Cum se valorizează datele: spre Manufacturing Data Excellence

De mai bine de zece ani, întreaga industrie prelucrătoare încearcă să țină pasul cu vremurile prin utilizarea modelelor 4.0 și data-driven. Cu toate acestea – acum mai mult ca niciodată – este din ce în ce mai dificil să ne adaptăm la noua dinamică, deoarece piețele sunt din ce în ce mai competitive și în continuă evoluție. La toate acestea se adaugă necesitatea ca firmele să reconcilieze nevoile tradiționale de producție cu cele legate de calitatea produselor, crearea de loturi din ce în ce mai personalizate și sustenibilitatea mediului.

Depășirea acestor provocări complexe necesită date avansate și capacități analitice. Deciziile care au un impact crucial asupra procesului de producție trebuie să se bazeze întotdeauna pe fapte și date reale, nu pe ipoteze, teorii sau opinii.

Potrivit unui sondaj realizat de BCG – Boston Consulting Group – 80% din directorii din industria prelucrătoare consideră că datele și analizele sunt relevante pentru afacerea lor, dar doar 17% dintre cei 1.300 de manageri chestionați au declarat că au reușit să obțină valoare adăugată din investițiile în această direcție.

Discrepanța tocmai evidențiată poate fi atribuită obstacolelor tehnologice și organizaționale, la care contribuie lipsa de colaborare între diferitele părți interesate interne și externe ale companiei.

Pentru a valorifica puterea datelor din interiorul întreprinderii și de-a lungul lanțului de aprovizionare, întreprinderile pot utiliza trei strategii.

Orientarea companiei și diferitele stakeholder în perspectivă Smart Manufacturing

În acest fel, abordarea bazată pe data-driven este extinsă dincolo de procesul de producție al fiecărui produs: rezultatul este un proiect mai larg, care vede ca protagoniști controlul de la distanță, managementul predictiv al mentenanței, interconectarea mașinilor, etc.

Consolidarea structurii organizaționale pentru proiectarea și gestionarea eficientă a datelor

Acesta este un aspect care trebuie să vizeze gestionarea și îmbunătățirea datelor la 360 de grade, incluse Data Governance, Data Security, arhitecturile de date și integrarea dintre acestea, precum și aplicațiile individuale și abilitățile de analiză strategică.

Selectarea și direcționarea resurselor și investițiilor către elementele cheie ale transformării digitale

Printre tehnologiile care stau la baza unei transformări digitale găsim senzori IoT și Data Streaming. Abilitatea constă în capacitatea de a coordona acest set eterogen de informații – chiar și provenind din arhitecturi mult distribuite – astfel încât să le gestioneze în cel mai adecvat mod.

Spre Manufacturing Data Excellence

Succesul celor trei strategii care tocmai au fost definite este determinat de capacitatea de a îmbunătăți datele de fabricație. În acest sens, McKinsey definește în studiul său The Data-Driven Journey Towards Manufacturing Excellence  o cale care vizează gestionarea optimă a datelor, obținând mult râvnita Manufacturing Data Excellence.

Drumul de urmat este format din trei etape, prevăzând la fiecare etapa o creștere treptata a abilitaților analitice ale companiei și colaborarea cu diverși actori externi. Enumerăm diferiții pași în continuare.

Dezvoltarea și integrarea aplicațiilor care urmăresc și optimizează procesele operaționale

Aceasta este o fază pe care multe companii au început-o deja.

Datele sunt obținute din integrarea între senzorii IoT, sau alte sisteme de control, cu sistemele MES și ERP. Prin tablouri de bord și rapoarte, managerii de zonă pot optimiza eficiența producției, în conformitate cu modelul Industry 4.0.

Acest prim pas, deja început de majoritatea companiilor de producție, joacă un rol fundamental, deoarece, dacă este efectuat corect, poate favoriza executarea unor operațiuni mai agil și mai eficient.

Încurajarea adoptării unei abordări predictive

Aceasta constă în recunoașterea autonomă a progresului proceselor de afaceri, datorită introducerii unei cantități mari de date în algoritmii de învățare automată.

Scopul este de a prezice comportamentul viitor, ajutând companiile să facă față situațiilor posibile, de exemplu, în ceea ce privește întreținerea predictivă sau demand forecasting.
Deoarece calitatea analizei predictive este direct proporțională cu cantitatea de informații disponibile, există un stimulent pentru a crește colectarea datelor în cadrul companiilor.

Activarea sistemelor self-optimizing sau autonome

Am ajuns la ultima etapă: datele sunt utilizate pentru a permite sisteme autonome, adică platforme interoperabile sau rețele capabile să acționeze autonom, ghidându-se fără a fi nevoie de intervenția umană.

Operațiunile devin apoi în mare parte auto-gestionate, folosind date istorice și în timp real ca parametri de input pentru algoritmii de auto-învățare – sau algoritmii de auto-formare – care devin mai inteligenți pe măsură ce experiența lor crește.

Drumul către Manufacturing Data Excellence este încă lung, aceeași paradigmă bazată pe date este în continuă evoluție, companiile producătoare vor trebui, prin urmare, să țină pasul, într-un proces de îmbunătățire continuă.