Big data Business Intelligence productie

Producenten worden gebombardeerd met eindeloze stromen gegevens van leveranciers, productie en klanten. Business Intelligence (BI) is een essentieel instrument voor het verzamelen, classificeren en evalueren van deze informatie. BI-applicaties in de productiesector kunnen de data van de hele supply chain filteren. Van leveranciers en materialen tot productie en verzending.

Business Intelligence en big data zijn uitgegroeid tot de drijvende kracht achter steeds meer software-implementaties. Er is echter sprake van specifieke overwegingen ten aanzien van Business Intelligence software-implementaties in de productiesector.

Big data – haal het beste uit uw Business Intelligence-applicatie

Om het beste uit uw BI-applicatie te halen, is de eerste stap het voorbereiden van de data door de gehele organisatie heen. Dit geldt ook voor het definiëren van de data, het bepalen van de wijze van meten en het beoordelen van de waarde ervan voor het bedrijf. BI gaat heel wat verder dan alleen het verzamelen en opslaan van bedrijfsdata.

BI-technologie stelt producenten in staat om real-time, goed geïnformeerde beslissingen te nemen om de efficiëntie op de werkvloer te verbeteren en meer inzicht te krijgen in de opbrengsttrends van de productielijn, productconfiguraties, BOM-winstgevendheid, de kosten van bestellingen, voorraadniveaus, externe trends, ontwikkeling van de verkoopstrategie, omzet en forecasting, resource management en nog veel meer.

BI-investeringen dienen deel uit te maken van een bredere zakelijke strategie. Als u een situatie creëert waarin u voluit kunt profiteren van big data levert dit een verbeterd competitief voordeel op voor de lange termijn en is daarom de moeite van de investering waard. Maar het omgekeerde is ook waar. In de big data-wereld zal een concurrent die niet in staat is om zijn capaciteiten voldoende te ontwikkelen de strijd verliezen.

De hierop volgende uitdaging is om te bepalen welke gegevens zullen worden geaggregeerd. Veel traditionele BI-applicaties beginnen met een specifiek datawarehouse. Maar omdat veel BI-tools zelf al gegevens uit verschillende bronsystemen gebruiken, met behulp van de kracht van de cloud, kunnen fabrikanten ervoor kiezen om geen specifiek datawarehouse te implementeren. Bijvoorbeeld als de grondstoffen van duizenden locaties over de hele wereld afkomstig zijn en alles op tijd moet aankomen, conform specificatie en binnen het budget moeten blijven.

big data logicaDe cloud kan de computerlijm zijn waarmee de gegevens worden verzameld en geanalyseerd om het Internet of Things (IoT) te ondersteunen. Hoe dan ook, een bedrijf kan baat hebben bij een logische plaats waar alle data wordt opgeslagen en aan elkaar is gerelateerd.

Nu u de gegevens gelokaliseerd heeft die u in uw BI-project wilt opnemen, dient u te begrijpen hoe accuraat ze zijn. Producenten zijn in toenemende mate gefocust op kwaliteitsprocessen met betrekking tot data en technologieën die ervoor moeten zorgen dat de BI-systemen nauwkeurige informatie geven. Veel producenten zijn op zoek naar een product information management systeem (PIM) wat samen met hun BI-oplossing voor betrouwbare productgegevens moet zorgen, dwars door alle applicaties en afdelingen heen.

Zodra de gegevensaudit en de voorbereidingen zijn voltooid kan de BI-implementatie beginnen. Om de meeste waarde uit het BI-systeem te halen is het op dit punt van de implementatie van essentieel belang dat de productieprofessionals een idee hebben van de data die zij willen meten en welke gegevens moeten worden weergegeven in dashboards.

De voordelen van Business Intelligence en big data voor producenten

BI-software kan ruwe data van een verscheidenheid van bronnen transformeren in rapportages, dashboards, scorekaarten, key performance indicators (KPI’s) en andere meetwaardes. Informatie wordt in zijn context gepresenteerd om snelle, weloverwogen beslissingen te kunnen nemen. Denk aan het aanbrengen van wijzigingen in de productieplanning. Producenten kunnen verbanden tussen de operationele KPI’s en de kritische zakelijke waarden vaststellen. Het gevolg is dat ze inzicht krijgen in wat ze maar willen; van het gebruik van assets, tot de uptime van machines en productiviteit van het magazijn. Dit terwijl ook het energieverbruik wordt gecontroleerd, de oorzaak van kwaliteitsproblemen wordt blootgelegd en gezorgd wordt voor een consistente productie over meerdere lijnen.

