Gerenciamento diário enxuto com AWS

Contextualize os dados dos quadros do Tulip Lean Daily Management com os sistemas de registro para obter melhores percepções sobre melhorias operacionais

Objetivo

Os quadros de gerenciamento diário Lean são cruciais para permitir a visibilidade em nível de célula, linha e fábrica. Também é fundamental conduzir rigorosamente reuniões nos três níveis (célula, linha e fábrica) para escalar facilmente os problemas conforme necessário.

Também é importante fazer com que essas reuniões sejam tão orientadas por dados quanto possível.Learn more with our article all about Lean Daily Management here{target=_blank}

As reuniões da Gestão Diária Lean geralmente podem girar em torno de um quadro SQDC (Segurança, Qualidade, Entrega, Custo), como o apresentado a seguir:

Há duas melhorias significativas que podem ser feitas com a Tulip e a AWS: 1. Digitalizar os quadros do Lean Daily Management com aplicativos da Tulip para otimizar a captura de métricas e o registro de ações de escalonamento. 2. Transmitir os dados do aplicativo Lean Daily Management para o AWS, onde eles podem ser analisados mais detalhadamente no contexto da engenharia, da cadeia de suprimentos e de outros dados da empresa.

Essas duas áreas de aprimoramento para os painéis de gerenciamento diário enxuto criam a oportunidade de criar ações mais concretas que importam, bem como oportunidades de aprimoramento mais amplas em nível empresarial, com base nos dados de fabricação do chão de fábrica.

Os exemplos podem incluir o redesenho de peças pela engenharia com base no feedback do operador e muito mais.

Arquitetura e configuração

A arquitetura tem várias opções com base nos requisitos de ingestão e armazenamento de dados. Veja abaixo um exemplo de arquitetura para começar:

Vamos examiná-la passo a passo abaixo

Criação de dados

Os aplicativos Tulip são usados para gerenciar as reuniões diárias de gestão lean. Aplicativos como o Lean Dashboard na biblioteca podem ser usados para essa finalidade.

Isso permite que os supervisores capturem claramente os detalhes do chão de fábrica e os armazenem em registros de conclusão ou em tabelas Tulip

Ingestão de dados

Os analistas de dados podem usar uma função lambda simples para consultar dados do Tulip ou um script mais robusto no Glue ETL. Isso pode depender da experiência existente, bem como dos requisitos da carga de trabalho. Se for necessária a limpeza dos dados, o Glue ETL poderá oferecer mais opções.Este guia sobre consulta de dados da tabela Tulip a partir de uma função lambda do AWS pode ser aplicado a ambas as opções

Para ingerir e contextualizar o ERP e outros dados corporativos, há uma variedade de opções que vão desde APIs REST e Glue ETL/Lambda até o uso do AWS AppSync.

Opcionalmente, os dados da máquina podem ser capturados do IoT Sitewise ou do IoT Core para obter mais contexto do chão de fábrica.

Armazenamento de dados

Os dados da Tulip e de outros sistemas corporativos podem ser armazenados em várias opções. Abaixo estão alguns exemplos: * Banco de dados relacional: um banco de dados relacional existente (por exemplo, AWS RDS) pode ser usado para armazenar dados de gerenciamento diário enxuto e, em seguida, analisá-los na ferramenta de Business Intelligence (BI) de sua escolha * Data Lake: O S3, em conjunto com o Glue e o AWS Athena, também pode ser usado para armazenar facilmente os dados sem usar um banco de dados e, em seguida, consultá-los com o Athena em um modo sem servidor * Data Warehouse: muitas outras opções, como o Redshift, também existem, dependendo de suas restrições de dados, volume e outras considerações.

Análise e visualização de dados

Como um ponto de partida simples, os insights podem ser analisados em ferramentas Bi, como Amazon Quicksight, PowerBI e Tableau.

Além disso, as informações de gerenciamento diário enxuto também podem ser analisadas em um nível mais granular com ferramentas como os notebooks Sagemaker, caso seja necessária uma análise mais profunda.

Exemplo de criação de valor

Feedback da cadeia de suprimentos e da engenharia

Ao analisar os dados do gerenciamento diário lean juntamente com os dados da cadeia de suprimentos e de engenharia, você pode entender se a causa raiz de um problema de defeito ou de entrega pode ser resultado de problemas mais amplos na cadeia de suprimentos ou nos próprios projetos dos produtos. A contextualização dos dados do chão de fábrica (Gerenciamento Diário Lean), da cadeia de suprimentos e da engenharia permite essa análise mais ampla

Benchmarking

A agregação dos dados do Gerenciamento Diário Lean em várias linhas, locais e unidades de negócios permite um benchmarking mais fácil para entender as células de melhor desempenho e compreender a melhor forma de transmitir as práticas líderes em toda a empresa.

Próximas etapas

Depois que você dominar essa arquitetura inicial, a inclusão de insights dos dados de IoT das máquinas é uma ótima próxima etapa para obter uma visão completa do desempenho do chão de fábrica.

Além disso, confira o artigo Fetch all Tulip Tables para obter mais contexto sobre a obtenção adequada de todos os dados do Tulip