De strategie voor uw productiedata faalt (zo repareert u het)
De strategie voor uw productiedata faalt (zo repareert u het)
De strategie voor uw productiedata faalt (zo repareert u het)
De strategie voor uw productiedata faalt (zo repareert u het)
De strategie voor uw productiedata faalt (zo repareert u het)
De strategie voor uw productiedata faalt (zo repareert u het)
De strategie voor uw productiedata faalt (zo repareert u het)
De strategie voor uw productiedata faalt (zo repareert u het)
De strategie voor uw productiedata faalt (zo repareert u het)
Je fabriek genereert elk uur 50.000 datapunten.
Je kwaliteitsteam neemt nog steeds beslissingen op basis van de batchrapporten van gisteren.
Er klopt iets niet.
Het probleem is niet het datavolume, maar de data-intelligentie. De meeste productiebedrijven zijn geavanceerde historici geworden die alles vastleggen wat er op de fabrieksvloer gebeurt. Gegevens verzamelen en gebruiken zijn echter twee verschillende dingen.
Neem een fabrikant van speciale chemicaliën waar we mee hebben samengewerkt. Ze hadden zwaar geïnvesteerd in sensoren, historici en dashboards. Elke reactor had meerdere controlepunten. De data-infrastructuur was indrukwekkend.
Het probleem: toen de opbrengst in zes weken tijd met 8% daalde, kostte het drie engineeringteams vier maanden om vast te stellen dat een verandering in de grondstoffenleverancier de optimale reactietemperatuur met 2°C had verschoven.
De gegevens waren er. De correlatie was te ontdekken. Maar het verband was niet zichtbaar in hun bestaande systemen.
De echte kosten waren niet de verloren opbrengsten, maar de vier maanden van verminderde prestaties terwijl geschoolde mensen handmatig gegevens analyseerden die automatisch patronen aan het licht hadden moeten brengen.
Bent u zich bewust van de kosten van uw gegevensdysfunctie?
De meeste datasystemen voor productie zijn geoptimaliseerd voor nalevingsrapportage in plaats van operationeel inzicht.
Productieprocessen zijn symfonieën van onderling afhankelijke variabelen. Geavanceerd gegevensbeheer herkent deze relaties en bewaakt ze continu.
Om een voorbeeld te geven: bij farmaceutische fermentatie geeft een specifieke combinatie van zuurstofdaling in opgeloste vorm, pH-drift en metabole bijproductvorming het risico op verontreiniging aan, 6-8 uur voordat traditionele detectiemethoden dit zouden detecteren.
De beste systemen voor gegevensbeheer presenteren niet alleen informatie, maar tonen deze ook in de context van beslissingen die genomen moeten worden.
Geïntegreerd besluitvormingssysteem geeft inzichtelijke informatie: "Reactortemperatuur 3 gaat richting bovenste controlegrens.Overweeg de komende 15 minuten de agitatiesnelheid met 10 omw/min te verlagen om de optimale omstandigheden te handhaven."
Regelgeving kan uw datastrategie verbeteren in plaats van beperken. Compliance vereist traceerbaarheid, vereist documentatie en vereist validatie, wat allemaal de datakwaliteit en -context zal verbeteren.
Slimme fabrikanten gebruiken compliance-eisen als basis voor bredere mogelijkheden voor data intelligence.
De fabrikanten die een concurrentievoordeel uit hun gegevens halen, verzamelen niet meer informatie; ze verbinden informatie op manieren die inzicht creëren.
Effectief gegevensbeheer zet individuele expertise om in organisatorische capaciteit. Wanneer uw systemen uw proces net zo goed begrijpen als uw beste operators, bent u van gegevensverzameling overgegaan op gegevensintelligentie.
De technologie bestaat vandaag. De vraag is: ben je klaar om de stap te zetten van alles verzamelen naar begrijpen wat ertoe doet?
