10 вопросов при запуске проектов по оптимизации процессов на производстве
Сергей Кравченко, Старший аналитик данных, Beltel Datanomics
Задача оптимизации производственного процесса – это поиск оптимальных параметров, при которых повышается эффективность производства.
Этап формулировки задачи является относительно простым, но при этом самым важным во всем проекте. Необходимо определить один или несколько показателей, характеризующих эффективность производства. Выбор неправильного показателя может привести к ошибочным выводам и, как следствие, снижению производительности предприятия.
Формулировка задачи накладывает требования на сбор необходимых данных, который должен производиться непрерывно. Вполне вероятно, что существующих контрольно-измерительных приборов будет недостаточно и возникнет потребность в установке дополнительных датчиков и организации сбора и хранения данных.
В ходе реализации проектов по оптимизации процессов на производстве мы сформировали перечень вопросов, ответы на которые помогают нашим заказчикам разрабатывать исчерпывающие бизнес-сценарии и корректно формулировать задачи для исполнителей.
Список может быть расширен, но мы рекомендуем обязательно ответить на следующие вопросы:
- Какая величина характеризует качество технологического процесса?
- Какие параметры влияют на процесс?
- Какие параметры могут подвергаться изменениям?
- Какой допустимый диапазон значений регулируемых параметров?
- Производится ли учет всех необходимых параметров, влияющих на процесс, какое оборудование необходимо дополнительно установить?
- Установленные датчики работают корректно?
- Показания датчиков пишутся в базу данных?
- Структура базы удобна для хранения, извлечения и поступления данных от новых датчиков или необходимо ее изменить?
- Накоплен ли необходимый объем истории для анализа данных?
- Оптимально решать задачу своими силами или стоит привлечь стороннюю экспертизу?
Решать поставленную задачу самостоятельно не всегда целесообразно. Специалистов, владеющими методологиями и технологиями анализа данных, может не хватать, а создавать аналитический отдел под один или два проекта экономически невыгодно. В этом случае для аналитической части проекта имеет смысл рассматривать аутсорсинг.
Подразделение Datanomics компании «Белтел» занимается разработкой, внедрением и поддержкой аналитических проектов. За четыре года успешной работы мы приобрели опыт внедрения решений в ритейле и промышленности. Наша команда тесно сотрудничает с руководителями проектов, ИТ-специалистами и технологами на разных этапах проекта. Такое кросс-функциональное взаимодействие обогащает знаниями всех участников и позволяет внедрять решения, добавляющие стоимость бизнесу.
Дополнительно
О проектах для промышленных предприятий читайте в наших материалах:
- Системы AI на производстве: актуальные задачи, решения, этапы реализации и кейсы
- FAQ по системам искусственного интеллекта на производстве
- Predictive Maintenance: проще предотвратить, чем бороться с последствиями
О подходах к аналитическим решениям: