Process Mining en production

Grâce aux outils pour Power BI et Qlik Sense, process.science crée de la transparence dans les processus de production, ce qui permet d'améliorer la planification et le contrôle de la production, ce qui peut contribuer à réduire les coûts de production. En analysant les données historiques des processus, vous pouvez identifier des modèles et des relations qui fournissent des informations sur la planificabilité et la stabilité de la production. En outre, vous pouvez rendre l'utilisation de la production plus précise et plus fiable à l'aide d'une analyse. Le Process Mining peut également être utilisé pour détecter les écarts de production à un stade précoce.

Dans de nombreuses usines de production, les temps de réglage sont un facteur clé de l'efficacité globale des équipements (OEE). À l'aide de notre Process Mining, les processus de configuration peuvent être analysés et optimisés en détail. En évaluant les données de configuration dans Power BI ou Qlik Sense, les écarts par rapport aux processus standard et aux meilleures pratiques deviennent visibles. Le Process Mining permet aux entreprises d'identifier les points de départ de la production afin de réduire les temps de configuration, par exemple grâce à des flux de travail standardisés ou à des outils améliorés.

Le Process Mining peut également apporter une contribution précieuse à la maintenance prédictive. En reliant les données des capteurs, l'état de la machine et les données de processus dans Power BI ou Qlik Sense, les défaillances imminentes peuvent être détectées à un stade précoce. Cela vous permet d'identifier les composants nécessitant une maintenance intensive et d'optimiser les stratégies de maintenance. La maintenance préventive peut aider à éviter les temps d'arrêt imprévus et à augmenter la disponibilité de la production.