Gegevens in Intralogistic gebruiken om de ROI voor automatisering te bepalen
Als u een magazijn, een fulfillment center of een productiebedrijf leidt, weet u maar al te goed dat een goede materiaalstroom het verschil kan maken bij het buiten de deur krijgen van voorraden of artikelen van punt A naar punt B, vooral op tijd. Terwijl sommige bedrijven de koers kunnen aanhouden met weinig proceswijzigingen gedurende de seizoenen of jaarlijkse veranderingen, groeien andere bedrijven, voegen ze voorraden toe of veranderen ze hun processen volledig. Het zijn dit soort scenario's die een ravage kunnen en zullen veroorzaken als de processen niet goed worden doorgelicht.
Bij SSI SCHÄFER kan ons team van deskundigen op het gebied van gegevensanalyse helpen bij het nemen van deze cruciale beslissingen om de materiaalstromen te optimaliseren. De moeilijke beslissingen over wanneer het het beste is om een geautomatiseerde oplossing te implementeren of zelfs of het beter is om een semi-geautomatiseerd systeem te implementeren worden vaak niet genomen. Dit kan echter een kostbare vergissing zijn. Dit soort beslissingen wordt vaak overgelaten aan voorgevoelens of "moeten we" scenario's zonder dat er wordt nagedacht over gegevensanalyse voor materiaalverwerking. Toch kan een gegevensanalyse helpen bepalen welk type product u nodig hebt om uw materiaalstromen te optimaliseren en op welk moment die investering optimaal is. Het kan ook bepalen of een proces beter geschikt is met extra arbeid of een beter magazijnbeheersysteem. Het hangt allemaal af van uw gegevens.
Gegevensanalyse kan helpen bepalen waar en wat te verbeteren
De meeste mensen zouden geen huis bouwen zonder blauwdruk, maar veel operationele teams veranderen of implementeren apparatuur of processen zonder een volledig inzicht in het resultaat. Dat gebeurt niet met opzet, maar meestal in lagen van veranderingen in de loop van de tijd. Zodra er dus iets gebeurt binnen de toeleveringsketen of de bedrijfsvoering, beginnen deze kleine veranderingen zich op te stapelen. Maar net zoals een lappendeken uiteindelijk gaat lekken, gaan processen die zich hebben ontwikkeld uiteindelijk kapot als ze niet worden doorgelicht met een goede gegevensanalyse. En een complete analyse voor intern transport kan precies zijn wat nodig is om de activiteiten van uw bedrijf te stroomlijnen. Na verloop van tijd vinden er veranderingen plaats, vindt er productinnovatie plaats en worden er processen of veranderingen doorgevoerd. Een volledige gegevensanalyse kan bestaande processen nemen en een diepe duik nemen in voorspellende analyses om te zien waar de kans op knelpunten het grootst is, te begrijpen welke veranderingen nodig zijn en apparatuurimplementaties door te lichten voordat er kapitaal wordt uitgegeven.
Input, analyse en dienovereenkomstige planning voor de beste resultaten
Vraagt u zich af welk type gegevens nodig zijn voor de analyse? Dat is vrij eenvoudig, maar de meeste gegevensanalyse draait om de volgende soorten gegevens:
-Ordergegevens
-Item stamgegevens
-Goederen in gegevens
-Retourgegevens
De gegevens worden vervolgens gevalideerd en voorbereid voor analyse. De gegevens worden vervolgens gesimuleerd voor verschillende scenario's op basis van potentiële processen, apparatuur en arbeid. Dit type gegevens kan ook afkomstig zijn van de klant of aanvullende marktanalyses met big data van derden die kunnen worden gebruikt om scenario's in te lagen, waarbij meestal wordt gekeken naar piekdagen, stresstests, evenwichtige scenario's en kritieke gebieden binnen materiaalverwerkingsactiviteiten. Het is belangrijk om een goed afgerond beeld te krijgen van het volume van de eigenlijke operatie. Hoewel uw systeem tijdens het hoogseizoen moet werken, wilt u ook niet te veel ontwerpen voor twee dagen per jaar, vooral voor iets dat misschien beter kan worden beheerd met een eenvoudige proceswijziging, een betere IT-softwareoplossing of een ontwerp van de lay-out. Deze proofs-of-concept zijn uiterst waardevol voor zeer complexe systemen of nieuwe concepten met verschillende procesdrivers.
Zodra de gegevens zijn geanalyseerd, kan men indicaties verwachten van veranderingen in de doorvoer, het gebruik, de verblijftijden, voorgestelde wijzigingen in de lay-out, IT-strategieën en documentatie. Het hangt echt af van wat de gegevens aangeven.
Hoe begint u?
Denkt u dat uw activiteiten baat kunnen hebben bij een gegevensanalyse? Neem dan contact op met de data-experts van SSI SCHÄFER. Ons team van gegevensanalisten werkt graag met u samen om te bepalen wat er voor het onderzoek nodig is en hoe u aan de slag kunt gaan.
