Process mining untuk industri manufaktur

Temukan dan uji perbaikan proses manufaktur

Process mining di industri manufaktur menggunakan data peristiwa dari sistem yang sudah Anda miliki untuk menunjukkan alur pesanan, produksi, dan pemeliharaan yang sebenarnya. Temukan hambatan dari pemesanan hingga pengiriman, lalu simulasikan perubahan kapasitas, pola giliran kerja, atau aturan batch sebelum menerapkannya. Setelah penerapan, bandingkan kinerja aktual dengan prediksi, termasuk pengurangan waktu siklus. Ini adalah analisis proses dan simulasi proses operasional, bukan simulasi pabrik atau proses kimia. Fitur ini tidak menyediakan analisis tingkat mesin atau PLC.

Proses manufaktur apa yang dapat dianalisis?

Analisis kasus pesanan, produksi, dan pemeliharaan menggunakan data peristiwa dari sistem seperti ERP, MES, sistem pemeliharaan dan kualitas, serta platform gudang. Process mining menghubungkan peristiwa yang tercatat menjadi gambaran menyeluruh dari awal hingga akhir. Dengan begitu, Anda dapat melihat perpindahan pekerjaan antar-tim dan sistem, bukan hanya mengandalkan sudut pandang satu departemen.

Misalnya, analisis dari pemesanan hingga pengiriman dapat menunjukkan kapan pesanan dirilis, kapan produksi dimulai, lokasi pemeriksaan kualitas atau pengerjaan ulang, serta waktu pengiriman selesai. Anda juga dapat membandingkan jalur proses produksi berdasarkan pabrik, produk, lini, pemasok, atau giliran kerja jika detail tersebut tersedia dalam data.

Analisis mencerminkan peristiwa yang dicatat sistem Anda. Analisis ini tidak memantau mesin atau PLC. Untuk menyiapkan event log, lihat dokumentasi data process mining.

Di mana hambatan terjadi dari pemesanan hingga pengiriman?

Waktu siklus yang panjang dari pemesanan hingga pengiriman dapat disebabkan oleh beberapa hal. Process mining membantu menemukan keterlambatan dalam alur yang tercatat dan melihat kasus atau varian proses yang terdampak.

• Pelepasan pesanan: Pesanan mungkin menunggu ketersediaan bahan, pemeriksaan kredit, atau peninjauan rekayasa sebelum perencanaan produksi dapat bertindak.
• Produksi dan pergantian proses: Langkah berulang atau pengerjaan ulang dapat menyita kapasitas tanpa menambah hasil produksi.
• Pemeriksaan kualitas: Penahanan dan antrean inspeksi dapat menambah waktu tunggu di antara langkah produksi.
• Pemeliharaan: Kasus pemeliharaan dapat menunjukkan keterlambatan dalam penanganan permintaan, perencanaan, atau penyelesaian.
• Pengiriman: Pengiriman parsial dan serah terima ke proses berikutnya dapat memperpanjang waktu dari pemesanan hingga pengiriman.
• Ketergantungan rantai pasok: Keterlambatan bahan yang masuk dapat memengaruhi jadwal, meskipun langkah internal berjalan sesuai rencana.

Bandingkan pola ini dengan KPI seperti waktu siklus, throughput, biaya, dan ketepatan waktu pengiriman. Data dapat menunjukkan lokasi keterlambatan, tetapi tidak dapat memastikan penyebabnya sendiri. Gunakan konteks operasional untuk memeriksa apakah dugaan analisis tepat.

Untuk pendekatan praktis dalam menemukan keterlambatan, baca cara menganalisis proses.

Bagaimana process mining membantu industri manufaktur?

Process mining merekonstruksi jalur proses aktual dari data peristiwa. Bandingkan jalur tersebut dengan proses yang direncanakan untuk menemukan variasi dan mengukur waktu tunggu, pengerjaan ulang, serta serah terima.

