Process mining สำหรับอุตสาหกรรมการผลิต

ค้นหาและทดสอบการปรับปรุงกระบวนการผลิต

process mining ในอุตสาหกรรมการผลิตใช้ข้อมูลเหตุการณ์จากระบบที่คุณมีอยู่ เพื่อแสดงขั้นตอนจริงของคำสั่งซื้อ การผลิต และการบำรุงรักษา ค้นหาคอขวดตั้งแต่รับคำสั่งซื้อจนถึงจัดส่ง แล้วจำลองการเปลี่ยนแปลงด้านกำลังรองรับ รูปแบบกะ หรือกฎการผลิตเป็นชุดก่อนตัดสินใจนำไปใช้ หลังจากนั้นเปรียบเทียบผลการดำเนินงานที่คาดการณ์กับผลจริง รวมถึงการลดระยะเวลาของกระบวนการ นี่คือการวิเคราะห์กระบวนการและการจำลองกระบวนการปฏิบัติการ ไม่ใช่การจำลองโรงงานหรือกระบวนการทางเคมี และไม่ได้ให้การวิเคราะห์ระดับเครื่องจักรหรือ PLC.

วิเคราะห์กระบวนการใดในการผลิตได้บ้าง?

วิเคราะห์เคสด้านคำสั่งซื้อ การผลิต และการบำรุงรักษา โดยใช้ข้อมูลเหตุการณ์จากระบบต่างๆ เช่น ERP, MES ระบบบำรุงรักษา ระบบคุณภาพ และแพลตฟอร์มคลังสินค้า Process mining เชื่อมเหตุการณ์ที่บันทึกไว้ให้เห็นภาพตั้งแต่ต้นจนจบ คุณจึงเห็นการส่งต่องานระหว่างทีมและระบบ แทนการดูจากมุมมองของแผนกใดแผนกหนึ่ง.

ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ตั้งแต่รับคำสั่งซื้อจนถึงจัดส่งแสดงได้ว่าเริ่มดำเนินการตามคำสั่งซื้อเมื่อใด เริ่มผลิตเมื่อใด มีการตรวจสอบคุณภาพหรืองานแก้ไขซ้ำตรงไหน และจัดส่งเสร็จเมื่อใด นอกจากนี้ยังเปรียบเทียบเส้นทางกระบวนการผลิตตามโรงงาน ผลิตภัณฑ์ สายการผลิต ซัพพลายเออร์ หรือกะได้ หากมีรายละเอียดเหล่านี้ในข้อมูล.

การวิเคราะห์แสดงตามเหตุการณ์ที่ระบบของคุณบันทึกไว้ ไม่ได้ตรวจสอบเครื่องจักรหรือ PLC ดูวิธีเตรียมบันทึกเหตุการณ์ได้ใน เอกสารข้อมูลสำหรับ process mining.

เกิดคอขวดตรงไหนตั้งแต่รับคำสั่งซื้อจนถึงจัดส่ง?

ระยะเวลาตั้งแต่รับคำสั่งซื้อจนถึงจัดส่งที่นานอาจเกิดจากหลายสาเหตุ process mining ช่วยระบุตำแหน่งความล่าช้าในขั้นตอนที่บันทึกไว้ และแสดงว่าเคสหรือรูปแบบกระบวนการใดได้รับผลกระทบ.

