چند حقیقت باورنکردنی درباره جمع‌آوری داده‌ها

در اقتصاد دیجیتالی امروز، سازمان‌ها بیش از هر زمان دیگری نیازمند دسترسی به داده‌ها هستند. این داده‌ها پایه و اساس تصمیمات مهم تجاری را شکل می‌دهند. از آنجایی‌که تولید، فرایندی داده‌محور است شرکت‌های تولیدی می‌بایست به‌منظور جمع‌آوری و تحلیل خودکار داده‌ها از فناوری‌های متکی به هوش مصنوعی استفاده کنند تا هرچه سریع‌تر اقدامات لازم برای برطرف‌کردن مسائل را انجام دهند.

هدف از جمع‌آوری داده‌ها چیست؟

• شناخت وضع موجود

تا زمانی که از جایگاه فعلی خود در تولید آگاه نباشیم، یافتن مسیر موفقیت و پیشرفت میسر نخواهد شد. پس در قدم اول می‌بایست با جمع‌آوری داده‌ها و تحلیل آنها شرایط فعلی خط تولید را مشخص و بر اساس آن برنامه‌ریزی و هدف‌گذاری کرد.

• تعیین علل مشکل

زمانی که مشکلی پیش می‌آید می‌توان با تحلیل داده‌ها علت و معلول را بررسی کرد و دریافت که کدام یک از معلول‌های سازمانی منجر به رخ‌دادن مشکلات می‌شود.

• کنترل فرایندها

برای قدم‌گذاشتن در مسیر موفقیت لازم است تا نظارت دقیقی بر تمام فرایندهای سازمان انجام شود. بدین منظور باید داده‌های مرتبط جمع‌آوری و تحلیل شوند. حال اگر فرایند در مسیر اصلی نباشد می‌توان سریعاً آن را تنظیم کرد تا به مسیر اصلی بازگردد.

عدم تعهد به جمع‌آوری و ارزیابی داده‌ها، می‌تواند تاخیر در تولید و افزایش هزینه‌ها را به دنبال داشته باشد.

آیا فقط جمع‌آوری داده‌ها اهمیت دارد؟

بسیاری از سازمان‌ها افرادی را مسئول جمع‌آوری داده‌ها قرار داده‌اند و روزانه داده‌های بسیاری را جمع‌آوری می‌کنند، این در حالی است که وجود حجم زیادی از داده‌ها موجب سردرگمی افراد می‌شود. مدیریت داده‌ها اولین گام اساسی برای استفاده از داده‌ها در مقیاس بزرگ است، مدیریت داده بینشی از داده‌ها را در اختیار شما قرار می‌دهد و به دنبال آن نتیجه نهایی را بهبود می‌بخشد. در نتیجه کارکنان مربوطه به داده‌های ارزشمند و مورد اعتمادی دسترسی دارند که با جستجو در میان آن‌ها می‌توانند اقدامات موثرتری داشته باشند.

از مزایای مدیریت داده می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• بهره‌وری عملیاتی

ردیابی عملکرد ماشین‌آلات و بخش‌ها از طریق هوش مصنوعی و داشبورد مدیریتی، به مدیران اجازه می‌دهد خطاهای رخ‌داده در طول چرخه تولید را بیابند و در جهت کاهش و تصحیح آن اقدام کنند.

• مدیریت بهره‌وری

مدیران عملیاتی می‌توانند از هوش مصنوعی و داشبورد مدیریتی برای ردیابی زمان از کار افتادگی نیروی انسانی، تجهیزات و بخش‌های تولیدی استفاده کنند و بدین ترتیب تغییرات لازم را به‌موقع انجام دهند. در این بین تحلیل داده‌ها نقش به‌ سزایی در پیش‌بینی خرابی‌ها و اطمینان از بهره‌وری مداوم خواهد داشت.

• کنترل موجودی

کالاها و مواد خام، بودجه زیادی را به خود اختصاص می‌دهند، به کمک هوش مصنوعی می‌توان اطمینان حاصل کرد که مواد اولیه سالم برای رفع نیازهای مشتری در دسترس است.

• ردیابی چرخه تولید

هوش مصنوعی تصویر روشنی از روند تولید محصولات را به‌منظور حفظ سودآوری و تولید یک محصول باکیفیت، در اختیار کارکنان مربوطه می‌گذارد.

• تضمین کیفیت

مدیران عملیاتی باید بدانند چه تعداد قطعه طبق استاندارد تولید و چه تعداد قطعه به عنوان ضایعات از خط تولید خارج می‌شود. به کارگیری هوش مصنوعی می‌تواند با کاهش هزینه‌های ناشی از تولید محصولات معیوب، تأثیر بسزایی در سودآوری بگذارد.

• نظارت و اثربخشی تجهیزات (OEE)

ماشین‌آلات و تجهیزات تولیدی باید با حداکثر بهره‌وری و حداقل زمان از کار افتادگی کار کنند. به کمک هوش مصنوعی امکان ردیابی قطعات تولید شده در جهت نظارت و بهبود کارایی کلی تجهیزات فراهم می‌شود.

