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A manufatura industrial está em um momento decisivo: as cadeias de suprimentos globais, o aumento dos preços da energia e o aumento da pressão competitiva estão exigindo um alto grau de eficiência, flexibilidade e transparência das empresas de manufatura. A digitalização (Indústria 4.0), em particular, está abrindo novas formas para as empresas de manufatura projetarem processos de produção mais inteligentes e interligados. Ao mesmo tempo, essa transformação é acompanhada por desafios em muitos aspectos. O cenário de sistemas, muitas vezes fragmentado, nas empresas de manufatura significa que as informações permanecem isoladas — faltam abordagens para usar os dados existentes especificamente para melhorias nos processos. Fornecemos uma visão geral dos métodos comprovados para otimização de processos na fabricação e mostre o papel que a Process Mining desempenha na implementação dessas abordagens.
Em primeiro lugar: quando falamos sobre “produção”, não estamos nos referindo apenas ao processo físico de fabricação em si. Os processos de produção abrangem todas as etapas necessárias para fabricar um produto. Isso inclui aquisição de materiais, fabricação, montagem, controle de qualidade, embalagem e, se aplicável, intralogística.
Os bons processos de produção são caracterizados pela repetibilidade, qualidade consistente e tempos de produção curtos. Eles são transparentes, eficientes e flexíveis, mesmo quando a demanda flutua ou os requisitos do produto variam. A otimização do processo na produção pode ser alcançada de várias maneiras:
Existem vários métodos que auxiliam as empresas na implementação da otimização de processos na produção. Apresentamos três abordagens que desempenham um papel importante na fabricação moderna.
Esses métodos oferecem abordagens valiosas para a otimização de processos na produção, mas atingem rapidamente seus limites na prática devido ao ambiente de produção cada vez mais complexo. A Process Mining fornece uma solução aqui. — esse método inovador permite uma visão objetiva e baseada em dados dos processos e apóia a implementação e a eficácia dos métodos apresentados. A Process Mining agora é usada na produção em muitos lugares, mas a tecnologia também é usada, por exemplo, para otimização de processos no setor de energia.
O Process Mining é um método de análise baseado em dados que torna visíveis os fluxos reais do processo. É baseado nos chamados registros de eventos — rastros digitais que são criados quando os processos são executados em sistemas de TI. Esses registros de eventos contêm informações valiosas, como registros de data e hora, atividades executadas e instâncias de processos, que fornecem informações detalhadas sobre o curso real dos processos de negócios. Ferramentas de Process Mining transforme esses dados brutos em modelos de processo significativos e fáceis de entender, criando uma imagem objetiva e baseada em dados dos processos do mundo real.
Essa visão objetiva é particularmente importante na manufatura, onde uma grande variedade de sistemas diferentes como ERP, MES, SCADA, etc. são usados. O Process Mining une esse cenário fragmentado do sistema e reúne os dados espalhados por esses sistemas. O resultante visão holística da cadeia de processos permite que as empresas identifiquem gargalos na produção, analisem os tempos de produção, descubram desvios do processo alvo e, assim, promovam a otimização do processo na produção.
Os métodos apresentados são todos baseados no conhecimento preciso dos eventos reais do processo, razão pela qual a Process Mining representa uma valor agregado inestimável para sua implementação. No contexto da produção enxuta, ela ajuda a localizar com precisão o desperdício, tornando visíveis os tempos de espera desnecessários ou a superprodução com base em dados reais. Para o TPM, o Process Mining fornece informações valiosas sobre a utilização real da planta e suporta o cálculo da eficácia geral do equipamento (OEE) analisando dados de disponibilidade, desempenho e qualidade. Dentro da estrutura do Six Sigma, a Process Mining apóia a identificação de desvios do processo e permite a análise direcionada de fatores críticos de influência.
A implementação da Process Mining ainda é considerada desafiadora em muitas empresas. Os projetos geralmente falham devido à qualidade insuficiente dos dados, falta de suporte ou expectativas irrealistas. Em Ciência do Processo, facilitamos as coisas para você. A principal diferença: nossas soluções são integradas diretamente nas plataformas de inteligência de negócios existentes como o Microsoft Power BI e o Qlik Sense. A integração exige um esforço mínimo, não tem impacto nas operações em andamento e pode ser implementada tanto no local quanto diretamente em ambientes de nuvem populares, como Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) e Google Cloud Services. Conosco, você obtém uma solução poderosa e prática para otimização do processo na produção.
