Produkcja
- czas operacji
- przepustowość
- zużycie komponentu
- straty
- tempo produkcji
- opóźnienia
Wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym
Odchylenie wykryte w trakcie procesu,nie po zamknięciu okresu.
INVO analizuje przebieg produkcji i operacji magazynowych w czasie rzeczywistym, identyfikując zachowania odbiegające od oczekiwanego przebiegu procesu.
247 kg
- Plan
- 213 kg
- Oczekiwany zakres
- 208–218 kg
- Rzeczywiste
- 247 kg
Wykryto anomalię
Zużycie komponentu znajduje się poza oczekiwanym zakresem dla tego etapu produkcji.
Zakres monitorowania
Cztery obszary analizowanew czasie rzeczywistym.
Magazyn
- wydania
- zwroty
- korekty
- nietypowe ruchy
- różnice stanów
Zakupy
- opóźnienia dostaw
- różnice ilościowe
- odchylenia cenowe
- jakość dostaw
Procesy operacyjne
- odchylenia od norm
- nietypowy przebieg procesu
- powtarzające się źródła strat
Reguły progowe a modele uczące się
Zamiast definiować każdy próg,system wyznacza oczekiwany zakres na podstawie danych historycznych.
Tradycyjny alert progowy
Odchylenie > 10% → alert.
INVO Intelligence
Czy przebieg tej operacji jest nietypowy dla danego produktu, zestawienia materiałowego, wielkości partii, etapu procesu i aktualnego kontekstu?
W klasycznym ERP użytkownik definiuje regułę: przekroczenie wartości odniesienia o 10% generuje alert. Pojawia się pytanie, na jakiej podstawie przyjęto akurat taki próg.
Dla jednego produktu +8% mieści się w normalnej zmienności procesu, dla innego już +3% stanowi istotne zaburzenie. Dlatego zakres normy wyznaczany jest na podstawie danych historycznych.
Jak to działa
Na jakiej podstawie systemrozpoznaje odchylenie?
01
Zbiór referencyjny prawidłowych operacji
Dla każdego konkretnego egzemplarza produktu INVO analizuje między innymi:
Produkcja
- produkt
- zestawienie materiałowe
- liczba sztuk
- partia
Materiał
- wydany surowiec
- zużyty surowiec
- straty
Kontekst
- czas
- linia
- etap procesu
Historyczne przykłady prawidłowego przebiegu procesu, przechowywane w hurtowni danych operacyjnych.
02
Wyznaczanie oczekiwanego zakresu
Dla 1 000 sztuk produktu X model wyznacza oczekiwane zużycie właściwe dla bieżącego kontekstu procesowego:
Oczekiwany zakres208–218 kg
Zakres nie pochodzi z ręcznie wprowadzonego limitu - wynika z rzeczywistego zachowania procesu odzwierciedlonego w danych.
03
Istotność zależy od kontekstu procesowego
Ta sama wartość procentowa może mieć różne znaczenie w zależności od zmienności procesu.
Zmienność procesu ±1%
+4% = istotne odchylenie
Proces o większej zmienności
+8% = w granicach normy
Monitorowanie na żywo
Prognoza jest porównywana z rzeczywistymprzebiegiem procesu, w trakcie.
247 kg
- Plan
- 213 kg
- Oczekiwany zakres
- 208–218 kg
- Rzeczywiste
- 247 kg
Wykryto anomalię
+15,9% powyżej oczekiwanego poziomu
Nietypowe wydanie magazynowe dla partii #4821.
Obszary do weryfikacji
- ważenie
- wydanie materiału
- straty
- zgodność z BOM
Technologia stojąca za tym rozwiązaniem
W tej klasie zastosowań wykorzystuje się między innymi Isolation Forest, modele statystyczne, autoenkodery oraz - dla rozbudowanych danych sekwencyjnych - modele szeregów czasowych.
Architektura modelu nie jest stałym elementem produktu - jej wybór zależy od charakterystyki zbioru danych klienta.
Pipeline
- zbieranie danych
- kontrola jakości danych
- trenowanie
- walidacja na danych historycznych
- porównanie modeli
- wdrożenie
- monitorowanie dryfu danych i modelu
Szacowany efekt finansowy
Wczesne wykrywanie odchyleń ogranicza straty materiałowe,koszt reklamacji oraz przestoje produkcji.
Zakład o rocznym zużyciu materiałów na poziomie 80 mln zł
- Niewyjaśnione odchylenia i straty
- 2% = 1,6 mln zł
- Zakładana redukcja dzięki wczesnej detekcji
- 20%
- Efekt roczny
- 320 000 zł
Osiągnięcie efektu nie wymaga eliminacji większości strat. Przy dużej skali produkcji nawet wykrycie niewielkiego odsetka odchyleń pokrywa koszt wdrożenia systemu.
Kalkulator ROI
Oszacuj potencjał na własnych parametrach.
Niewyjaśnione odchylenia, nadmierne zużycie i straty wyrażone jako udział w wartości materiałów.
Wartość strat: 1 600 000 zł
Potencjał oszczędności
320 000 zł
/ rok
≈ 26 667 zł miesięcznie
Poglądowa symulacja potencjalnych oszczędności - wartości nie stanowią gwarantowanego rezultatu.
Wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym
Reakcja w trakcie procesu,nie po zamknięciu miesiąca.
INVO identyfikuje odchylenia w produkcji i operacjach magazynowych.