Manajer pabrik dan produksi, insinyur industri, serta tim perbaikan berkelanjutan dapat menggunakan gambaran yang sama tentang kondisi operasional. Daripada berdebat tentang langkah yang menyebabkan keterlambatan, periksa kasus, stempel waktu, dan KPI di balik pola tersebut.

Temuan ini dapat membantu Anda menentukan masalah yang perlu diselidiki terlebih dahulu. Namun, temuan tersebut tidak menggantikan pertimbangan rekayasa atau analisis di tingkat pabrik.

Apa yang dapat diuji melalui simulasi proses?

Setelah menemukan hambatan, gunakan simulasi proses untuk menguji perubahan pada model proses sebelum menerapkannya. Untuk alur kerja manufaktur, bandingkan skenario yang mencakup:

• Kapasitas dan ketersediaan sumber daya
• Pola giliran kerja
• Aturan batch
• Jalur perutean atau persetujuan
• Jadwal pemeliharaan

Simulasi memperkirakan dampak perubahan terhadap hasil proses, termasuk waktu siklus, throughput, dan waktu tunggu. Simulasi ini tidak memodelkan peralatan fisik, proses kimia, atau perilaku mesin.

Lihat kemampuan simulasi untuk mengetahui cara simulasi proses mendukung analisis skenario. Anda juga dapat membaca dokumentasi simulasi untuk mempelajari cara membandingkan skenario “bagaimana jika”.

Bagaimana membandingkan perkiraan dan perbaikan aktual?

Sebelum penerapan, catat KPI kondisi awal dan asumsi yang digunakan dalam simulasi. Setelah perubahan diterapkan, gunakan data peristiwa terbaru untuk mengukur kinerja aktual terhadap kondisi awal tersebut.

Bandingkan cakupan proses dan KPI yang sama pada kedua tampilan. Jika hasil aktual berbeda dari prediksi, periksa apakah perubahan diterapkan sesuai model, apakah kondisi operasional berubah, dan apakah data peristiwa mencakup langkah yang relevan. Gunakan perbandingan ini untuk menyempurnakan skenario berikutnya berdasarkan bukti dari operasional Anda.

Hasil bergantung pada data, cakupan proses, dan perubahan yang Anda terapkan. Process mining dan simulasi mendukung analisis serta perencanaan, tetapi tidak menjamin perbaikan tertentu.

Bagaimana memulai?

Pilih satu proses dengan dampak operasional yang jelas, seperti pemesanan hingga produksi, penjadwalan produksi, pemeliharaan, atau inspeksi kualitas. Tentukan KPI yang ingin dipahami, lalu identifikasi sistem yang mencatat peristiwa terkait.

Siapkan event log terfokus yang memuat ID kasus, nama aktivitas, dan stempel waktu. Pastikan peristiwa tersebut mewakili proses yang ingin dianalisis, lalu sertakan konteks yang berguna seperti pabrik, produk, lini, atau giliran kerja jika tersedia. Setelah itu, gunakan tampilan proses di ProcessMind untuk menemukan hambatan, memodelkan perubahan, dan membandingkan skenario.

Bagaimana pendekatan ini mendukung perbaikan berkelanjutan?

Process mining dan simulasi dapat menambahkan data operasional ke metode perbaikan yang sudah dikenal. Gunakan analisis untuk menemukan variasi kinerja, selidiki penyebabnya bersama orang yang memahami pekerjaan, lalu uji perubahan yang diusulkan sebelum diterapkan. Setelah itu, bandingkan kinerja aktual dengan prediksi untuk menentukan langkah pada siklus perbaikan berikutnya.

Baca panduan Lean Six Sigma dan DMAIC untuk pendekatan terstruktur dalam perbaikan proses berbasis data.

Uji satu skenario hambatan

Pilih alur pesanan, produksi, atau pemeliharaan dan lihat temuan dari data peristiwa Anda. Mulailah dengan analisis terfokus, uji perubahan melalui simulasi, lalu bandingkan prediksi dengan kinerja aktual setelah penerapan.

Uji satu skenario hambatan