• การปล่อยคำสั่งซื้อ: คำสั่งซื้ออาจรอวัตถุดิบ การตรวจสอบเครดิต หรือการทบทวนทางวิศวกรรม ก่อนที่ฝ่ายวางแผนการผลิตจะดำเนินการได้
• การผลิตและการเปลี่ยนรุ่น: ขั้นตอนที่เกิดซ้ำหรืองานแก้ไขซ้ำอาจใช้กำลังการผลิตโดยไม่เพิ่มผลผลิต
• การตรวจสอบคุณภาพ: การพักงานและคิวตรวจสอบอาจเพิ่มเวลารอระหว่างขั้นตอนการผลิต
• การบำรุงรักษา: เคสการบำรุงรักษาช่วยให้เห็นความล่าช้าในการรับคำขอ วางแผน หรือดำเนินงานให้เสร็จ
• การจัดส่ง: การจัดส่งบางส่วนและการส่งต่องานในขั้นตอนถัดไปอาจทำให้เวลาตั้งแต่รับคำสั่งซื้อจนถึงส่งมอบนานขึ้น
• การพึ่งพาห่วงโซ่อุปทาน: วัตถุดิบขาเข้าที่ล่าช้าอาจกระทบกำหนดการ แม้ขั้นตอนภายในจะดำเนินไปตามแผน.

เปรียบเทียบรูปแบบเหล่านี้กับ KPI เช่น ระยะเวลาของกระบวนการ ปริมาณงาน ต้นทุน และการส่งมอบตรงเวลา ข้อมูลแสดงได้ว่าความล่าช้าเกิดตรงไหน แต่ไม่สามารถระบุสาเหตุได้ด้วยตัวเอง ใช้บริบทการปฏิบัติการตรวจสอบข้อสรุปจากการวิเคราะห์.

อ่านแนวทางค้นหาความล่าช้าที่นำไปใช้ได้จริงได้ที่ วิธีวิเคราะห์กระบวนการ.

process mining ช่วยอุตสาหกรรมการผลิตอย่างไร?

process mining สร้างเส้นทางกระบวนการจริงขึ้นใหม่จากข้อมูลเหตุการณ์ เปรียบเทียบเส้นทางเหล่านั้นกับกระบวนการที่ต้องการ เพื่อระบุความแตกต่างและวัดเวลารอ งานแก้ไขซ้ำ และการส่งต่องาน.

ผู้จัดการโรงงานและฝ่ายผลิต วิศวกรอุตสาหการ และทีมปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง สามารถใช้มุมมองเดียวกันเพื่อดูสิ่งที่เกิดขึ้น แทนที่จะถกเถียงว่าขั้นตอนใดเป็นสาเหตุของความล่าช้า ให้ตรวจสอบเคส เวลา และ KPI ที่อยู่เบื้องหลังรูปแบบนั้น.

สิ่งที่ค้นพบช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าควรตรวจสอบปัญหาใดก่อน แต่ใช้แทนวิจารณญาณทางวิศวกรรมหรือการวิเคราะห์ระดับโรงงานไม่ได้.

ทดสอบอะไรได้บ้างด้วยการจำลองกระบวนการ?

เมื่อพบคอขวดแล้ว ใช้การจำลองกระบวนการทดสอบการเปลี่ยนแปลงในแบบจำลองกระบวนการก่อนนำไปใช้ สำหรับเวิร์กโฟลว์การผลิต ให้เปรียบเทียบสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับ:

• กำลังการผลิตและทรัพยากรที่พร้อมใช้งาน
• รูปแบบกะ
• กฎการผลิตเป็นชุด
• เส้นทางการส่งต่องานหรือการอนุมัติ
• กำหนดการบำรุงรักษา

การจำลองประเมินได้ว่าการเปลี่ยนแปลงอาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของกระบวนการอย่างไร รวมถึงระยะเวลาของกระบวนการ ปริมาณงาน และเวลารอ แต่ไม่ได้จำลองอุปกรณ์จริง กระบวนการทางเคมี หรือการทำงานของเครื่องจักร.

ดูความสามารถด้านการจำลอง เพื่อเรียนรู้ว่าการจำลองกระบวนการช่วยวิเคราะห์สถานการณ์ได้อย่างไร นอกจากนี้ยังอ่าน เอกสารการจำลองกระบวนการ เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเปรียบเทียบสถานการณ์สมมติ.

เปรียบเทียบผลการปรับปรุงที่คาดการณ์กับผลจริงอย่างไร?

