10.11.2023

Аналитика MES-систем: как использовать данные для прогнозирования и принятия оперативных решений?

MES-система является ключевой составляющей успешной работы компании, поскольку она способствует эффективной организации производственного процесса. Внедрение MES-системы на предприятии позволяет достичь значительного улучшения во многих показателях эффективности.

Аналитика MES-систем стала неотъемлемой частью современных производственных предприятий, позволяя улучшить эффективность, оптимизировать производственные процессы и принимать оперативные решения на основе фактических данных. MES – это ПО, которое интегрирует в себя различные модули, от сбора данных до аналитики, и помогает предприятиям достичь новых высот в производственной деятельности.

О роли аналитики MES-систем и ее влиянии на прогнозирование и принятие оперативных решений читайте дальше в статье.
Содержание:
  • Важность аналитики MES-систем для повышения эффективности производства.
  • Понимание аналитики MES-систем.
  • Принятие оперативных решений на основе аналитики MES-систем.
  • Практические рекомендации по оптимизации процесса. использования аналитики MES-систем.
  • 4 примера использования данных собираемых MES-системами для прогнозирования.
  • Аналитика MES-систем для будущего развития производства.

Важность аналитики MES-систем для повышения эффективности производства

Аналитика MES-систем играет ключевую роль в повышении эффективности производства, предоставляя компаниям ценные и точные данные, необходимые для принятия оперативных решений.

Перечислили несколько причин, почему аналитика MES-систем является важным инструментом в повышении эффективности производства:

1

Оптимизация ресурсов
Аналитика MES-систем помогает в оптимизации использования ресурсов, таких как сырье, энергия, рабочая сила и время. Она предоставляет данные о пропускной способности оборудования, потреблении энергии, затратах на производство и других ресурсах. Зная эти показатели, компании могут определить возможности для увеличения эффективности и снижения издержек.

2

Прогнозирование и планирование
Аналитика MES-систем предоставляет возможность прогнозирования и планирования производственных операций. Она основывается на анализе прошлых данных и учете факторов, влияющих на процессы производства. Это позволяет компаниям предсказывать спрос, оптимизировать поставки материалов, планировать ресурсы и предупреждать потенциальные проблемы.

3

Улучшение качества продукции
Аналитика MES-систем помогает отслеживать качество продукции на каждом этапе производства. Она позволяет выявлять отклонения и проблемы в процессах, а также проводить анализ причин и принимать корректировочные меры. Благодаря этому компании могут снижать отходы, повышать качество и удовлетворенность клиентов.

4

Принятие оперативных решений
Аналитика MES-систем обеспечивает компаниям достоверные данные для принятия оперативных решений. Она предоставляет важную информацию о загрузке оборудования, наличии материалов, производственных заданиях и других аспектах процессов. Благодаря этим данным предприятия могут принимать оперативные и информированные решения для устранения проблем, улучшения процессов и достижения поставленных целей.
Аналитика MES-систем является неотъемлемым инструментом для повышения эффективности производства. Она обеспечивает компаниям полную видимость, оптимизацию ресурсов, прогнозирование и планирование, повышение качества продукции и оперативное принятие решений. Благодаря этому предприятия могут достичь высокой производительности и снизить издержки.
Если Вам нужна разработка MES-системы на Ваше предприятие, наша команда готова помочь.
Отправьте свои вопросы наиболее удобным способом из представленных ниже.

Понимание аналитики MES-систем

Аналитика MES-систем представляет собой процесс сбора, анализа и интерпретации данных, сгенерированных операционными процессами на производственном предприятии. Она играет важную роль в улучшении операционной эффективности, принятии обоснованных решений и достижении стратегических целей компании.

Аналитика MES-систем включает в себя несколько ключевых элементов:
1. Сбор данных
MES-системы автоматически собирают данные о производственных операциях, такие как данные о производственных задачах, производительности оборудования, использовании материалов, качестве продукции и других переменных, связанных с производством. Эти данные собираются из различных источников, таких как сенсоры, машины, операторы и другие системы в предприятии.
2. Хранение и агрегация данных
Собранные данные хранятся в специальных базах данных MES-системы, где они объединяются и структурируются для последующего анализа. Это позволяет обеспечить доступность и целостность данных для дальнейшего использования.
3. Анализ данных
Аналитические методы и алгоритмы применяются для анализа данных MES-системы. Это может включать статистический анализ, машинное обучение, предиктивную аналитику и другие методы, которые помогают выявить паттерны, тренды и аномалии в данных.
4. Визуализация и отчетность
Результаты анализа данных преобразуются в понятные и информативные визуализации, диаграммы и отчеты. Они помогают представить данные в доступной форме и облегчают принятие решений на основе аналитических выводов.
Аналитика MES-систем имеет ряд преимуществ для компаний, включая повышение производительности, снижение издержек, улучшение качества и сокращение времени реагирования на изменения. Она также способствует оптимизации использования ресурсов, позволяет прогнозировать спрос и снижать риски.

