ما هي تحليلات التصنيع؟

تم تطوير تحليلات التصنيع لتقديم تحليلات رائعة وإبرازات في الأرضية ومساعدة الشركات المصنعة على الفوز، وإذا كان هناك من بحاجة إلى رؤية أرضية المصنع فلن يحتاج إلى تنفيذه من الأعلى إلى الأسفل، يمكن اكتساب هذه الإمكانية لكل آلة وخلية وخط وعلى مستوى المصنع، لقد رأينا العملاء يكتسبون وضوح في مدى التوفر والأداء من خلال قياس أسباب التوقف التي يتم جمعها من أجهزتهم، هذه الكثير من الإحصاءات بدون تكلفة وتعقيد التنفيذ المخصص.

ما هي تحليلات التصنيع؟

تحليلات التصنيع هي استخدام بيانات العمليات والأحداث والتقنيات في الصناعة التحويلية لضمان الجودة وزيادة الأداء والعائد وتقليل التكاليف وتحسين سلاسل التوريد، تعد تحليلات التصنيع جزء من ثورة أوسع تُعرف باسم (Industry)؛ حيث من المتوقع أن تتطور المصانع إلى كيانات ذاتية التشغيل والشفاء من خلال تبني تقنيات جديدة مثل السحابة وإنترنت الأشياء.

تاريخياً لم يكن بوسع الشركات المصنعة تسخير واستخدام جميع البيانات التي كانت تأتي من عملية التصنيع الشاملة، من سلسلة التوريد إلى الإنتاج إلى التسليم إلى استخدام العميل، سيتعين عليهم الاعتماد على أدوات معقدة ومكلفة للغاية يمكنها فقط جمع المعلومات من المشغلين أو الآلات، قد يستغرق الأمر أسابيع لتحديد سبب تعطل عملية التصنيع.

في عالم اليوم شديد التنافسية لم يعد الانتظار لأسابيع أو حتى أيام للحصول على إجابة كافية، يحتاج المصنعون إلى رؤية كاملة للعملية بأكملها من التوريد إلى العميل النهائي، من أجل الحصول على عرض 360 درجة وتحسين مخرجاتهم حقاً، تعتمد تحليلات التصنيع على التحليلات التنبؤية وتحليلات البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء الصناعي والتعلم الآلي والحوسبة المتطورة؛ لتمكين حلول مصنع أكثر ذكاء وقابلة للتطوير.

فوائد تحليلات التصنيع:

توفر تحليلات التصنيع وعياً سياقياً في الوقت الفعلي، إنه يمنح صانعي القرار ميزة تنافسية من خلال رقمنة الأعمال وتحسين التكاليف وتحسين الجودة وتسريع الابتكار وإعادة تعريف تجربة العملاء، تساعد تحليلات التصنيع شركات التصنيع على زيادة إنتاجية وربحية عملياتها من خلال وضع كميات هائلة من البيانات في العمل. باستخدام نماذج التعلم الآلي وأدوات تصور البيانات، ويمكن للمصنعين الكشف عن الرؤى في بياناتهم وتحسين العمليات وزيادة الأداء.

حالات العمل الرئيسية لتحليلات التصنيع تشمل الموردين وتوقعات الطلب وإدارة الطلبات وتحسين المخزون وأداء الموردين وتحليلات النقل وأنظمة الإنذار المبكر، كذلك جودة المنتج ومراقبة الجودة في الوقت الحقيقي والتعرُّف على السبب الجذري والموثوقية وضمان الخدمة الميدانية والدعم وإدارة المخزون وأداء الموردين وتحليلات النقل وإنشاء مصنع فعال ومراقبة العمليات والمعدات في الوقت الحقيقي، لا ننسى القدرة العملية وتحسين الصيانة وإنتاجية المصنع ورحلة تحليلات التصنيع من الرؤى إلى العمل.

لكن كيف يمكنك تحقيق أهداف العمل هذه؟ تهدف رحلة تحليلات التصنيع إلى تحويل البيانات التي تجمعها من جميع بيانات التصنيع الخاصة بالفرد، إلى رؤى يمكن تحويلها بعد ذلك إلى إجراءات تؤثر بشكل إيجابي على الأعمال، تبدأ الرحلة بتحديد حالات استخدام الأعمال لدى معظم الشركات المصنعة أهداف مماثلة يحاولون الوصول إليها بما في ذلك تحسين جودة المنتج وموثوقيته، مع زيادة إيراداتهم وإنشاء مصنع فعال.

