Trong nhiều năm, các nhà sản xuất đã phải đối mặt với áp lực mạnh mẽ để tăng hiệu quả và cắt giảm chi phí. Nhu cầu của người tiêu dùng về giá thấp hơn, chi phí nguyên liệu thô tăng và chuỗi cung ứng ngày càng phức tạp đã thúc đẩy các nhà sản xuất tìm kiếm những cách thức mới để đáp ứng các yêu cầu này. Phân tích dữ liệu cho sản xuất đã giúp các công ty nhận ra những lợi ích đáng kể, bao gồm: Dự báo nhu cầu chính xác hơn, kiểm soát chất lượng được cải thiện và quản lý hàng tồn kho hiệu quả hơn. 

1. Phân tích dữ liệu đang chuyển đổi sản xuất như thế nào

Sau nhiều thập kỷ với những tiến bộ công nghệ nhanh chóng – thường được gọi chung là Công nghiệp 4.0, các nhà sản xuất ngày nay có thể thu thập hàng núi dữ liệu từ mỗi mắt xích trong chuỗi cung ứng, từ tìm nguồn cung ứng nguyên liệu thô đến giao hàng cho khách hàng cuối cùng. 

Cảm biến IoT và thiết bị biên gắn trên thiết bị có khả năng cung cấp dữ liệu thời gian thực vào nền tảng dữ liệu để phân tích. Xe nâng hoạt động trong kho được trang bị cảm biến có khả năng thu thập dữ liệu có thể được sử dụng để tăng hiệu quả hoạt động. Dữ liệu được thu thập từ đánh giá của người tiêu dùng trực tuyến có thể được phân tích để xác định các vấn đề về kiểm soát chất lượng và thông báo những thay đổi về thiết kế sản phẩm trong tương lai. Sự gia tăng đáng kể về số lượng và loại dữ liệu hiện có thể hiện một cơ hội to lớn cho các nhà sản xuất.

2. Các trường hợp sử dụng phân tích dữ liệu sản xuất

Sản xuất hiện đại liên quan đến một loạt các hoạt động phức tạp từ tìm nguồn nguyên liệu thô đến kết hợp chính xác khả năng sản xuất với nhu cầu. Nếu không có sự trợ giúp của phân tích dữ liệu hiện đại, thật khó để xác định chính xác cơ hội nằm ở đâu. Đây chỉ là một vài ví dụ về cách phân tích dữ liệu đang giúp các nhà sản xuất ngày nay cắt giảm chi phí, cải thiện chất lượng và tăng lợi nhuận. 

2.1 Bảo trì và dự đoán

Một trong những ứng dụng thú vị nhất của phân tích dữ liệu cho sản xuất là khả năng dự đoán khi nào một thiết bị quan trọng có thể cần phải ngừng hoạt động để bảo trì hoặc thay thế. Lịch trình sản xuất chặt chẽ không bao gồm trợ cấp cho việc ngừng sản xuất ngoài kế hoạch. Nếu một thiết bị quan trọng bị lỗi, nó có thể khiến dây chuyền sản xuất ngừng hoạt động trong nhiều ngày hoặc lâu hơn. 

Phân tích dự đoán có thể được sử dụng để phân tích lượng lớn dữ liệu lịch sử nhằm dự đoán chính xác hơn khi nào một thiết bị cần bảo trì hoặc có khả năng hỏng hóc và cách thức. Kiến thức này giúp nhà quản trị có thể chuẩn bị sẵn các bộ phận thay thế trước khi cần đến. 

Phân tích dự đoán cũng có thể được sử dụng để xác định nguyên nhân gốc rễ của lỗi thiết bị. Dữ liệu được thu thập từ các cảm biến tích hợp có thể được phân tích để xác định các yếu tố căng thẳng tiềm ẩn khiến thiết bị sản xuất gặp trục trặc. Thông tin này có thể được sử dụng để làm lại các quy trình cần thiết nhằm kéo dài tuổi thọ của các bộ phận chính.

2.2 Tối đa hóa năng suất

Phân tích dữ liệu lớn cho phép sử dụng đầy đủ từng tài sản trong sản xuất. Phân tích năng suất – năng lượng – thông lượng sàng lọc một lượng lớn dữ liệu để khám phá những hiểu biết thực tế về cách điều chỉnh quy trình sản xuất nhằm tối đa hóa hiệu quả và thông lượng của từng thiết bị. Loại phân tích này dẫn đến một quy trình sản xuất tiết kiệm năng lượng hơn có khả năng tăng sản lượng.

