Process mining w przemyśle produkcyjnym

Znajdźcie i przetestujcie usprawnienia procesów produkcyjnych

Process mining w przemyśle produkcyjnym wykorzystuje dane o zdarzeniach z używanych już systemów, aby pokazać rzeczywisty przebieg obsługi zamówień, produkcji i utrzymania ruchu. Znajdźcie wąskie gardła na drodze od zamówienia do wysyłki, a następnie zasymulujcie zmiany dotyczące przepustowości, harmonogramów zmian lub zasad tworzenia partii, zanim podejmiecie decyzję o ich wdrożeniu. Po wdrożeniu porównajcie przewidywane wyniki z rzeczywistymi, w tym zmianę czasu realizacji. To analiza procesów i symulacja operacyjna, a nie symulacja zakładu ani procesów chemicznych. Nie obejmuje analityki na poziomie maszyn ani sterowników PLC.

Jakie procesy produkcyjne można analizować?

Analizujcie sprawy dotyczące zamówień, produkcji i utrzymania ruchu na podstawie danych o zdarzeniach z systemów takich jak ERP, MES, systemy utrzymania ruchu i jakości oraz platformy magazynowe. Process mining łączy zarejestrowane zdarzenia w widok procesu od początku do końca. Dzięki temu można sprawdzić, jak praca przebiega między zespołami i systemami, zamiast polegać na perspektywie jednego działu.

Analiza procesu od zamówienia do wysyłki może na przykład pokazać, kiedy zwolniono zamówienie, rozpoczęto produkcję, przeprowadzono kontrolę jakości lub ponowną pracę oraz zrealizowano wysyłkę. Jeśli dane zawierają odpowiednie informacje, można też porównywać ścieżki produkcji według zakładu, produktu, linii, dostawcy lub zmiany.

Analiza odzwierciedla zdarzenia rejestrowane przez systemy. Nie monitoruje maszyn ani sterowników PLC. Informacje o przygotowaniu dziennika zdarzeń zawiera dokumentacja danych do process mining.

Gdzie występują wąskie gardła między zamówieniem a wysyłką?

Długi czas realizacji od zamówienia do wysyłki może mieć kilka przyczyn. Process mining pomaga znaleźć opóźnienia w zarejestrowanym przebiegu procesu i sprawdzić, których spraw lub wariantów procesu dotyczą.

• Zwolnienie zamówienia: Zamówienia mogą czekać na dostępność materiałów, kontrolę kredytową lub weryfikację inżynieryjną, zanim rozpocznie się planowanie produkcji.
• Produkcja i przezbrojenia: Powtarzające się etapy lub ponowna praca mogą zajmować moce produkcyjne bez zwiększania produkcji.
• Kontrola jakości: Wstrzymanie produkcji i kolejki do kontroli mogą wydłużać oczekiwanie między etapami produkcji.
• Utrzymanie ruchu: Sprawy dotyczące utrzymania ruchu mogą ujawnić opóźnienia w przyjmowaniu zgłoszeń, planowaniu lub realizacji.
• Wysyłka: Wysyłki częściowe i przekazania na dalszych etapach mogą wydłużać czas od zamówienia do dostawy.
• Zależności w łańcuchu dostaw: Opóźnione dostawy materiałów mogą wpływać na harmonogram, nawet gdy etapy wewnętrzne przebiegają zgodnie z planem.

Porównajcie te wzorce z KPI, takimi jak czas realizacji, przepustowość, koszty i terminowość dostaw. Dane mogą wskazać miejsce opóźnienia, ale same nie wyjaśnią jego przyczyny. Zweryfikujcie wnioski, uwzględniając kontekst operacyjny.

Praktyczne podejście do wykrywania opóźnień opisano w artykule jak analizować proces.

Jak process mining pomaga w przemyśle produkcyjnym?

Process mining odtwarza rzeczywiste ścieżki procesu na podstawie danych o zdarzeniach. Porównajcie je z planowanym przebiegiem, aby wykryć różnice i zmierzyć czas oczekiwania, ponowną pracę oraz przekazania pracy.

