Process Mining en producción

Ventajas y potencial

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An untidy room with pieces of paper flying around.

Process Mining en la producción — con process.science

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.

A tidy space showing the integration of process.science with Power BI and Qlik Sense.

Ventajas de la Process Mining en la producción

Process Mining es una tecnología innovadora en la interfaz entre la ciencia de datos y la gestión de procesos. El proceso permite a las empresas: analizar y optimizar sus procesos de la vida real en el base de datos. La Process Mining implica el uso de rastros digitales, los denominados registros de eventos, para la optimización de los procesos. Los registros de eventos contienen información sobre qué actividades se llevaron a cabo, cuándo, por quién y en qué contexto. Herramientas de Process Mining utilice estos registros de eventos para reconstruir el proceso real en forma de modelo de proceso. Esto brinda a las empresas una información sobre todas las variantes y desviaciones reales del proceso, lo que a su vez les permite descubra ineficiencias, cuellos de botella e infracciones de cumplimiento.

Los procesos de producción suelen estar dispersos en diferentes sistemas y ubicaciones. Esto hace que sea difícil comprender estos procesos: esta falta de transparencia ha sido hasta ahora un obstáculo para reconocer el potencial de optimización. Esto es precisamente por qué Process Mining tiene un enorme potencial de producción. Las soluciones de process.science reúne los datos dispersos del proceso y permite una supervisión holística de principio a fin. Como empresa, puede analizar los flujos de procesos desde desde la aceptación del pedido hasta la entrega, identificar debilidades y aumentar la eficiencia — con el paneles intuitivos de Power BI y Qlik Sense, siempre tiene una visión general del rendimiento del proceso.

A room which shows the topic of process mining.

Descubriendo el potencial de la Process Mining en la producción

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.

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Nuestras herramientas de Process Mining muestran en tiempo real cada paso en el que se producen valores atípicos para corregirlos antes de que se establezcan. Mejore los plazos de entrega, los costos y la calidad. Reduzca los riesgos comerciales mediante la optimización de los procesos.

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A room that demonstrates the process transparency that process.science creates.

Process Mining en la producción: varios casos de uso

Nuestra Process Mining ofrece una amplia gama de aplicaciones en producción para optimizar los procesos, eliminar las ineficiencias y aumentar la competitividad de empresas manufactureras.

Mejora de la planificación y el control de la producción

Con las herramientas de Power BI y Qlik Sense, process.science crea transparencia en los procesos de producción, lo que permite mejorar la planificación y el control de la producción, lo que puede ayudar a reducir los costos de producción. Al analizar los datos históricos de los procesos, puede identificar patrones y relaciones que proporcionan información sobre la planificabilidad y la estabilidad de la producción. Además, puede hacer que la utilización de la producción sea más precisa y fiable con la ayuda de un análisis. La Process Mining también se puede utilizar para detectar desviaciones en la producción en una fase temprana.

Optimización de los tiempos de configuración

En muchas plantas de producción, los tiempos de preparación son un factor clave para la eficacia general del equipo (OEE). Con la ayuda de nuestra Process Mining, los procesos de configuración se pueden analizar y optimizar en detalle. Al evaluar los datos de configuración en Power BI o Qlik Sense, se hacen visibles las desviaciones con respecto a los procesos estándar y las mejores prácticas. La Process Mining permite a las empresas identificar los puntos de partida para la producción a fin de reducir los tiempos de preparación, por ejemplo, mediante flujos de trabajo estandarizados o herramientas mejoradas.

Mantenimiento predictivo

La Process Mining también puede hacer una valiosa contribución al mantenimiento predictivo. Al vincular los datos de los sensores, el estado de la máquina y los datos del proceso en Power BI o Qlik Sense, los fallos inminentes se pueden reconocer en una fase temprana. Esto le permite identificar los componentes que requieren un mantenimiento intensivo y optimizar las estrategias de mantenimiento. El mantenimiento preventivo puede ayudar a evitar tiempos de inactividad no planificados y a aumentar la disponibilidad de la producción.
A room that shows the unlimited application possibilities of process.science.

Implementación de la Process Mining en la producción, con process.science

Process Mining ofrece una amplia gama de ventajas para la producción. Además de las aplicaciones mencionadas, Process Mining también ofrece otras posibilidades, como análisis de gestión de almacenes — también se pueden identificar mejoras en el ámbito de la seguridad laboral. Los análisis son esenciales para optimizar los procesos de producción — sin embargo, muchas empresas dudan en comprar una solución de Process Mining. La razón de esto es la implementación, a menudo compleja.

En process.science, ofrecemos un solución intuitiva con herramientas fáciles de integrar. Nuestro software puede ser perfectamente integrado en las principales soluciones de inteligencia empresarial como Microsoft Power BI y Qlik Sense. Tu ventaja: Con nuestra Process Mining para la producción, no necesita ningún software independiente y puede iniciar el análisis de sus procesos de inmediato, en su entorno de BI conocido. Colocamos el el mayor valor en seguridad e integridad de los datos. Usted es el único que tiene acceso a sus datos; no se nos transmiten datos. Ya sea en las instalaciones o en la nube, sus datos están en buenas manos con nosotros.

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