Process Mining en producción

Las empresas manufactureras tienen que superar un amplia gama de desafíos para seguir siendo competitivos. El riesgo de interrupción de las cadenas de suministro ha aumentado significativamente debido a la creciente globalización. Al mismo tiempo, aumento de los precios de las materias primas y gastos de personal están aumentando la presión sobre los costos. Requisitos reglamentarios estrictos en las áreas de protección ambiental y seguridad ocupacional representan otros obstáculos de costos que deben superarse.

Los crecientes desafíos hacen que la Process Mining en el área de producción es esencial. Con las potentes soluciones de process.science para Microsoft Power BI y Qlik Sense, las empresas de fabricación pueden analice los procesos de una manera basada en datos, descubrir ineficiencias y derivar medidas de mejora específicas. Nuestras soluciones de Process Mining para la producción permiten la optimización continua de los procesos, lo que le permite desarrollarse de manera sostenible.

Uno de los La mayor fortaleza de nuestras soluciones de Process Mining para la producción es la creación de una transparencia integral. Las herramientas de Power BI y Qlik Sense combinan datos de diversas fuentes, como ERP, MES o SCADA, lo que permite una visión completa de los procesos de producción. Las dependencias e interacciones entre los pasos individuales del proceso se hacen visibles. Esta transparencia holística constituye la base de análisis efectivo de procesos y optimizaciones específicas de los procesos de producción.

El detección de puntos débiles e ineficiencias en la producción es particularmente importante aquí. Los modelos de procesos interactivos de process.science también mapean procesos de producción complejos en detalle, lo que le permite identificar retrasos en el flujo de materiales, fallos de máquinas o problemas de calidad. Eliminar esto último es de crucial importancia en la producción, porque los problemas de calidad conducen a rechazos, reelaboración y quejas de clientes. Con Process Mining para la producción a partir de process.science, las empresas pueden identificar las causas de los defectos de calidad mediante un control de calidad integral en la fabricación. El análisis de los datos de calidad proporciona información sobre las relaciones, que se puede utilizar para identificar errores sistémicos. Esto permite a las empresas tomar contramedidas específicas y mejorar de forma sostenible la calidad del producto.

Nuestras soluciones también proporcionan información valiosa en el área de la productividad de la planta para identificar las causas de los defectos de calidad mediante análisis exhaustivos. En este sentido, la Process Mining para la producción ayuda a identificar el tiempo de inactividad, las desviaciones de los tiempos de ciclo o los tiempos de configuración. Por ejemplo, puede optimizar la productividad de la planta mejorando los procesos de configuración o la planificación del mantenimiento. La planificación prospectiva también puede aumentar la eficiencia energética en la producción.