Kierownicy zakładów i produkcji, inżynierowie przemysłowi oraz zespoły ciągłego doskonalenia mogą korzystać z tego samego obrazu sytuacji. Zamiast spierać się o to, który etap odpowiada za opóźnienie, przeanalizujcie sprawy, znaczniki czasu i KPI stojące za zaobserwowanym wzorcem.

Wyniki mogą pomóc zdecydować, który problem zbadać w pierwszej kolejności. Nie zastępują oceny inżynieryjnej ani analizy na poziomie zakładu.

Co można sprawdzić w symulacji procesów?

Po zidentyfikowaniu wąskiego gardła użyjcie symulacji procesów, aby przetestować zmiany w modelu procesu przed ich wdrożeniem. W procesach produkcyjnych można porównać scenariusze dotyczące:

• Przepustowości i dostępności zasobów
• Harmonogramów zmian
• Zasad tworzenia partii
• Tras lub ścieżek zatwierdzania
• Harmonogramów utrzymania ruchu

Symulacja szacuje, jak zmiana może wpłynąć na wyniki procesu, w tym czas realizacji, przepustowość i czas oczekiwania. Nie symuluje fizycznego sprzętu, procesów chemicznych ani działania maszyn.

Poznaj możliwości symulacji i dowiedz się, jak symulacja procesów może wspierać analizę scenariuszy. Więcej informacji o porównywaniu scenariuszy „co, jeśli” zawiera dokumentacja symulacji.

Jak porównać przewidywane usprawnienia z rzeczywistymi?

Przed wdrożeniem zapiszcie bazową wartość KPI oraz założenia przyjęte w symulacji. Po wprowadzeniu zmiany zmierzcie rzeczywiste wyniki na podstawie zaktualizowanych danych o zdarzeniach i porównajcie je z punktem odniesienia.

W obu zestawieniach uwzględnijcie ten sam zakres procesu i KPI. Jeśli przewidywane wyniki różnią się od rzeczywistych, sprawdźcie, czy zmianę wdrożono zgodnie z modelem, czy zmieniły się warunki operacyjne oraz czy dane o zdarzeniach obejmują odpowiednie etapy. Wykorzystajcie to porównanie i dane z operacji, aby dopracować kolejny scenariusz.

Wyniki zależą od danych, zakresu procesu i wprowadzonych zmian. Process mining i symulacja wspierają analizę oraz planowanie, ale nie gwarantują konkretnego usprawnienia.

Jak zacząć?

Wybierzcie jeden proces o wyraźnym wpływie na operacje, na przykład realizację zamówień i produkcję, planowanie produkcji, utrzymanie ruchu lub kontrolę jakości. Określcie KPI, który chcecie zrozumieć, a następnie wskażcie systemy rejestrujące odpowiednie zdarzenia.

Przygotujcie dziennik zdarzeń o jasno określonym zakresie, zawierający identyfikatory spraw, nazwy czynności i znaczniki czasu. Sprawdźcie, czy zdarzenia odzwierciedlają analizowany proces, i dodajcie przydatne informacje, takie jak zakład, produkt, linia lub zmiana, jeśli są dostępne. Następnie wykorzystajcie widok procesu w ProcessMind, aby znaleźć wąskie gardło, zamodelować zmianę i porównać scenariusze.

Jak wykorzystać te rozwiązania w ciągłym doskonaleniu?

Process mining i symulacja mogą uzupełnić znane metody doskonalenia o dane operacyjne. Wykorzystajcie analizę, aby znaleźć obszary o zmiennych wynikach, zbadajcie przyczyny z osobami znającymi pracę i przetestujcie proponowaną zmianę przed wdrożeniem. Następnie porównajcie przewidywane wyniki z rzeczywistymi, aby zaplanować kolejny cykl usprawnień.

Przeczytajcie przewodnik Lean Six Sigma i DMAIC, aby poznać uporządkowane podejście do usprawniania procesów na podstawie danych.

Przetestujcie scenariusz dotyczący wąskiego gardła

Wybierzcie proces obsługi zamówień, produkcji lub utrzymania ruchu i sprawdźcie, co pokazują dane o zdarzeniach. Zacznijcie od konkretnej analizy, przetestujcie zmianę w symulacji, a po wdrożeniu porównajcie prognozę z rzeczywistymi wynikami.

Przetestujcie scenariusz dotyczący wąskiego gardła