Analyse prédictive et prescriptive
- Maison /
- exécution de la mise en œuvre /
- Industrie 4.0 /
- Analyse prédictive et prescriptive
Analyse prédictive et prescriptive
Les technologies prédictives permettent aux entreprises manufacturières de prendre des décisions éclairées par les données, d'améliorer leurs performances opérationnelles et de rester compétitives dans un secteur en constante évolution. Les ingénieurs en implémentation se spécialisent dans la conception d'outils qui aident les entreprises manufacturières à identifier les risques opérationnels avant qu'ils n'aient un impact, à déclencher les actions appropriées et à atténuer ces risques avant tout impact sur l'usine. En tirant parti de l'analyse prédictive et des technologies associées, les entreprises peuvent stimuler l'innovation, accroître leur efficacité et fournir des produits de haute qualité répondant aux exigences de leurs clients.
Mise en place de tableaux de bord logistiques en temps réel
prise de décision fondée sur les données
IX ® en action
Les difficultés rencontrées pour prévoir les pénuries de matières premières nécessaires à la livraison de fonte liquide ont incité un producteur d'acier multinational verticalement intégré à solliciter l'aide d'Mise en œuvre Engineers. L'entreprise transportait la fonte liquide par wagons jusqu'à une fonderie située à 65 kilomètres. Un approvisionnement régulier en fonte liquide était essentiel à la coulée continue, mais le délai de huit heures entre chaque train et les retards imprévus lors du transport engendraient des perturbations. Mise en œuvre Engineers a été metaté pour optimiser les processus de planification et d'ordonnancement et mettre en œuvre une solution technologique prédictive et prescriptive afin de soutenir les améliorations continues. Les activités réalisées dans le cadre d'IX® comprenaient :
- J'ai effectué une première analyse de données afin de développer et d'entraîner un modèle prédictif. Les données utilisées comprenaient notamment des données d'horodatage GPS indiquant les temps de cycle et les retards d'itinéraire.
- Analyse des données de fonderie du point de vue des meilleures pratiques des opérateurs afin de créer des niveaux de remplissage des bouteilles et des pratiques de nettoyage plus stetardisés et prévisibles.
- J'ai testé un modèle prédictif initial en utilisant Microsoft Excel pour saisir manuellement les données nécessaires afin d'en évaluer les capacités prédictives.
- Nous avons mis en place des tableaux de bord en temps réel, utilisés quotidiennement pour coordonner la logistique interne entre les sites et orienter les décisions relatives au nombre de bouteilles à charger par train. Ces décisions, auparavant prises intuitivement, sont désormais basées sur les données et plus prévisibles.