Стоит отметить, что MES-системы собирают разнообразные типы данных, которые помогают предприятиям получить полную картину производственных операций.

Далее перечислили основные типы данных, которые собирает и обрабатывает MES:
1
Данные о производственных задачах
Это информация о запланированных задачах и их выполнении, статусе заказов, состоянии работ и других операционных метриках.
2
Данные о производительности оборудования
MES-системы мониторят производительность оборудования (скорость работы, доступность, время простоя, эффективность и надежность).
3
Данные о материалах и запасах
MES-системы отслеживают потребление материалов, запасы на складе, использование сырья и компонентов.
4
Данные о качестве продукции
MES-системы собирают информацию о качестве продукции, включая результаты контроля качества, брак, отклонения от стандартов и данные о браке.
5
Данные о рабочей силе
MES-системы отслеживают данные о рабочей силе, такие как рабочее время, производительность сотрудников, участие в производственных операциях и другие операционные метрики.
6
Данные о качестве и безопасности
MES-системы собирают данные о соблюдении стандартов качества и безопасности, включая информацию о соответствии нормативным требованиям, аудитах, инцидентах и мероприятиях по обеспечению безопасности.
В целом же спектр данных может варьироваться в зависимости от конкретных потребностей и настроек каждого предприятия.

Аналитика MES-систем является мощным инструментом управления производством, который поможет Вашей компании получить ценные детали о своих операционных процессах и принять обоснованные решения для достижения поставленных целей.

Принятие оперативных решений на основе аналитики MES-систем: 3 примера

Принятие оперативных решений на основе аналитики MES-систем играет существенную роль в улучшении эффективности и результативности промышленного производства.

Рассмотрим реальные кейсы применения аналитики MES-систем в оперативном управлении промышленным производством, которые подтверждают эффективность этого подхода:
1. Оптимизация планирования производства: Компания Toyota применила аналитику MES-систем для оптимизации планирования производства. Анализ данных MES-систем позволил идентифицировать узкие места в производственных цепочках, неэффективные ресурсные затраты и простои оборудования. После анализа этих данных были предприняты соответствующие меры, направленные на оптимизацию планирования и ресурсного использования, что привело к сокращению времени цикла производства и повышению производительности.
Пример использования аналитики MES-систем в компании Toyota
2. Улучшение качества и снижение отклонений: Компания General Electric применила анализ данных MES-систем для определения факторов, влияющих на качество продукции и возникновение отклонений. Аналитика MES-систем позволила выявить основные причины дефектов, определить процессы с повышенным риском и улучшить контроль качества в производстве. Результатом использования аналитики MES-систем стало снижение стоимости брака и улучшение качества конечной продукции.
Пример использования аналитики MES-систем в компании General Electric
3. Улучшение энергоэффективности: Компания Schneider Electric использовала аналитику MES-систем для анализа энергоэффективности своих производственных процессов. С помощью данных MES-систем были выявлены области с высоким энергопотреблением и приняты меры по оптимизации энергоэффективности, например, установке энергосберегающего оборудования и оптимизации расписания работы оборудования. Это привело к снижению затрат на энергию и улучшению экологической устойчивости производства.
Пример использования аналитики MES-систем в компании Schneider Electric
Эти примеры из мировой практики демонстрируют, как аналитика MES-систем успешно используется для определения проблемных ситуаций и нахождения возможностей для улучшений в оперативном управлении промышленным производством. Анализ данных MES-систем позволил компаниям определить слабые места, снизить издержки, повысить качество и достичь более эффективных и продуктивных производственных операций.

Практические рекомендации по оптимизации процесса использования аналитики MES-систем

Оптимизация процесса использования аналитики MES-систем может помочь компаниям получить максимальную пользу от этого инструмента. Исходя из нашего опыта, несколько практических рекомендаций по оптимизации процесса использования аналитики MES-систем:

1

Четко определите цели и потребности
Определите четкие цели и потребности Вашей компании от аналитики MES-систем. Это поможет сосредоточиться на сборе и анализе данных, которые действительно важны для Вашего процесса производства и принятия решений.

