższe koszty operacyjne oraz lepsze wsparcie dla pracowników w warunkach rosnącego niedoboru wykwalifikowanej kadry. W efekcie AI pozwala firmom z sektora budowy maszyn szybciej podejmować decyzje, lepiej zarządzać ryzykiem i budować długofalową przewagę konkurencyjną. Więcej informacji o zastosowaniu sztucznej inteligencji w procesach biznesowych znajduje się w bazie wiedzy AI Hub na stronie Proalpha Polska pod linkiem: AI Hub – Sztuczna inteligencja dla MŚP | Proalpha
Jak sztuczna inteligencja zmienia branżę budowy maszyn i urządzeń
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