5 powodów, dla których warto analizować dane z produkcji

Zbieranie danych produkcyjnych jest niewątpliwie ewolucyjnym podejściem do wykorzystania informacji w różnych obszarach produkcji. Obecnie stanowi w zasadzie niezbędne narzędzie do zachowania konkurencyjności przedsiębiorstwa. W trakcie analizy danych zostają ujawnione trendy, niedociągnięcia i prawidłowości, które mają ogromny wpływ na jakość produktu, wydajność maszyn i pracowników, a w konsekwencji mogą być nawet powodem strat finansowych, wynikających z niepełnego wykorzystania potencjału produkcyjnego. Poniżej przedstawimy listę kluczowych powodów, dla których warto analizować dane z procesu produkcji.

1. Obniżenie kosztów

Wdrożenie profesjonalnych narzędzi i procedur służących analizie procesu produkcji w naturalny sposób wiąże się z kosztami. Jednak rezygnacja z analizy danych w celu ich obniżenia jest polityką bardzo krótkowzroczną. Wydatek poniesiony na wprowadzenie dedykowanej aplikacji do analizy procesów produkcyjnych jest relatywnie niski w porównaniu z korzyściami, jakie przedsiębiorstwo dzięki temu osiągnie. Analiza danych pomaga w zidentyfikowaniu obszarów, w których można obniżyć koszty. Na jej podstawie może się okazać, że w przedsiębiorstwie funkcjonuje zbędny etat lub maszyna pobiera o wiele za dużo energii lub materiałów, niż jest to konieczne. W ten sposób dowiadujemy się, gdzie nadmierne koszty są generowane i w jaki sposób można je zoptymalizować.

2. Wyeliminowanie nieefektywności

Analiza danych w znacznym stopniu pomaga zerwać łańcuch skomplikowanych powiązań, które mogą wpływać na efektywność w całym procesie produkcji. Programy do raportowania zadań daje możliwość m.in. obliczenia wydajności pracowników oraz raportowania pracy maszyn. W każdym łańcuchu produkcyjnym istnieją tzw. wąskie gardła, w których praca przebiega wolniej, np. ze względu na ograniczenie personelu. W tym czasie kolejne elementy łańcucha nie są optymalnie wykorzystane. Raport daje nam gotową odpowiedź, na którym etapie powstają opóźniania.

3. Podejmowanie lepszych decyzji

Po zidentyfikowaniu wąskich gardeł w skali całego przedsiębiorstwa, zdecydowanie łatwiej podjąć decyzję o zmianach w procesie produkcji, np. poprzez relokowanie części pracowników, czy modernizację urządzeń. Ale to nie wszystko. Dostęp do informacji w czasie rzeczywistym, przynosi szereg korzyści pracownikom, którzy mogą podejmować kluczowe decyzje, opierając się o aktualne, a przede wszystkim wiarygodne dane i w ten sposób dynamicznie na nie reagować, zwiększając potencjał produkcyjny np. w trakcie jednej zmiany.

4. Zachowanie płynności produkcji

Do płynności produkcji przyczynia się równie systematyczne kontrolowanie stanów magazynowych. Analiza historyczna braków magazynowych czy rezerw towarowych pozwala na optymalizację wszystkich ruchów magazynowych w taki sposób, by produkcja nie opóźniała się z tak błahych powodów jak brak surowców lub błędnie rozłożone w czasie dostawy.

5. Zwiększenie wykorzystania maszyn i urządzeń

Sukces przedsiębiorstwa produkcyjnego to nie tylko doskonała organizacja pracy personelu. Dzięki analizie danych związanych z funkcjonowaniem oraz wydajnością maszyn i urządzeń, wykorzystywanych podczas produkcji towarów, można wysnuć wnioski na temat wykorzystania potencjału ich pracy, oczywiście na zasadzie przyczynowo-skutkowym. Należy pamiętać, że w łańcuchu produkcji wydajność każdej maszyny uzależniona jest również od wydajności poprzedniej. Analiza danych pozwala na optymalizację pracy wszystkich urządzeń, by działały podobnie jak wszystkie instrumenty w orkiestrze.
Korzyści płynące z wieloaspektowej analizy procesów produkcyjnych są wymierne i w każdym przedsiębiorstwie przekładają się na ograniczenie kosztów oraz dodatkowy zysk. Jednocześnie, raportowanie pracy nie wymaga złożonych systemów analitycznych, ponieważ obecnie w małych i średnich przedsiębiorstwach wystarczy do tego prosta dedykowana aplikacja. To doskonała inwestycja w przyszłość firmy. Zbieranie danych produkcyjnych może być pozbawione ryzyka, a koszty wdrożenia niskie.

Sporo ciekawych informacji na podobne tematy można znaleźć tu (ang.):

Lean

Podąrzaj Michał Adamczewski:

Swoje 20 letnie już doświadczenie w usprawnianiu procesów z wykorzystaniem IT zebrał głównie w branży drukarskiej. Od 2012 roku wspólnik Inoko Sp. z o.o. w której rozwija anydata.online

Zostaw Komentarz