2

Автоматизируйте процесс сбора данных
Чтобы сократить человеческий фактор и увеличить точность данных, стоит рассмотреть возможность автоматизации процесса сбора данных. Используйте сенсоры, IoT-устройства и другие автоматические системы, чтобы собирать данные непосредственно с оборудования и производственных линий.

3

Внедрите предиктивную аналитику
Рассмотрите возможность использования предиктивной аналитики для прогнозирования будущих событий и потребностей на основе анализа исторических данных. Это поможет в планировании производства, прогнозировании спроса и принятии оперативных решений.
Важно помнить, что каждая компания имеет свои уникальные потребности и особенности. Поэтому мы рекомендуем провести анализ конкретной ситуации и адаптировать стратегию использования аналитики MES-систем под свои потребности.
Если Вам нужна консультация, по оптимизации процесса использования аналитики MES-систем на Вашем предприятии, свяжитесь с нами - всегда рады ответить на все вопросы.

4 примера использования данных, собираемых MES-системами для прогнозирования

Использование данных, собираемых MES-системами для прогнозирования и оценки текущего состояния производства, имеет большое значение для эффективного управления предприятием.

Мы перечислили несколько реальных примеров прогнозирования на производстве, которые применяются в мировой практике:
1. Анализ исторических данных и трендов спроса: Компания Zara, крупный розничный бренд одежды, использует данные MES-систем и анализирует исторические данные о продажах для выявления трендов спроса. На основе этих данных они могут прогнозировать, какие модели и коллекции будут наиболее популярными. Это позволяет компании производить необходимое количество товаров и избегать проблем излишка или нехватки запасов.
Использование данных MES-систем для прогноза развития компании - пример - Zara.
2. Моделирование сезонности и событий: Компания Procter & Gamble (P&G) использует данные MES-систем и исторические данные о продажах, чтобы создавать модели сезонности и предсказывать пиковые периоды спроса. Они учитывают факторы, такие как праздники, товары, связанные со спортивными мероприятиями или событиями, и прогнозируют потребности в производстве в эти периоды. Это позволяет P&G планировать свои операции, обеспечить наличие товаров и удовлетворить спрос потребителей.
Использование данных MES-систем для прогноза развития компании - пример - Procter & Gamble.
3. Использование алгоритмов машинного обучения: Компания Amazon применяет алгоритмы машинного обучения для прогнозирования спроса. Они анализируют комплексные исходные данные, включающие данные MES-систем, социальные медиа, данные о рекламе и даже погоду. На основе этих данных Amazon автоматически оптимизирует прогнозы спроса и принимает решения о запасах, доставке и других операциях для удовлетворения потребностей своих клиентов.
Использование данных MES-систем для прогноза развития компании - пример - Amazon.
4. Интеграция данных с партнерами в цепи поставок: Компания Walmart использует данные, собранные MES-системами, и обменивается данными с поставщиками и другими партнерами в цепи поставок для прогнозирования спроса и предсказания потребностей на производстве. Такая практика позволяет им принимать оперативные решения о закупках, производстве и распределении, чтобы обеспечить наличие товаров в своих магазинах в соответствии с покупательскими предпочтениями.
Использование данных MES-систем для прогноза развития компании - пример - Walmart.
Эти примеры демонстрируют, как компании успешно используют данные, собранные MES-системами, для прогнозирования и предсказания потребностей на производстве. Чрезвычайно важно адаптировать методы прогнозирования к конкретным условиям и требованиям предприятия, чтобы достичь оптимальных результатов в предсказании и управлении поставками и производством.

Благодаря данным аналитики MES-систем компании могут достичь высокой точности в прогнозировании и улучшить планирование производственных операций, минимизируя риски и повышая эффективность.

Аналитика MES-систем для будущего развития производства

Аналитика MES-систем является неотъемлемой частью современных производственных предприятий. Она позволяет компаниям получать ценные и актуальные данные, анализировать их и принимать оперативные и стратегические решения на основе этих данных. Такая практика способствует повышению эффективности производства, улучшению качества продукции, оптимизации использования ресурсов и достижению конкурентного преимущества на рынке. Аналитика MES-систем является необходимым инструментом для производственных компаний, стремящихся к постоянному развитию и достижению высоких результатов.

Благодарим за внимание :)
У нашей компании есть эксперты по системам MES с внушительным опытом работы и успешными кейсами.

Если вам интересно узнать об этом подробнее или у Вас есть вопросы по разработке системы MES и ее внедрению в процессы предприятия, свяжитесь с нами, выбрав наиболее удобный способ связи ниже.