ML21.Industry
Een fabriek met meer dan 100 verschillende machines en meer dan 150 operators, die meer dan 1200 verschillende producten produceren ondervond dat een groot aantal bestellingen niet op tijd, zonder duidelijke oorzaak, werden uitgevoerd. CodeNext21 heeft verschillende technieken gebruikt om de hoofdoorzaak van deze vertraging te identificeren en weg te nemen. Ten tweede wordt het CodeNext21-monitoringdashboard nog steeds gebruikt om realtime inzicht te krijgen in de productie-efficiëntie.
Process mining
Als eerste fase in deze business case werd process mining gebruikt om het fabricageproces te reconstrueren en inzicht te krijgen in de werking van de fabriek. Reeds in deze fase werden verschillende anomalieën in de fabrieksoperaties ontdekt (bijv. Afwijkingen van aanbevolen machinetypes)
Use case:
De capaciteit van een complex productiesysteem met meer dan 100 machines verhogen.
Resultaat:
Capaciteit met extra 20% vergroot en kosten op machines bespaard.
Afwijkingen opsporen
Onze state-of-the-art anomaliedetectiesoftware maakte korte metten met het opsporen van de afwijkende factoren in het productieproces. Enkele van onze belangrijkste bevindingen zijn:
Resultaten
Met behulp van ons data-analyseplatform identificeerde de klant de hoofdoorzaak van hun vertragingen en verbeterde de doorvoer van hun systeem met meer dan 20%.
Continuous monitoring
Ons realtime detectieplatform heeft ingebouwde monitoringdashboards. De klant blijft deze dashboards gebruiken om hun proces in realtime te volgen. Hierdoor is feedback vroeg in het productieproces mogelijk, waardoor vertragingen zo vroeg mogelijk worden verholpen en de leveringstermijnen niet worden beïnvloed.
