La fabricación industrial se encuentra en un punto de inflexión: las cadenas de suministro mundiales, el aumento de los precios de la energía y la creciente presión competitiva exigen un alto grado de eficiencia, flexibilidad y transparencia por parte de las empresas manufactureras. La digitalización (Industria 4.0), en particular, está abriendo nuevas formas de diseñar para las empresas manufactureras procesos de producción en red más inteligentes. Al mismo tiempo, esta transformación va acompañada de desafíos en muchos aspectos. El panorama de los sistemas, a menudo fragmentado, en las empresas de fabricación significa que la información permanece aislada: faltan enfoques para utilizar los datos existentes específicamente para mejorar los procesos. Ofrecemos una descripción general de los métodos comprobados para optimización de procesos en la fabricación y mostrar el papel que desempeña la Process Mining en la implementación de estos enfoques.
En primer lugar: cuando hablamos de «producción», no nos referimos solo al proceso físico de fabricación en sí. Los procesos de producción abarcan todos los pasos necesarios para fabricar un producto. Esto incluye la adquisición de materiales, la fabricación, el montaje, el control de calidad, el embalaje y, si corresponde, la intralogística.
Los buenos procesos de producción se caracterizan por la repetibilidad, la calidad constante y los tiempos de producción cortos. Son transparentes, eficientes y flexibles, incluso cuando la demanda fluctúa o los requisitos de los productos varían. La optimización de los procesos de producción se puede lograr de varias maneras:
Existen varios métodos que ayudan a las empresas a implementar la optimización de procesos en la producción. Presentamos tres enfoques que desempeñan un papel importante en la fabricación moderna.
Estos métodos ofrecen enfoques valiosos para la optimización de los procesos en la producción, pero en la práctica alcanzan rápidamente sus límites debido al entorno de producción cada vez más complejo. Process Mining ofrece una solución aquí — este método innovador permite una visión objetiva y basada en datos de los procesos y apoya la implementación y la eficacia de los métodos presentados. La Process Mining ahora se utiliza en la producción en muchos lugares, pero la tecnología también se usa, por ejemplo, para optimización de procesos en la industria energética.
La Process Mining es un método de análisis basado en datos que hace visibles los flujos de procesos reales. Se basa en los denominados registros de eventos — rastros digitales que se crean cuando los procesos se ejecutan en los sistemas de TI. Estos registros de eventos contienen información valiosa, como marcas de tiempo, actividades ejecutadas e instancias de procesos, que proporcionan información detallada sobre curso real de los procesos comerciales. Herramientas de Process Mining transforme estos datos sin procesar en modelos de procesos significativos y fáciles de entender, creando una imagen objetiva y basada en datos de los procesos del mundo real.
Esta visión objetiva es particularmente importante en la fabricación, donde existe una amplia variedad de diferentes sistemas se utilizan como ERP, MES, SCADA, etc. Process Mining cierra este panorama fragmentado de sistemas y reúne los datos dispersos en estos sistemas. El resultado visión holística de la cadena de procesos permite a las empresas identificar los cuellos de botella en la producción, analizar los tiempos de producción, descubrir desviaciones del proceso objetivo y, por lo tanto, lograr la optimización de los procesos en la producción.
Todos los métodos presentados se basan en un conocimiento preciso de los eventos reales del proceso, razón por la cual Process Mining representa un un valor añadido inestimable para su implementación. En el contexto de la producción ajustada, ayuda a localizar con precisión los residuos al hacer visibles los tiempos de espera innecesarios o la sobreproducción a partir de datos reales. Para TPM, la Process Mining proporciona información valiosa sobre la utilización real de la planta y permite calcular la eficacia general de los equipos (OEE) mediante el análisis de los datos de disponibilidad, rendimiento y calidad. En el marco de Six Sigma, la Process Mining contribuye a la identificación de las desviaciones de los procesos y permite el análisis específico de los factores críticos que influyen.
La implementación de Process Mining todavía se considera un desafío en muchas empresas. Los proyectos suelen fracasar debido a la calidad insuficiente de los datos, la falta de apoyo o las expectativas poco realistas. En Procesos. Ciencia, te lo ponemos fácil. La diferencia clave: nuestras soluciones están integradas directamente en las plataformas de inteligencia empresarial existentes como Microsoft Power BI y Qlik Sense. La integración requiere un esfuerzo mínimo, no tiene ningún impacto en las operaciones en curso y se puede implementar tanto in situ como directamente en los entornos de nube más populares, como Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) y Google Cloud Services. Con nosotros, obtendrá una solución potente y práctica para optimización de procesos en producción.