جمع‌آوری کدام‌ داده‌ها کارساز خواهد بود؟

از آنجایی که هر کسب‌ و کاری باهدف افزایش سودآوری و کاهش زمان توقف تولید پیش میرود، بهتر است قبل از هر چیز اهداف اصلی تولید را مشخص و سپس داده‌هایی که پراهمیت‌تر هستند را جمع‌آوری کرد. اینجاست که متوجه خواهید شد باید از کجا شروع کرد؟

داده‌هایی جمع‌آوری می‌شود که یاری‌گر کسب و کارها در حل مسائل و مشکلات باشد.

هر مدیری می‌داند که نقطه‌ای از هر خط تولید دچار مشکل شده است و روند تولید به‌خوبی پیش نمی‌رود. به همین دلیل از کارکنان خود می‌خواهد تا گزارشی درباره‌ی علت به وجود آمدن این خرابی‌ها ارائه و آن را در ساختار نرم‌افزار اکسل قرار دهد.

تبدیل داده‌هایی که ساختار مشخص ندارند به داده‌هایی ساختاریافته و ارزشمند، بهترین نقطه برای شروع است.

• سیگنال‌های الکترونیکی و PLC

بسیاری از سازمان‌ها سلامت تجهیزات خود را با بررسی داده‌های حاصل از PLC و سیگنا‌ل‌ها به‌دست می‌آورند. مهم‌ترین نکته این است که PLCها می‌توانند داده‌ها را با ساختاری واضح و یکپارچه جمع‌آوری کنند.

البته در بسیاری از موارد محدودیت‌ها منجر به عدم دسترسی تمام کارکنان به داده‌های حاصل از رابط‌های کاربری PLCها می‌شود.

• گروه‌های چت داخل کارخانه

گاهی اوقات کارکنان گزارش خود از اخبار خط تولید را به‌واسطه شبکه‌های اجتماعی به گوش مدیران می‌رسانند و آن‌ها را از خرابی‌ها و توقفات مطلع می‌سازند، بدین ترتیب بررسی گفتگوهای شکل‌ گرفته بین مدیران و کارکنان می‌تواند حامل داده‌های ارزشمندی باشد.

چگونه داده‌ها را جمع‌آوری کنیم؟

جمع‌آوری داده‌ها از سراسر خط تولید بسیار سخت و زمان‌بر است. اما استفاده از نمودارهای پارتو، تشخیص دقیق 20 درصد از مسائلی که باعث 80 درصد مشکل می شوند را آسان می‌کند.

با گزارش های پارتو، علل اصلی از کار افتادگی را شناسایی کنید.

اولین اقدام، تحلیل و بررسی داده‌های به‌دست آمده از خطوط اصلی تولید و قدم بعدی به‌کارگیری Watcherها برای جمع‌آوری داده‌ها است.

به‌کارگیری این روش فرصت مشاهده و بررسی داده‌ها را به صورت تحت وب فراهم می‌کند و از طرفی اطلاعات و داده‌هایی که پیش از این ذخیره شده‌اند را جمع‌آوری کرده و آن‌ها را به یک منبع قابل‌دسترس تبدیل می‌کند.

از طرفی داشبورد مدیریتی، نمایانگر آنلاین میزان بهره‌وری است و اطلاعات لازم را در اختیار مدیران می‌گذارد تا بر تصمیم‌گیری‌های آینده نظارت داشته باشند.

یکی از مفیدترین گزارش‌ها برای درک دلایل خرابی محاسبه مقدار از کارافتادگی دستگاه‌هاست که علت تمام خرابی‌ها را ثبت می‌کند. از این رو صاحبان کسب و کارها با نصب مانیتور در سراسر خط تولید دید روشنی بر تمام تجهیزات خواهند داشت.
با این گزارش می‌توان به‌راحتی دلایل خرابی‌های برنامه‌ریزی نشده را شناسایی و علت دقیق وقوع آن ها را تحلیل و بررسی کرد تا نظارت دقیق‌تری بر نقاط حساس تولید قرار بگیرد.

در نتیجه جمع‌آوری سریع داده‌ها امری مهم در صنعت به‌شمار می‌آید، به همین دلیل در چند سال اخیر نرم‌افزارها و برنامه‌های تحلیلی جایگزین جمع‌آوری دستی داده‌ها و سیستم‌های وابسته به نیروی انسانی شده‌اند. اکنون تمامی کسب و کارها می‌توانند داده‌های خود را به کمک مانیتیت و با سرعت بیشتری جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کنند. از آنجایی که این داده‌ها مستقیماً از تجهیزات خط تولید به‌دست می‌آیند به آسانی علت ریشه‌ای مشکلات را مشخص می‌کند.

شما نیز می‌توانید برای بررسی داده‌‎‌های خود به سایت ما مراجعه کنید.