Aby zdobyć i zatrzymać serca klientów, firmy z branży CPG (consumer packaged goods) muszą codziennie znajdować sposoby na zwiększenie swojej konkurencyjności. Prawie siedmiu na dziesięciu konsumentów twierdzi, że są skłonni porzucić obecną markę, jeśli znajdą alternatywę wyższej jakości w innym miejscu. Obecnie prawie 33% amerykańskich klientów twierdzi, że nie są lojalni wobec marek - są skłonni do zakupów.

Jak zdobyć zaufanie klientów i przywrócić ich lojalność? (W końcu lojalni powracający klienci zazwyczaj wydają więcej niż nowi klienci!). Dane mogą być Twoją tajną bronią.

Im więcej informacji można zebrać i przeanalizować na hali produkcyjnej w celu usprawnienia produkcji na zapleczu, tym bardziej można zoptymalizować wydajność, wprowadzić produkty na półki sklepowe przed konkurencją i szybciej dostarczać klientom produkty wyższej jakości.

Których danych z zakładów CPG warto używać?

Dla większości zakładów generowanie danych nie jest problemem. Twój zakład już generuje mnóstwo danych, niezależnie od tego, czy zdajesz sobie z tego sprawę, czy nie:

• Dane z monitoringu BHP
• Dane pracowników i operatorów
• Dane inżynieryjne
• Dane alarmów/powiadomień maszyn
• Dane śledzenia materiałów
• Dane dotyczące wielkości produkcji
• Dane dotyczące bezpieczeństwa

Problem polega na określeniu, które dane należy wykorzystać. Nie trzeba rejestrować i analizować wszystkich danych: Dane, które mają największe znaczenie, to informacje, które pomogą utrzymać zakład CPG w ruchu, zoptymalizować produktywność pracowników i obniżyć koszty.

Gdy zrozumiesz, w jaki sposób kluczowe parametry wydajności zakładu wpływają na produkcję, będziesz w stanie określić, w jaki sposób wpływają one na jakość produktów wytwarzanych w zakładzie, a także jak szybko produkty mogą przemieszczać się z linii produkcyjnej na półkę sklepową. Można to osiągnąć poprzez dostarczanie danych OT do platformy analitycznej w celu agregacji, analizy, korelacji i podejmowania decyzji w celu odblokowania nowych możliwości.

Na przykład, przechwytywanie danych o ogólnej efektywności sprzętu (OEE) dotyczących wykorzystania maszyn i urządzeń może pomóc w zapobieganiu przestojom.

Oto przykład tego, jak to może działać: Dane OEE mogą informować o tym, kiedy sprzęt został zainstalowany, jak długo działał, kiedy wystąpiły awarie, dlaczego do nich doszło itp. Informacje te można dostosować do zaleceń producenta sprzętu dotyczących wymiany, aby ustanowić procesy konserwacji predykcyjnej, które pozwolą pracownikom na proaktywne przeprowadzanie konserwacji w oparciu o użytkowanie i potrzeby, zamiast reagować po awarii sprzętu.

Gdy zakład jest gotowy, dane te można wykorzystać do przeniesienia konserwacji na wyższy poziom: konserwację preskryptywną.

Dzięki uczeniu maszynowemu, konserwacja preskryptywna umożliwia dostosowanie warunków pracy sprzętu i niezbędnej konserwacji w oparciu o pożądane wyniki. Zlecenia pracy i alerty są generowane automatycznie i wysyłane do personelu konserwacyjnego i magazynowego ze szczegółowymi informacjami o tym, które urządzenie uległo awarii, gdzie się znajduje, kiedy uległo awarii i co spowodowało awarię.

Zamiast polegać na ludziach, zakulisowy system analizuje dane z różnych źródeł, aby mieć oko na operacje.

Po zebraniu znacznej ilości danych można wskazać i rozwiązać typowe przyczyny przestojów i problemów z wydajnością, takie jak:

• Nieplanowane wymagania konserwacyjne
• Brakujące materiały eksploatacyjne
• Awaria elektryczna
• Zmiana produktu

Gromadzenie danych o zakładach CPG bez marnowania zasobów

Jednak pozyskiwanie, przesyłanie, organizowanie i zarządzanie tymi danymi nie zawsze jest tak łatwe, jak się wydaje. Informacje pochodzą z różnych miejsc i od różnych zespołów. Są przechowywane w różnych lokalizacjach. Odmienne systemy nie obsługują silnych możliwości raportowania, co może prowadzić do powolnego procesu decyzyjnego, który zmniejsza produktywność.

W niektórych zakładach CPG pracownicy muszą korzystać z wielu różnych narzędzi i szukać w wielu różnych miejscach, aby znaleźć potrzebne dane, co marnuje czas i wysiłek oraz uniemożliwia im skupienie się na zadaniach o wysokiej wartości.

W innych przypadkach pracownicy mogą próbować zsynchronizować narzędzia i systemy biznesowe, aby uzyskać informacje, których szukają. Mogą też ręcznie wprowadzać dane z jednego systemu do drugiego, co staje się męczące i stwarza okazję do popełnienia błędu ludzkiego. Zarządzanie tym samym zestawem danych w dwóch różnych systemach prowadzi również do niespójności i wycieku danych.