高度なビジネスインテリジェンスで製造効率を向上

多くの企業は依然として従来のデータ管理方法を使用しており、多くの場合、正確なデータに基づくとは程遠い従来の観察方法に基づいてビジネスおよび運用上の意思決定を行っています。このような種類の方法を使用すると、古い情報による「事後」分析が行われ、十分に正確ではない決定が下される可能性があります。

産業部門は、私たちがインダストリー 4.0 と呼ぶデジタル変革を経験しています。これは、レガシーシステムを超えてエンドツーエンドのサプライチェーンの可視性を獲得することが急務であるためであり、新しいテクノロジーの使用がその転換点となります。

変化するビジネス環境に直面して、メーカーは競争力を維持するために新しいテクノロジーを採用する必要があります。ここでビジネスインテリジェンスが基本的な役割を果たします。

ビジネスインテリジェンスとは何ですか?

ビジネスインテリジェンス (BI) とは、意思決定プロセスを改善することを目的として、情報を知識に変換し、企業の運営を横断的に分析できるようにする戦略とツールの使用を指します。

デジタル時代の真っ只中、十分な情報に基づいた意思決定を行うことは、企業の主な差別化要因の 1 つです。この投稿では、ビジネスインテリジェンスが製造プロセスをどのように改善できるかについて説明します。

業界にとってのデジタル変革の重要性

製造業におけるビジネスインテリジェンスの利点

ビジネスインテリジェンスは、これまで製造現場で隔離されていた情報やデータを取得し、適切なアクセスソースに取り込む可能性を企業に提供します。そこで、個々の部門は、自分の分野に関連する意思決定を行うために必要な情報にアクセスできます。同時に、監督者と管理者は、システム全体が最高の生産性で稼働していることを確認できます。

企業は多くの場合、機器のメンテナンスやスタッフのトレーニングに細心の注意を払っていますが、ビジネスインテリジェンスプロセスに対しては同様の取り組みを行っていないことがよくあります。データの収集と評価におけるこうしたギャップは、生産の遅延やコストの超過につながる可能性があります。

ただし、適切な情報を適切なタイミングで提供することで、複数の実際の利点を生み出すことができます。

エンドツーエンドのサプライチェーンの可視性

パンデミックの余波で、小売店はサプライチェーンの重要性を理解しながら、在庫切れの状況に直面しました。

サプライチェーン分析とデータの最新化により、戦略管理者とデータ管理者はエンドツーエンドのサプライチェーンの可視性を確立し、顧客、サプライヤー、パートナーに適切な優先順位を付けると同時に、データのサイロ化を排除できます。

業務効率

各マシンと部門のパフォーマンスを追跡することで、管理者は生産サイクル中のエラーを削減し、修正することができます。発送と受け取りでは、効率を最適化するために原材料を注文する必要性を特定し、ジャストインタイムの注文需要を満たす能力を高めることもできます。

生産性管理

管理者はビジネスインテリジェンスを使用して従業員、マシン、部門ごとのダウンタイムを追跡し、変更が必要な箇所を判断できます。予測分析を使用すると、潜在的な生産ボトルネックを予測して回避し、継続的な生産性を確保できます。
在庫管理

在庫にある商品や資材は、莫大な予算を浪費する可能性があります。重要なのは、ビジネスインテリジェンスを使用して、適切な原材料が生産要件を満たしていること、および顧客のニーズを満たすのに十分な在庫が手元にあることを確認することです。
製造サイクルの追跡

高品質の製品を生産しながら収益性を維持するには、製造サイクルをできるだけ短くする必要があります。
品質基準

管理者は、基準に従って製造されたコンポーネントの数と、最終的に廃棄物となるコンポーネントの数を把握する必要があります。紛失または欠陥のある製品のコストを削減すると、間接的に全体の収益性が向上します。
チームのモニタリングと有効性

機器は、メンテナンスや生産の遅延によるダウンタイムを最小限に抑えながら、最高の効率で動作する必要があります。チームパフォーマンス管理により、チーム全体の効率を監視および改善するための指標を追跡できます。
コンプライアンス管理

多くのメーカーは安全性と性能の要件を満たす必要があります。ビジネスインテリジェンスは、メーカーがコンプライアンス基準を維持できるようにするための知識を提供します。

製造プロセスの改善における BI の最も重要な役割は、すべての個別コンポーネントの監視と強化が長期的な収益性の向上につながることです。