
Wydajność i efektywność produkcji
+18%
ogólna efektywność wyposażenia (OEE)
-10%
nieplanowane przestoje
Wąskie gardła
ustalone dla całej linii produkcyjnej
Mierzalne zmiany
rekomendacje do sprawdzenia po wdrożeniu
Produkcja nie osiągała celów, ale kierownicy nie wiedzieli, gdzie traci się czas. Dane maszyn i MES były rozdzielone i trudno było ręcznie je skorelować.
- Dane operacyjne znajdowały się w logach maszyn i systemie MES.
- Ręczna analiza tygodni zdarzeń była zbyt czasochłonna.
- Zespoły reagowały na widoczne objawy zamiast przyczyny.
- Brakowało wspólnego obrazu całego procesu produkcyjnego.
Zakład już zbierał dane potrzebne do wykrywania wąskich gardeł. Połączenie informacji o maszynach, produkcji i zmianach mogło ujawnić ograniczenia całego procesu.
- Łączenie danych z wcześniej odizolowanych systemów.
- Korelacja przestojów i przepustowości na kolejnych etapach.
- Oddzielenie przyczyn ograniczeń od ich dalszych objawów.
- Dostarczenie zespołom zmian, których wyniki można zmierzyć.
Połączyliśmy logi maszyn, dane MES o przepustowości i zdarzenia przestojów. Rozwiązanie wskazuje konkretne, uszeregowane ograniczenia i rekomendacje do pomiaru.
- Pobieranie danych z całej linii produkcyjnej.
- Wykrywanie wąskich gardeł i powtarzających się krótkich postojów.
- Rekomendowanie zmian, takich jak skrócenie przezbrojeń.
- Pomiar efektów wdrażanych usprawnień operacyjnych.
Analityka produkcji z użyciem Pythona
Integracja systemu realizacji produkcji (MES)
Pozyskiwanie danych z przemysłowego IoT
Analiza szeregów czasowych
Wykrywanie wąskich gardeł wspomagane przez AI
Strumieniowe przetwarzanie zdarzeń w Apache Kafka
Modelowanie danych operacyjnych w SQL
Analityka efektywności OEE
Prognozowanie przepustowości produkcji wspomagane przez AI