2.3 Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Làm dịu đi ảnh hưởng của những rủi ro trong chuỗi cung ứng sẽ bảo vệ lịch trình sản xuất, giúp đáp ứng các mốc thời gian giao sản phẩm chặt chẽ. Các phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại có khả năng kiểm tra các bộ dữ liệu phức tạp để chủ động xác định các rủi ro như: Thời tiết bất lợi, tắc nghẽn hậu cần tiềm ẩn hoặc khả năng mất khả năng thanh toán tài chính sắp xảy ra của nhà sản xuất nguyên liệu thô chính. Khả năng dự đoán các vấn đề chuỗi cung ứng tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra cho phép các nhà sản xuất đưa ra các biện pháp dự phòng để giảm bớt tác động của chúng đối với sản xuất.

2.4 Dự báo nhu cầu chính xác hơn

Biết sản phẩm nào sẽ cần thiết và khi nào sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh và đảm bảo rằng các nhà sản xuất có thể điều chỉnh chính xác năng lực sản xuất của họ với nhu cầu. Dữ liệu mua hàng của khách hàng, xu hướng thời tiết, sự sẵn có của nguyên liệu thô và nhiều yếu tố khác có thể được phân tích để dự đoán chính xác hơn những gì người tiêu dùng có thể cần hoặc muốn nhất trong tương lai. 

2.5 Quản lý kho

Phân tích dữ liệu cho sản xuất có thể được sử dụng để hợp lý hóa các hoạt động kho hàng . Dữ liệu thu được từ dự báo nhu cầu có thể được tận dụng để lập kế hoạch tốt hơn cho nhu cầu nhân sự gia tăng trong thời gian bận rộn. Nó cũng có thể được sử dụng để tăng hiệu quả của hoạt động kho và hoàn thành sản phẩm. Với thông tin này, các công ty có thể xác định các quy trình thủ công sẽ được hưởng lợi từ việc tự động hóa và phát hiện ra các mẫu nhất quán trong các lỗi thực hiện đơn hàng cần được giải quyết.

3. Yếu tố cần thiết để triển khai hiệu quả phân tích dữ liệu cho sản xuất 

Nhận ra những lợi ích có ý nghĩa từ phân tích sản xuất sẽ đòi hỏi nhiều điều hơn là chỉ đầu tư vào kho dữ liệu đám mây hiện đại. Tất nhiên, các nhà sản xuất cần một nền tảng dữ liệu có khả năng nhập và phân tích các đầu vào dữ liệu sản xuất phức tạp trong thời gian thực. Nhưng họ cũng phải đảm bảo các chuyên gia trong lĩnh vực có thể tham gia vì thông tin chuyên sâu có liên quan và phụ thuộc vào kiến ​​thức lĩnh vực của họ. Dưới đây là ba yếu tố cần thiết cần tập trung khi triển khai sáng kiến ​​​​phân tích dữ liệu.

3.1 Quản lý dữ liệu

Tiến hành phân tích nâng cao về dữ liệu được thu thập từ các hoạt động sản xuất là một quá trình phức tạp. Vì lý do này, các công ty cần một hệ thống quản lý dữ liệu hiện đại để tạo ra một nguồn dữ liệu duy nhất và chuẩn hóa tính khả dụng của dữ liệu. Các công ty phải xem xét cách họ sẽ quản lý vòng đời dữ liệu, bao gồm các phương pháp hay nhất để chuyển đổi dữ liệu và kết hợp dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc. 

3.2 Thu hút các chuyên gia tham gia 

Đối với bất kỳ chương trình phân tích dữ liệu nào có ý nghĩa, phải tham gia vào chuyên môn của các chuyên gia cấp miền. Những chuyên gia này có hiểu biết sâu về các lĩnh vực chính trong quy trình sản xuất bao gồm bảo trì thiết bị, quản lý chuỗi cung ứng và công nghệ xử lý cũng như dữ liệu liên quan đến các lĩnh vực này. Các chuyên gia miền cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu thông tin cụ thể về miền mà họ cần để đảm bảo rằng quá trình phân tích dữ liệu mang lại những hiểu biết chính xác và phù hợp.

