Big Data y Cloud Industrial Cómo evitar ROIs turbios?

Transcripción

1 edinn, All information contained in this document is copyrighted. Big Data y Cloud Industrial Cómo evitar ROIs turbios? EL NUEVO PARADIGMA DE PRODUCCIÓN INDUSTRIAL EN LA ERA DIGITAL

2 Evolución de la Industria Antes: Trabajos Manuales Productos únicos Mercado por proximidad

3 Evolución del entorno Antes Industria 1.0 Producción Manual Semimanual Industria 2.0 Industria 3.0 Industria 4.0 En Masa Semi manual Localizada En masa Automatizada Semilocalizada Mercado Local Regional Estatal Global Global En Masa Automatizada Deslocalizada Control Manual Manual Manual Mix Man- Aut Automático P. Clientes Existen te Existente Existente Adaptado Personalizado Compet. Local Regional Estatal Global Global

4 Evolución Funcional Área Funcional Producció n Antes Industria 1.0 Industria 2.0 Industria 3.0 Industria 4.0 X X X X X Dirección X X X X Ventas X X X X X Logistica X X X Informátic a Marketing Otras nuevas X X X X

5 Cada vez se complica más la manera de hacer negocios: Competencia global Cambios muy rápidos Resumen Mucha información, pero es difícil sacarle rendimiento Entorno complejo NO BASTA CON HACER LAS COSAS BIEN, HAY QUE HACERLAS DE LA MEJOR MANERA POSIBLE. IMPRESCINDIBLE: CONTROLAR LOS PROCESOS DE LA EMPRESA Y OPTIMIZARLOS

6 Tecnologías Se están desarrollando nuevas soluciones, para mejorar la competitividad y adaptarse al mercado: MES (Manufacturing Execution System) y OEE CLOUD COMPUTING BUSINESS/OPERATIONAL INTELLIGENCE BIG DATA Y metodologías de trabajo como la cultura de mejora continua, o LEAN Management.

7 MES + OEE Es un sistema que permite de manera fiable: Conocer cómo va la producción y Controlarla. Detectar dónde hay puntos de mejora. Verificar si los cambios realizados son eficaces. Saber el rendimiento de los agentes o procesos implicados en producción. Poder mejorar la rentabilidad, mediante la reducción de costes de manera sencilla. Implicar a la organización en la cultura de mejora continua, o LEAN Management. Tener una visión global del proceso productivo, con detalles en profundidad de las anomalías de manera sencilla, visual, y de rápida implantación.

8 TIPOS DE INEFICIENCIAS 1) Disponibilidad paradas, esperas, etc. 2) Velocidad los resultados se retrasan Eficiencia Total = Resultados Consumos = 3) Calidad los resultados no son buenos 4) Consumos exceso de consumo de recursos La mejor clasificación para este propósito: Explica el 100% de las pérdidas operacionales. No se solapan.

9 CLOUD COMPUTING Retroalimentación: Informes para la toma de decisiones Información de producción no automática Acciones de mejora Procesado: Medición de eficiencias Información de producción automática

10 INTELIGENCIA OPERACIONAL

11 Algunos de nuestros clientes tienen 100M de registros de datos y sólo estamos explotando una pequeña parte BIG DATA

12 BIG DATA EJEMPLOS DE CASOS REALES: HUELLAS DE RIQUEZA SENDA DE ABANDONO OTROS: DEDIQUEMOS UNAS HORAS HADOOP, SAP HANA, SAS...

13 BIG DATA QUÉ ES REALMENTE BIG DATA? EXISTE UN MÉTODO ÚNICO? CUÁL ES LA APROXIMACIÓN MÁS APROPIADA?

14 EJEMPLO: MANUFACTURA Línea de embotellado Eficiencia total sin edinn: 42% Costes totales operacionales: /año Pérdida de disponibilidad.: 45% ( /mes) Pérdida de velocidad: 10% ( /mes) Pérdida de calidad: 5% ( /mes) Pérdida por consumo: 10% (-780 /mes) Eficiencia total con edinn: 52% Incrementando un 10% la eficiencia total, edinn le proporciona: /año

15 Logística interna Eficiencia total sin edinn: 42% Costes totales operacionales: /año Pérdida de disponibilidad.: 45% ( /mes) Pérdida de velocidad: 10% ( /mes) Pérdida de calidad: 5% (- 264 /mes) Pérdida por consumo: 10% (-60 /mes) EJEMPLO: SERVICIOS Eficiencia total con edinn: 52% Incrementando un 10% la eficiencia total, edinn le proporciona: /año

16 En 2015, con edinn M2: CASO REAL: AUTOMÓVIL En 2006, primeros 3 meses de uso de edinn M2: OEE medio 3 meses: 77,99% Procedimientos manuales para la captura de información Mediciones varían cada año en función de errores manuales. Enormes limitaciones por falta de información. OEE medio 3 meses: 84,02% + 6,035% Incremento OEE... Pero producen el doble! Una de las plantas más eficientes de su grupo a nivel mundial. Hasta un 40% de ahorros de costes obtenidos. Hasta un 90% de satisfacción. Datos (de gran valor mediante Big Data) disponibles acerca de sus operaciones: > 97 MM registros (periodo ). El petróleo del s. XXI El tiempo total dedicado por nuestro personal se ha reducido significativamente porque edinn M2 automatiza tareas para el control, gestión y optimización de la producción."

17 En 2015, con edinn M2: CASO REAL: ALIMENT. En 2009, primeros 3 meses de uso de edinn M2: OEE medio 3 meses: 65,33% Uso de sus propios indicadores no estándares e incorrectos. Mediciones varían cada año en función de errores manuales. Enormes limitaciones por falta de información. OEE medio 3 meses, mismo periodo: 84,3% Produciendo de 16,5 a 21 MM! La planta hoy es increíblemente eficiente. Un 10% de mejora de OEE el 1 er año. Posteriormente, mucho más. Cómo han mejorado? Reducción de StShort, análisis de microparadas, análisis de velocidad, etc. Datos (de gran valor mediante Big Data) disponibles acerca de sus operaciones: > 50 MM registros (periodo ). El petróleo del s. XXI Obtuvimos una mejora en la eficiencia del 10%, en el primer año de uso del sistema.

18 HERRAMIENTAS

19 RESUMEN Estamos en un entorno muy dinámico, global y supercompetitivo Nos obliga a mejorar y aprovechar al máximo la información, externa e interna Tener las herramientas que permitan tomar decisiones ágiles para evolucionar

20 edinn, All information contained in this document is copyrighted. David Tronchoni CEO