Mérnöki támogatás jelentősége

Folyamatok mélyebb megértése

A gyártási és logisztikai folyamatok szoros kapcsolatban állnak a mérnöki ismeretekkel. Szinte minden jelentős változtatás, illetve magasszintű döntés mögött mérnöki tudás áll. A korszerű és folyamatosan fejlődő mérnöki ismeretek felhasználása egy adat-vezérelt folyamatmodell bemutatásra ad lehetőséget.

A folyamatbányászat a folyamatmenedzseléshez kötődő azon technikák összessége, melyek lehetővé teszik a folyamatok esemény log-okon alapuló analízisét. Az egyes folyamatokat leíró nyers adatokat gyűjti és rendezetten tárolja log-okban a MES (manufacturing execution system). Adatbányászat alatt, egy erre a célra specifikált algoritmust alkalmazunk a MES által rögzített esemény log-okban található adatokra, hogy egyértelműen azonosítani tudjunk bizonyos trendeket, mintákat és egyéb részleteket. Az adatbányászat elsődleges célja a folyamatok mélyebb megértése és így azok hatékonyságának növelése.

Folyamatszimulációs technikák

A MES által gyűjtött hatalmas adatmennyiségből egyre nehezebb adatelemzési technikák segítségével átlátni a folyamatok egészét. Adatbányászat segítségével könnyebben kilehet szűrni a folyamatokat leíró adatokat a MES által lementett esemény log-okból. Így kiaknázva a „Big data”-t, eredményként egy pontos leírást kapunk a gyártási folyamatokról. Az adatbányászattal elérhetővé válik a gyártást leíró folyamat modellje, mely betekintést nyújt az aktuális gyártási folyamatokba. A kapott modell alkalmas a folyamat diszkrét eseményalapú szimulációjára, a szimuláció pedig a folyamat tökéletesítésére, illetve a „mi lenne ha” folyamat feltételezéseken alapuló módosítások tesztelésére.

Gyártási rendszerek szimulációja szoftveres analízis útján történik, mely során fontos adatokat tudhatunk meg a vizsgált rendszerrel kapcsolatban. Adott rendszeren belül egy szűk részt vizsgálva adott változás hatásai könnyen megjósolhatók, ellenben ha a rendszer egészére szeretnénk, annak globális hatását megállapítani, az csak nehezen, vagy egyáltalán nem állapítható meg. A szimulációk abban segítenek, hogy ezen változások hatását megtudjuk becsülni.

A Sunstone RTLS a következő adatokat biztosítja a folyamatszimulációs szoftver részére:

  • Egységnyi idő alatt legyártott termékek száma
  • Adott termék rendszerben töltött ideje
  • Adott termék sorban töltött ideje
  • Állomások közötti szállítási idő
  • JIT kiszállítás
  • A raktárkészlet felépítése
  • A raktár készlet jelenlegi állapota
  • A gépek és a dolgozók százalékos kihasználtsága