Análise de manufatura em ação

Há muitos anos, temos usado análises para melhorar nossos processos de produção nas fábricas da Bosch. Então, o que há de novo em análises na manufatura e qual é a próxima etapa?

Nossa metodologia de análise de requisitos faz toda a diferença

Existem várias maneiras de colocar um projeto de análise de dados em funcionamento. O ponto de partida é geralmente um workshop inicial nas instalações de produção do cliente, onde nos reunimos com a equipe do cliente para discutir e compreender os objetivos do projeto e as questões subjacentes com base nas impressões visuais do produto e do processo de produção.

Os engenheiros de produção tendem a se concentrar e se aprofundar na etapa específica do processo que parece estar causando o problema, aplicando abordagens comuns de solução de problemas.

Mas a análise de dados pode oferecer uma grande variedade de benefícios adicionais porque não se concentra puramente em um processo ou máquina específica. Em vez disso, ele também leva em consideração dados de máquina, processo e material das etapas de produção upstream e downstream para que possa identificar relacionamentos de causa e efeito, correlações e padrões anteriormente ocultos.

Portanto, além de apresentar o potencial e o poder da análise de dados na fabricação no início de um projeto, um dos nossos principais objetivos no workshop inicial é compreender o problema do cliente de uma perspectiva de negócios. Ainda mais importante, tentamos ver o problema em termos dos princípios físicos por trás dele. Isso nos permite focar nas fontes de dados certas para que possamos aproveitar todo o poder da análise de dados.

Gastar tempo com a compreensão do negócio compensa

Na primeira parte do workshop, o objetivo é identificar o problema central e garantir que alinhamos nosso entendimento desse problema e nossa análise de dados com ele. Chamamos essa primeira parte do workshop de "compreensão do negócio".

Os participantes do workshop recebem perguntas direcionadas para ajudá-los a obter uma compreensão mais profunda do produto, dos processos e das condições gerais. Isso, por sua vez, produz os sinais iniciais que apontam para as possíveis causas raízes. As perguntas direcionadas incluem:

Qual é a seqüência exata das etapas do processo? Em qual estação os problemas ocorrem pela primeira vez? Quais estações próximas podem estar afetando isso? Existem características especiais do fluxo de valor, como etapas paralelas, retrabalho ou etapas repetidas? Quantas variantes de produto existem? Quantos fornecedores estão envolvidos? E assim por diante…

A compreensão dos dados vem a seguir

Na segunda parte do workshop inicial sobre a análise e registro dos requisitos do projeto, começamos a falar sobre os dados:

Quais fontes estão fornecendo dados? Precisamos primeiro integrar, ou mesmo gerar, dados? Quais dados de outros processos são importantes? Para que prazos estamos olhando? Ao trabalhar com várias fontes de dados, é possível rastrear claramente os dados de volta à sua origem (por exemplo, usando IDs exclusivos)?

Análise iterativa em vez de um grande projeto

A primeira fase de análise geralmente dura não mais do que uma semana, dependendo de quanto tempo leva para preparar os dados. Após esta semana, nossos especialistas em análise de fabricação apresentam seus resultados iniciais para a equipe de especialistas do cliente com o objetivo de demonstrar a viabilidade de resolver o problema do cliente com base nos dados fornecidos.

Idealmente (e de fato, isso acontece com muita frequência), os resultados do primeiro ciclo de análise já fornecem ideias viáveis ​​sobre como atingir os objetivos do projeto (por exemplo, reduzir a taxa de refugo em um determinado fluxo de valor).

Ao mesmo tempo, com base na opinião do cliente e em sua reação aos resultados intermediários, é possível reajustar a estratégia de análise para torná-la compatível com os insights recém-adquiridos. Isso é crucial para o sucesso dos projetos de análise de dados! Por quê? A equipe descarta conclusões incorretas, o valor imediato adicionado pela análise de dados torna-se visível e utilizável e as próximas etapas são definidas em conjunto:

O que mais é necessário para verificar os resultados? E, finalmente, para automatizá-los? Como exatamente devemos definir o escopo de dados expandido para isso?
Fonte:Bosch.IO O cliente está obtendo insights valiosos sobre seus dados e os processos de dados.

Manutenção e suporte para modelos preditivos assim que o projeto terminar

Existe manutenção e suporte pós-projeto? muitos clientes nos perguntam. A resposta é um sim retumbante! Esse aspecto é crucial para todos os clientes que desejam aplicar o modelo preditivo aos seus dados em tempo real, por exemplo, para agendar a substituição das peças de desgaste no momento ideal ou para prever os resultados dos testes.

É por isso que não nos concentramos apenas em fornecer manutenção e suporte para as soluções de software instaladas, mas também em fornecer o suporte técnico adequado para treinamento e monitoramento de modelos preditivos.

Próximo nível:ferramentas padronizadas para problemas padrão

As ferramentas de análise baseadas na web geram percepções imediatas e colocam a análise de dados em uso no trabalho diário dos engenheiros, sem a necessidade de envolver cientistas de dados. Este próximo nível é emocionante. Saiba mais sobre isso no vídeo.

Inicie a análise de dados em suas operações de produção.

Neste webcast, você verá casos concretos de otimização de produção na prática e aprenderá como nosso workshop de dois dias o ajuda a iniciar sua iniciativa.