Industrial manufacturing service analytics bereikt nieuwe horizonten door middel van digitale en voorspellende inzichten die de processen van een bedrijf naadloos stroomlijnen. Van oudsher waren analyses traag en vervelend en waren ze afhankelijk van handmatige processen en reactieve strategieën. Deze omvatten het handmatig verzamelen en invoeren van gegevens en reactief onderhoud. Werknemers pakten problemen achteraf aan zonder de mogelijkheid om op de hoogte te blijven van inzichten en projecties.
Dankzij realtime monitoring en het Internet of Things (IoT) kunnen fabrikanten nu digitale inzichten en voorspellend onderhoud omarmen. Werknemers kunnen analyses gebruiken om de efficiëntie te vergroten, trends te identificeren wanneer ze zich voordoen, storingen aan apparatuur te voorkomen en de toewijzing van middelen te optimaliseren. Met behulp van de nieuwste service analytics kunnen bedrijven zien welke beslissingen ze nemen en welke richting ze opgaan.
De huidige analyses voor productiediensten bieden verschillende voorspellende mogelijkheden:
Controle van apparatuur
Werknemers kunnen de prestaties van apparatuur in realtime volgen met analytisch inzicht in mogelijke storingen van apparatuur voordat ze optreden. Dit bespaart tijd en geld, omdat het ongeplande stilstand helpt voorkomen die extra personeel, materialen, een tragere productie en nog veel meer met zich mee kan brengen.
Onderhoudsplanning
Onderhoudsplanning is een gegarandeerd onderdeel van industriële productie. Teams zouden dit moeten integreren in hun reguliere werkzaamheden. Dankzij voorspellende modellen die historische gegevens analyseren om optimale onderhoudstijden te voorspellen, herhaalt de geschiedenis zich niet en kun je de toekomst voorspellen. Bovendien kunnen bedrijven door tijdig in te grijpen de kwaliteit en levensduur van bedrijfsmiddelen verbeteren.
Toewijzing van middelen
Met behulp van voorspellende analyses kunnen bedrijven hun middelen beter bewaken, inclusief het optimaliseren van personeel en materialen. Alle werknemers en onderdelen zijn op het juiste moment op de juiste plaats, zodat de productie zo efficiënt en betrouwbaar mogelijk verloopt.
Belangrijke overwegingen voor Predictive Analytics
Het implementeren van predictive analytics in industriële productie omvat drie componenten:
- Focussen op de behoeften voor gegevensverzameling.
- Systeemintegratie uitvoeren.
- De voorbereiding van het team vergemakkelijken.
Managers moeten de belangrijkste gegevenspunten identificeren die nodig zijn voor analyse, zoals gebruikspatronen, prestaties van apparatuur en storingspercentages. Ze moeten een infrastructuur opzetten voor de analysesoftware, deze integreren in bestaande bedrijfssystemen en zorgen voor een naadloze gegevensstroom.
Leidinggevenden moeten relevante teamleden in het hele bedrijf trainen, inclusief de samenwerking tussen IT-, operationele en onderhoudsteams. De leiding moet ook het management en andere teamleden trainen in het nemen van beslissingen op basis van gegevens, zodat er voldoende ruimte is voor een soepele overgang en toepassing.
Het management moet ook op dezelfde golflengte zitten over waarom adoptie cruciaal is, zodat werknemers ontvankelijk zijn voor de verandering op de lange termijn. Leidinggevenden en managers zijn verantwoordelijk voor het effectief communiceren van de verandering. Het communiceren van de verandering op alle bedrijfsniveaus is de enige manier om succes op lange termijn te verzekeren. Het management moet ingaan op zorgen en een plan aanbieden voor ondersteuning en praktische training. Ze moeten ook datageïnformeerde beslissingen integreren in het dagelijkse werk voor de meest significante en relevante impact.
Het meten van de voortgang bepaalt op welke belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's) we ons moeten richten. KPI's die het overwegen waard zijn, zijn onder andere kostenbesparingen, uptime van apparatuur en onderhoudsefficiëntie. Real-time dashboards helpen bij het inzichtelijk maken van de verschillende teams. Bedrijven moeten ook het hele jaar door check-ins plannen om de voortgang naar doelen te controleren en strategieën dienovereenkomstig aan te passen.
De toekomst houdt hier niet op. Andere technologische trends zijn verbeterde voorspellende analyses dankzij AI en machine learning die de besluitvorming automatiseren. We zien ook een snellere gegevensverwerking dan ooit tevoren. Bedrijven moeten bedrijfsbrede integratie herzien, gebruikmaken van de cloud en experimenteren met brancheoverschrijdende toepassingen om zakelijke kansen te vergroten en beter te kunnen schalen. De kwaliteit van gegevens blijft verbeteren, terwijl het personeel zich aanpast aan nieuwe vaardigheden en de feedbacklus sluit voor voortdurende verfijning.
Industriële productiebedrijven zetten een grote stap in de toekomst wanneer ze predictive analytics toepassen en plukken daar direct de vruchten van op gebieden variërend van apparatuurbewaking tot onderhoudsplanning en de toewijzing van resources. Field service kunnen vertrouwen hebben in predictive analytics als groeigebied in productiediensten.