أهداف تحليلات التصنيع:

الهدف من تحليلات التصنيع هو الانتقال من عملية جمع بسيطة وعرض البيانات (وصفية) إلى القدرة على الاستفادة من تلك البيانات في الوقت الفعلي (تنبؤيه)؛ لاكتشاف المشكلات المتعلقة بالعمليات والمعدات وتقليل التكاليف وزيادة الكفاءات في جميع أنحاء سلسلة التوريد بأقل التكاليف العامة والمخاطر، تجعل تحليلات التصنيع تلك الأفكار متاحة للجميع بدءاً من الرئيس التنفيذي وصولاً إلى عامل المتجر.

بعد تحديد حالات استخدام الأعمال لأول مرة فإن الخطوة التالية في الرحلة هي تجميع البيانات، ولسوء الحظ في التصنيع هناك الكثير من البيانات التي تخرج من المصنع من الأجهزة وأجهزة الاستشعار المتصلة، كذلك غالباً ما تكون البيانات في صوامع، لدى الأفراد بيانات للموردين والعمليات والمعدات والمبيعات والعديد من أنواع البيانات الأخرى أيضاً.

كما يحتاجون إلى جدال تلك البيانات وتجميعها معاً ودمجها وتنظيفها وتصفيتها إذا احتجنا إلى ذلك وإعدادها أساساً للتحليل، بمجرد القيام بذلك يمكن البدء في أتمتة العمليات للبحث عن إشارات مثل العيوب أو مطالبات الضمان أو التوقف عن العمل أو العائد في البيانات، بعد قيامنا ببعض الاستكشافات الأولية قد نقرر أنّ هناك بعض الطرق القياسية التي نريدها لعرض الأشياء.

يمكننا إنشاء تطبيقات للمراقبة في الوقت الفعلي ولوحات المعلومات التي يمكن إعادة استخدامها مع أنواع جديدة من البيانات، تجاوز لوحات المعلومات الأساسية، والتي يمكن فيها استخدام تطبيقات التحليلات المتقدمة لبناء نماذج لمزيد من التحليلات القائمة على التنبؤ، قد تكون بعض بيانات الإدخال الخاصة بالأفراد هي الضغط أو درجة الحرارة أو قياسات المنتج.

يمكن استخدام النماذج للتحقق أو التنبؤ بأحجام الإنتاج وفشل المعدات وجودة المنتج، بمجرد أن يكون لدينا نموذج تنبؤي جيد نريد أن نكون قادرين على إخراج التنبيهات، أحد الأمثلة على التنبيهات هي الأجهزة المحمولة.

يمكن أن تساعد تحليلات التصنيع في تحسين جودة المنتج النهائي للشركة، يقوم بذلك من خلال العديد من العمليات مثل تحسين المنتج المستند إلى البيانات وإدارة مستويات كثافة العيوب وتحليل ملاحظات العملاء واتجاهات الشراء، يمكن أن يعتمد تحسين المنتج المستند إلى البيانات على مستشعرات إنترنت الأشياء ونماذج التعلم الآلي لتحسين الإنتاج استناداً إلى العديد من العوامل.

من خلال تحليل استخدام المنتج بالتفصيل يمكن للمصنعين تقليل أو زيادة المكونات التي تؤدي إلى معدلات استخدام أعلى، كشركة مصنعة يجب أن تحافظ على نسبة كثافة الخلل منخفضة، من خلال البيانات التي تم جمعها من المصانع الرقمية، يمكن للمصنعين الآن فهم حالات العملية التي تؤدي إلى زيادة كثافة العيوب بشكل أكثر تحديد، تمكّن تحليلات العملاء من فهم عادات الشراء لدى العملاء وتفضيلات نمط حياتهم. يمكن لتحليلات التصنيع أيضًا زيادة عائد الإنتاج والإنتاجية، واحدة من الطرق الرئيسية للقيام بذلك هي من خلال الكشف عن الشذوذ.

يمكن أن ينبه اكتشاف العيوب مشرفي المصانع من العيوب في منتجاتهم في وقت مبكر من الإنتاج حتى يتمكنوا من حل المشكلات بسرعة ودون التأثير على المخرجات. يستخدم اكتشاف الشذوذ مجموعة من مستشعرات إنترنت الأشياء والبيانات التاريخية وخوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف البيانات غير العادية التي قد تكون مؤشرًا على مشكلة في التطور.

يمكن لتحليلات التصنيع كذلك تقليل المخاطر والتكاليف المرتبطة بالتعطل أو أعطال المعدات، يتم تحقيق ذلك من خلال تحديد الاختناقات أو خطوط الإنتاج غير المربحة ومن خلال توقع حالات الفشل وتقليل وقت تعطل الماكينة لتقليل التكاليف من خلال الصيانة التنبؤية للأصول الحيوية.

شاهد أيضاً

علوم التصميم الصناعي

التصميم الصناعي: التصميم الصناعي: هو علم هندسي مأخوذ من الهندسة المعمارية وخليط من فن تطبيقي …

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.