3.3 Thay đổi quy trình và văn hóa

Việc áp dụng trọng tâm hoạt động dựa trên dữ liệu thể hiện sự thay đổi văn hóa quan trọng đối với hầu hết các công ty. Việc triển khai một chương trình phân tích thành công đòi hỏi phải có sự tham gia của tất cả mọi người từ C-suite đến nhà máy. Một cách tiếp cận mới sẽ không thể thành công nếu không giáo dục kỹ lưỡng cho tất cả các bên liên quan về vai trò của mỗi người trong việc triển khai, những thay đổi có thể được yêu cầu và nó sẽ mang lại lợi ích như thế nào cho mọi người. 

4. Mục tiêu của phân tích sản xuất

Mục tiêu của phân tích sản xuất là chuyển từ thu thập và hiển thị dữ liệu đơn giản (mô tả) sang sử dụng dữ liệu này để phát hiện các vấn đề về quy trình và thiết bị, giảm chi phí và tối đa hóa hiệu quả của toàn bộ chuỗi cung ứng, giảm chi phí và rủi ro. Phân tích sản xuất làm cho những thông tin chi tiết này có thể truy cập được cho tất cả mọi người từ Giám đốc điều hành đến nhân viên khu vực sản xuất.

Phân tích sản xuất có thể giúp cải thiện chất lượng sản phẩm cuối cùng của công ty. Nó thực hiện điều này thông qua một số quy trình, chẳng hạn như tối ưu hóa sản phẩm theo hướng dữ liệu, quản lý mức mật độ lỗi và phân tích phản hồi của khách hàng cũng như xu hướng mua hàng. Tối ưu hóa sản phẩm theo hướng dữ liệu có thể dựa vào cảm biến IoT và mô hình máy học để tối ưu hóa sản xuất dựa trên nhiều yếu tố. Bằng cách phân tích chi tiết mức sử dụng sản phẩm, nhà sản xuất có thể giảm hoặc tăng các thành phần dẫn đến mức sử dụng cao hơn. Là nhà sản xuất, bạn phải giữ tỷ lệ mật độ lỗi thấp. thông qua từ nhà máy kỹ thuật sốVới dữ liệu được thu thập, giờ đây các nhà sản xuất có thể hiểu rõ hơn về các trạng thái quy trình dẫn đến mật độ lỗi gia tăng. Phân tích khách hàng cho phép bạn hiểu thói quen mua hàng và sở thích lối sống của khách hàng. Được trang bị thông tin về hành vi mua hàng trong tương lai, các nhà sản xuất có thể sản xuất và cung cấp chính xác hơn những gì khách hàng thực sự muốn.

Phân tích sản xuất cũng có thể cải thiện năng suất và thông lượng. Một trong những cách chính để thực hiện điều này là thông qua phát hiện bất thường. Phát hiện bất thường có thể cảnh báo sớm cho người giám sát nhà máy về các lỗi trong sản phẩm của họ trong quá trình sản xuất để họ có thể khắc phục sự cố nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến sản lượng. Phát hiện bất thường sử dụng kết hợp các cảm biến IoT, dữ liệu lịch sử và thuật toán máy học để phát hiện dữ liệu bất thường có thể chỉ ra vấn đề đang phát triển.

Phân tích sản xuất cũng có thể giảm rủi ro và chi phí liên quan đến thời gian ngừng hoạt động hoặc lỗi thiết bị. Cách để đạt được điều này là xác định các nút thắt cổ chai hoặc dây chuyền sản xuất không có lãi, bằng cách dự đoán lỗi và giảm thời gian ngừng hoạt động của máy, sử dụng bảo trì dự đoán.

Chuyển đổi quy trình sản xuất của bạn bằng phân tích dữ liệu 

Asia Enterprise cam kết giúp tất cả các ngành công nghiệp, lớn và nhỏ, khai phá tiềm năng của phân tích dữ liệu để chuyển đổi quy trình sản xuất của họ. Ngoài kiến ​​thức về phương pháp khoa học dữ liệu, Asia còn có kiến ​​thức và kinh nghiệm cơ bản với nhiều lĩnh vực kỹ thuật khác nhau, bao gồm công nghiệp, cơ khí, bán hàng,… Chúng tôi mang đến sự kết hợp độc đáo giữa kiến ​​thức chuyên môn về lĩnh vực sản xuất, dữ liệu và kỹ năng phân tích để giải quyết những thách thức mà các nhà sản xuất phải đối mặt.