Veel producenten zien procesverbeteringen in het magazijn, in de gehele bevoorradingsketen en daarbuiten. Hier zijn wat voorbeelden:

  • Business Intelligence en big data kunnen behulpzaam zijn bij het optimaliseren van productieschema’s met betrekking tot de klant, de leverancier, productieplanningen en kostenlimieten.
  • Er bestaat een top drie van gebieden waar Business Intelligence en big data de productie kunnen verbeteren: betere prognoses van de vraag naar producten en productie, inzicht in magazijnprestaties over meerdere meetwaardes en het sneller verlenen van service en ondersteuning aan klanten.
  • Het verkrijgen van inzicht in de kwaliteitsniveaus van leveranciers en een grotere nauwkeurigheid bij het voorspellen van de prestaties van leveranciers door de tijd heen. Met behulp van big data en geavanceerde analyses zijn fabrikanten in staat om de kwaliteit van het product en de nauwkeurigheid van levering real-time te bekijken waardoor afgewogen kan worden welke leveranciers de meeste tijdgevoelige orders ontvangen. Het beheer van de kwaliteitsmeetwaardes krijgt prioriteit boven het meten van de resultaten van afleverschema’s alleen.Big data controle
  • Het meten van compliance en traceerbaarheid op machineniveau met behulp van sensoren op alle machines om onmiddellijk inzicht te krijgen in de operationele prestaties. Geavanceerde analyses kunnen ook de kwaliteit aangeven en de prestaties en de trainingsverschillen van elke machine en het bedieningspersoneel weergeven om werkstromen te kunnen optimaliseren.
  • Het bepalen van de winstgevende build-to-order-producten met de grootst mogelijke productie-efficiëntie. Maatwerkproducten kunnen hoge marges opleveren, maar ook aanzienlijk hogere productiekosten met zich meebrengen. Met behulp van geavanceerde analyses kunnen producenten de gevolgen ervan op productieschema’s controleren.
  • Producenten kunnen inzicht krijgen in cruciale parameters voor kwaliteitsmanagement en compliance.
  • Door het combineren van de dagelijkse productie en financiële meetwaardes kunnen producenten hun activiteiten winstgevend schalen.
  • Producenten kunnen sensoren gebruiken om waarschuwingen te versturen inzake preventief onderhoud. Business Intelligence en big data halen voor het eerst het niveau van de aanbevelingen in hun context, hierdoor krijgen klanten meer waarde.
  • BI kan ook helpen bij het verbeteren van de efficiëntie bij productieorganisaties. Globalisering en nieuwe concurrentie, naast zwakke economieën, dwingen fabrikanten om slanker en verstandiger te worden. Tegelijkertijd moeten zij een groter aantal soorten producten produceren, zo niet aangepaste producten, maar ook steeds moeilijkere normen handhaven.

Business Intelligence-tools als Microsoft Power BI, Jet Reports en TARGIT kunnen big data zowel ten aanzien van de productielijn als de backoffice benutten, terwijl cloud-platformen zoals Microsoft Azure data uit verschillende bronnen kunnen verbinden.

BI-tools zijn niet meer weg te denken uit bedrijfsmanagementoplossingen. Met de kracht van Cortana Analytics en Azure Machine Learning kunnen voorspellende analyses en taken op het gebied van machine learning geproduceerd en uitgevoerd worden en daarmee intelligente productie- en distributie-activiteiten ondersteunen.

Alle zakelijke apps van Microsoft Dynamics 365 zijn voorzien van ingebedde Power BI om contextuele informatie inzake rolgebaseerde workspaces en dashboards aan de dag te leggen en verschaffen uitstekende aanbevelingen ten aanzien van te ondernemen acties als gevolg van de analyse.

Leer meer over hoe de technologie de productiviteit van de productie kan stimuleren door contact met ons op te nemen.