Gestion quotidienne allégée avec AWS

Contextualiser les données des tableaux de gestion quotidienne de Tulip Lean avec les systèmes d'enregistrement afin d'obtenir de meilleures informations sur les améliorations opérationnelles.

Objectif

Les tableaux de Lean Daily Management sont essentiels pour permettre une visibilité au niveau de la cellule, de la ligne et de l'usine. Il est également essentiel de conduire rigoureusement des réunions aux trois niveaux (cellule, ligne et usine) afin d'escalader facilement les problèmes en cas de besoin.

Il est également important de faire en sorte que ces réunions soient aussi axées sur les données que possible.Learn more with our article all about Lean Daily Management here{target=_blank}

Les réunions de Lean Daily Management peuvent généralement s'articuler autour d'un tableau SQDC (Safety, Quality, Delivery, Cost) tel que celui présenté ci-dessous :

Deux améliorations significatives peuvent être apportées par Tulip et AWS : 1. Numériser les tableaux de Lean Daily Management avec les applications Tulip pour rationaliser la capture des métriques et l'enregistrement des actions d'escalade. 2. Transférer les données de l'application Lean Daily Management vers AWS où elles peuvent être analysées dans le contexte de l'ingénierie, de la chaîne d'approvisionnement et d'autres données de l'entreprise.

Ces deux domaines d'amélioration pour les tableaux de gestion quotidienne allégée offrent la possibilité de créer plus concrètement des actions qui comptent ainsi que des opportunités d'amélioration plus larges au niveau de l'entreprise, enracinées dans les données de fabrication de l'atelier.

Par exemple, l'ingénierie peut revoir la conception des pièces en fonction du retour d'information de l'opérateur, etc.

Architecture et configuration

L'architecture offre plusieurs options en fonction des exigences en matière d'ingestion et de stockage des données. Vous trouverez ci-dessous un exemple d'architecture pour commencer :

Nous allons la parcourir étape par étape ci-dessous.

Création de données

Les applications Tulip sont utilisées pour gérer les réunions quotidiennes de gestion de l'allègement. Des applications telles que l'application Lean Dashboard de la bibliothèque peuvent être utilisées à cette fin.

Cela permet aux superviseurs de capturer clairement les détails au niveau de l'atelier et de les stocker soit dans des enregistrements d'achèvement, soit dans des tables Tulip.

Ingestion de données

Les analystes de données peuvent utiliser une simple fonction lambda pour interroger les données de Tulip ou un script plus robuste sur Glue ETL. Cela peut dépendre de l'expérience acquise ainsi que des exigences de la charge de travail. Si un nettoyage des données est nécessaire, Glue ETL peut offrir plus d'options.Ce guide sur l'interrogation des données de la table Tulip à partir d'une fonction lambda AWS peut s'appliquer aux deux options.

Pour l'ingestion et la contextualisation des données ERP et d'autres données d'entreprise, il existe une variété d'options allant des API REST et Glue ETL / Lambda à l'utilisation d'AWS AppSync.

En option, les données des machines peuvent être capturées à partir d'IoT Sitewise ou d'IoT Core pour un contexte d'atelier plus approfondi.

Stockage des données

Les données de Tulip et d'autres systèmes d'entreprise peuvent être stockées dans un certain nombre d'options. Voici quelques exemples : * Base de données relationnelle : une base de données relationnelle existante (par exemple, AWS RDS) peut être utilisée pour stocker les données de gestion quotidienne allégée et ensuite les analyser sur l'outil de Business Intelligence (BI) de votre choix * Lac de données : S3 en conjonction avec Glue et AWS Athena peut également être utilisé pour stocker facilement des données sans utiliser de base de données, puis les interroger avec Athena de manière sans serveur * Entrepôt de données : de nombreuses autres options telles que Redshift existent également en fonction de vos restrictions de données, du volume et d'autres considérations.

Analyse et visualisation des données

Pour commencer, les données peuvent être analysées à l'aide d'outils Bi tels qu'Amazon Quicksight, PowerBI et Tableau.

En outre, les informations de gestion quotidienne peuvent également être analysées à un niveau plus granulaire à l'aide d'outils tels que Sagemaker notebooks si des analyses plus approfondies sont nécessaires.

Exemple de création de valeur

Retour d'information de la chaîne d'approvisionnement et de l'ingénierie

En analysant les données de gestion quotidienne allégée parallèlement aux données de la chaîne d'approvisionnement et de l'ingénierie, vous pouvez comprendre si la cause profonde d'un problème de défaut ou de livraison peut résulter de problèmes plus larges dans la chaîne d'approvisionnement ou dans les conceptions de produits elles-mêmes. La contextualisation des données à travers l'atelier (Lean Daily Management), la chaîne d'approvisionnement et l'ingénierie permet cette analyse plus large.

Analyse comparative

L'agrégation des données relatives à la gestion quotidienne allégée sur plusieurs lignes, sites et unités commerciales facilite l'analyse comparative afin de comprendre les cellules les plus performantes et de savoir comment relayer au mieux les pratiques de pointe dans l'ensemble de l'entreprise.

Étapes suivantes

Une fois que vous aurez maîtrisé cette architecture initiale, l'ajout d'informations provenant des données IoT des machines est une excellente étape pour dresser un tableau complet des performances de l'atelier.

En outre, consultez l'article sur la récupération de toutes les tables Tulip pour plus de contexte sur la récupération correcte de toutes les données de Tulip.