Data Analytics inom tillverkande industri
Data-driven tillverkning
Från osäkerhet till precision
I tillverkande industri är data en avgörande faktor för framgång – men utan rätt analys kan den istället bli en bromskloss. Två av de största utmaningarna vi ser är osäkra säljprognoser och brist på kontroll över produktionskapaciteten.
Oförutsägbara försäljningssiffror leder till ineffektiva inköp, höga lagernivåer och felaktig resursallokering. Samtidigt samlar produktionen in enorma mängder data, men utan en enhetlig metod för att mäta effektivitet blir kapacitetsplaneringen en utmaning.
Med avancerad dataanalys kan dessa problem vändas till möjligheter. Genom AI-drivna prognoser, realtidsövervakning och automatiserade insikter hjälper vi företag att minska kapitalbindning i lager, öka produktionens verkningsgrad och optimera strategiska investeringar.
Vill du veta hur du kan ta din produktion till nästa nivå? Läs mer om våra lösningar
Rebtech’s lärdomar & erfarenhet
Utmaningar
Utifrån våra erfarenheter är det i huvudsak två områden som är avgörande för våra kunders framgång inom tillverkande industri. Det finns fler utmaningar men dessa två är där dataanalys skapar max verkningsgrad.
Osäkra säljprognoser
- Oförutsägbara försäljningssiffror leder till ineffektiva inköp, höga lagernivåer och felaktig resursallokering.
- Små avvikelser i säljprognosen kan skapa stora problem i hela värdekedjan.
- Onödigt kapital binds i lager och produktionen blir ineffektiv.
Produktionskapacitet utan kontroll
- Stora datamängder finns, men saknas sammanhang och insikter.
- Ingen enhetlig metod för att mäta effektivitet och flaskhalsar.
- Svårt att optimera produktionen och öka kapaciteten på rätt sätt.
- Svårighet att förutse underhåll och framtida investeringar
Vår lösning
Det finns olika sätt att hantera dessa utmaningar genom dataanalys. Här följer några utvalda områden där vår expertis skapar värden till våra kunder.
Prognos och efterfrågestyrning
- Smart säljprognos: AI-drivna prognosmodeller som tar hänsyn till marknad, säsong och trender.
- Optimerat inköp & lager: Rätt mängd material på rätt plats i rätt tid. Detta skapas genom att ta in både ostrukturerad data kring omvärld (tex. rådande marknadspriser på råvaror) samt avancerad analys av kunders köpbeteenden för att undvika för hög kapitalbindning i lager.
- Effektiv logistik: Förbättrade transport- och distributionsplaner genom bättre insikt i efterfrågan.
Produktionsanalys & kapacitetsoptimering
- Produktionsövervakning i realtid: Få en helhetsbild över effektivitet och flaskhalsar. Detta kräver en uppkopplad produktion som normalt producerar en mängd data – som inte används fullt ut för att skapa insikter.
- Mät och förbättra OEE (Overall Equipment Effectiveness): Visualisera och förbättra maskinutnyttjandet med hjälp av AI/ML.
- Automatiserade insikter: AI-analys av produktionsdata för att snabbt identifiera förbättringsområden.
Förväntade resultat
- Minskad kapitalbindning i lager
- Högre verkningsgrad i produktionen
- Optimering avseende planerat underhåll
- Underlag för strategiska investeringsbeslut
