Artigos
A Indústria de Manufatura pós-COVID19 | O que esperar?
Em tempos pré-COVID19, os especialistas em Melhoria Contínua percorriam as fábricas pessoalmente, conversando com…
O que FAZER e o que NÃO FAZER em analises em manufatura
Aqui estão algumas coisas que devemos e NÃO devemos fazer ao trabalhar com analises em manufatura avançada e que auxilie a implementação.
Crave Industry
jun 22, 2021
As analises em manufatura podem fornecer uma visão poderosa para resolver problemas de produção rapidamente, aumentar a produtividade e impulsionar a performance. Mas, como qualquer tecnologia, existem práticas recomendadas que podem ajudar a obter o máximo valor dela. Aqui estão algumas coisas que devemos e NÃO devemos fazer ao trabalhar com analises avançada em manufatura e que sirva para orientar sua implementação.
[nectar_btn size=”jumbo” button_style=”see-through-2″ hover_color_override=”#0c6591″ hover_text_color_override=”#ffffff” icon_family=”none” text=”Solicite uma Demo” url=”https://craveindustry.com/solicite-demo/”]
NÃO gaste tempo com infraestrutura e aplicativos gerenciados pela empresa.
Uma abordagem DIY requer que você invista recursos em design e desenvolvimento de um ambiente de dados e armazenamento. Além de ser um alto investimento desenvolver do zero, requer manter e oferecer suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, dados os recursos de equipe especializados.
OLHE para a infraestrutura gerenciada pelo fornecedor para reduzir o custo total de propriedade.
Procure uma plataforma de análise de manufatura que forneça uma solução de ponta a ponta para que você não precise projetar, comprar, gerenciar ou dimensionar as diferentes camadas de tecnologia. Seu papel deve ser somente engajar a ferramenta e extrair seu máximo valor ao custo de uma baixa curva de aprendizado.
NÃO gaste dinheiro para criar seu aplicativo de análise do zero.
Você também deve manter todo o pipeline, desde a coleta até o processamento, a análise e a disseminação. Qualquer gargalo no pipeline de dados pode paralisar o aplicativo.
OLHE para os aplicativos que já fornecem resultados específicos de fabricação.
Sua plataforma deve fornecer resultados específicos de manufatura para que você não precise desviar recursos de TI para gerenciar e desenvolver os aplicativos de big data.
NÃO tente construir um oceano de dados (ou o lago) do zero.
Sua solução de análise de manufatura deve aceitar quaisquer dados sem supervisão ou governança e tratá-los de forma estruturada. Você não quer que os analistas tenham que começar do zero para descobrir como devem ser tratados, organizados e ainda garantir sua segurança.
RESTRINJA seu foco a metas de alto ROI.
Sua solução de análise de manufatura deve ser implantada rapidamente onde os dados estão contidos com o mínimo possível de fontes separadas. Inicie pelos dados já existentes.
NÃO use apenas os mesmos mecanismos de armazenamento que você sempre usou.
Os modelos de dados SQL ou aplicações locais são inflexíveis e não podem ser aplicados a muitos problemas e podem ficar lentos quando um grande número de consultas simultâneas é feito. Os historiadores de dados capturam apenas um pequeno subconjunto de dados relevantes e pouca ou nenhuma análise é realizada nesses dados.
SEJA flexível e capture diversas formas de dados estruturados e não estruturados.
Sua plataforma analítica de manufatura deve armazenar, integrar e analisar uma ampla variedade de dados, tanto estruturados quanto não estruturados, incluindo tipos de dados normalmente não encontrados em sistemas já existentes. Certifique-se de que a solução gerencie os dados para evitar problemas de redundância.
NÃO relate apenas os dados convencionais.
Em sua grande maioria, as soluções, frequentemente não fornecem informações oportunas e geralmente usam apenas métricas predefinidas, requer recursos significativos para capturar, modelar e aplicar ferramentas analíticas aos dados. O BI horizontal e o software de visualização de dados não são feitos sob medida para a manufatura. Os usuários precisam projetar todos os relatórios e os dados não têm consistência semântica e metadados controlados, o que significa que você precisa “lutar” para entender.
OLHE além dos gráficos de pizza e barras com um olho na análise preditiva.
Sua solução de análise de manufatura deve usar análises avançadas, como aprendizado de máquina e detecção de anomalias, para ajudar a descobrir relacionamentos anteriormente desconhecidos.