Prädiktive und präskriptive Analysen
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Prädiktive und präskriptive Analysen
Prädiktive Technologien ermöglichen es Fertigungsunternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, ihre operative Leistung zu verbessern und in einer sich schnell entwickelnden Branche wettbewerbsfähig zu bleiben. Implementierungsingenieure sind darauf spezialisiert, Werkzeuge zu entwickeln, die Fertigungsunternehmen dabei unterstützen, operative Risiken frühzeitig zu erkennen, geeignete Maßnahmen einzuleiten und Risiken zu minimieren, bevor es zu Beeinträchtigungen des Werks kommt. Durch den Einsatz prädiktiver Analysen und Technologien können Unternehmen Innovationen vorantreiben, die Effizienz steigern und qualitativ hochwertige Produkte liefern, die den Kundenanforderungen entsprechen.
Implementierung von Echtzeit-Logistik-Dashboards
Datengestützte Entscheidungsfindung
IX® in Aktion
Schwierigkeiten bei der Prognose von Materialengpässen für die Lieferung von flüssigem Eisen veranlassten einen multinationalen, vertikal integrierten Stahlproduzenten, die Unterstützung von Durchführung Engineers in Anspruch zu nehmen. Das Unternehmen transportierte das flüssige Eisen in Güterwagen zu einer 64 Kilometer entfernten Gießerei. Eine stetige Versorgung mit flüssigem Eisen war für das Stranggießen unerlässlich, doch die achtstündige Vorlaufzeit für jeden Zug und unerwartete Verzögerungen während des Transports führten zu Produktionsausfällen. Durchführung Engineers wurde beauftragt, die Planungs- und Terminierungsprozesse zu optimieren und eine prädiktive und präskriptive Technologielösung zu implementieren, um nachhaltige Verbesserungen zu gewährleisten. Zu den Aktivitäten im Rahmen von IX® gehörten:
- Es wurde eine erste Phase der Datenanalyse durchgeführt, um ein Vorhersagemodell zu entwickeln und zu trainieren. Zu den Beispieldaten gehörten GPS-Zeitstempeldaten, die Zykluszeiten und Routenverzögerungen anzeigten.
- Analysierte Gießinformationen aus der Perspektive bewährter Verfahren für den Bediener, um stundardisiertere und besser vorhersagbare Flaschenfüllstände sowie Reinigungsverfahren zu schaffen.
- Ich habe ein erstes Vorhersagemodell mithilfe von Microsoft Excel pilotiert, um die notwendigen Daten manuell einzulesen und so die Vorhersagefähigkeit zu testen.
- Es wurden Echtzeit-Dashboards implementiert, die täglich zur Koordination der internen Logistik zwischen den Stundorten und zur Entscheidungsfindung hinsichtlich der Anzahl der zu beladenden Flaschen pro Zug genutzt werden. Diese Entscheidungen, die zuvor intuitiv getroffen wurden, basieren nun auf Daten und sind besser vorhersehbar.