ก่อนนำการเปลี่ยนแปลงไปใช้ ให้บันทึก KPI ฐานอ้างอิงและข้อสมมติฐานที่ใช้ในการจำลอง หลังจากเปลี่ยนแปลงแล้ว ใช้ข้อมูลเหตุการณ์ที่อัปเดตเพื่อวัดผลการดำเนินงานจริงเทียบกับค่าฐานอ้างอิง.

เปรียบเทียบขอบเขตกระบวนการและ KPI เดียวกันในทั้งสองมุมมอง หากผลที่คาดการณ์ต่างจากผลจริง ให้ตรวจสอบว่าคุณนำการเปลี่ยนแปลงไปใช้ตามแบบจำลองหรือไม่ สภาพการปฏิบัติงานเปลี่ยนไปหรือไม่ และข้อมูลเหตุการณ์ครอบคลุมขั้นตอนที่เกี่ยวข้องหรือไม่ ใช้ผลเปรียบเทียบนี้ปรับสถานการณ์ถัดไปโดยอิงหลักฐานจากการปฏิบัติงานจริง.

ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับข้อมูล ขอบเขตกระบวนการ และการเปลี่ยนแปลงที่คุณนำไปใช้ process mining และการจำลองช่วยในการวิเคราะห์และวางแผน แต่ไม่รับประกันว่าจะเกิดการปรับปรุงตามที่กำหนด.

เริ่มต้นอย่างไร?

เลือกกระบวนการหนึ่งที่ส่งผลต่อการปฏิบัติการอย่างชัดเจน เช่น ตั้งแต่รับคำสั่งซื้อจนถึงเริ่มผลิต การจัดตารางการผลิต การบำรุงรักษา หรือการตรวจสอบคุณภาพ กำหนด KPI ที่ต้องการทำความเข้าใจ แล้วระบุระบบที่บันทึกเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้อง.

เตรียมบันทึกเหตุการณ์ที่มีขอบเขตชัดเจน พร้อมรหัสเคส ชื่อกิจกรรม และเวลา ตรวจสอบว่าเหตุการณ์แสดงกระบวนการที่ต้องการวิเคราะห์ และเพิ่มบริบทที่เป็นประโยชน์ เช่น โรงงาน ผลิตภัณฑ์ สายการผลิต หรือกะ หากมี จากนั้นใช้มุมมองกระบวนการใน ProcessMind เพื่อค้นหาคอขวด สร้างแบบจำลองการเปลี่ยนแปลง และเปรียบเทียบสถานการณ์.

นำแนวทางนี้ไปใช้กับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องได้อย่างไร?

process mining และการจำลองช่วยเพิ่มข้อมูลการปฏิบัติการให้กับวิธีการปรับปรุงที่คุ้นเคย ใช้การวิเคราะห์ค้นหาจุดที่ผลการดำเนินงานแตกต่างกัน ตรวจสอบสาเหตุกับผู้ที่เข้าใจงาน และทดสอบการเปลี่ยนแปลงที่เสนอก่อนนำไปใช้ จากนั้นเปรียบเทียบผลที่คาดการณ์กับผลจริง เพื่อกำหนดแนวทางปรับปรุงรอบถัดไป

อ่านคู่มือ Lean Six Sigma และ DMAIC เพื่อดูแนวทางปรับปรุงกระบวนการโดยใช้ข้อมูลอย่างเป็นขั้นตอน.

ทดสอบสถานการณ์คอขวด

เลือกขั้นตอนการรับคำสั่งซื้อ การผลิต หรือการบำรุงรักษา แล้วดูว่าข้อมูลเหตุการณ์แสดงอะไร เริ่มจากการวิเคราะห์ที่ชัดเจน ทดสอบการเปลี่ยนแปลงด้วยการจำลอง แล้วเปรียบเทียบผลคาดการณ์กับผลจริงหลังนำไปใช้.

ทดสอบสถานการณ์คอขวด