Бережливое ежедневное управление с AWS

Контекстуализация данных с досок ежедневного управления Tulip Lean с системами учета для получения более полной информации о производственных улучшениях

Назначение

Доски Lean Daily Management крайне важны для обеспечения видимости на уровне клетки, линии и завода. Кроме того, очень важно проводить строгие совещания на всех трех уровнях (клетка, линия и завод), чтобы легко эскалировать проблемы по мере необходимости.

Также важно, чтобы эти совещания максимально опирались на данные.Learn more with our article all about Lean Daily Management here{target=_blank}

Ежедневные совещания по бережливому управлению обычно проводятся вокруг доски SQDC (безопасность, качество, доставка, стоимость), как показано ниже:

С помощью Tulip и AWS можно добиться двух значительных улучшений: 1. Оцифруйте доски Lean Daily Management с помощью приложений Tulip, чтобы упростить сбор метрик и запись действий по эскалации 2. Передача данных приложения Lean Daily Management в AWS для дальнейшего анализа в контексте инженерных данных, данных цепочки поставок и других данных предприятия.

Эти две области улучшения для досок бережливого ежедневного управления создают возможность для более конкретного создания действий, которые имеют значение, а также более широких возможностей улучшения на уровне предприятия, основанных на производственных данных из цеха.

В качестве примера можно привести перепроектирование деталей на основе отзывов операторов и многое другое.

Архитектура и настройка

Архитектура имеет несколько вариантов в зависимости от требований к вводу и хранению данных. Ниже приведен пример архитектуры для начала работы:

Давайте рассмотрим ее шаг за шагом ниже.

Создание данных

Приложения Tulip используются для управления ежедневными совещаниями по бережливому управлению. Для этого можно использовать такие приложения, как Lean Dashboard в библиотеке.

Это позволяет руководителям четко фиксировать детали на уровне цеха и сохранять их либо в записях о завершении работ, либо в таблицах Tulip.

Ввод данных

Аналитики данных могут использовать либо простую лямбда-функцию для запроса данных из Tulip, либо более надежный скрипт на Glue ETL. Это может зависеть от имеющегося опыта, а также от требований к рабочей нагрузке. Если требуется очистка данных, Glue ETL может предоставить больше возможностей.Это руководство по запросу данных из таблицы Tulip с помощью лямбда-функции AWS может применяться к обоим вариантам

Для ввода и контекстуализации ERP и других корпоративных данных существует множество вариантов, начиная от REST API и Glue ETL / Lambda и заканчивая использованием AWS AppSync.

В качестве опции можно захватить данные о машинах из IoT Sitewise или IoT Core для дальнейшего контекста цеха.

Хранение данных

Данные из Tulip и других корпоративных систем могут храниться в различных вариантах. Ниже приведены некоторые примеры: * Реляционная база данных: существующая реляционная база данных (например, AWS RDS) может использоваться для хранения данных ежедневного управления и последующего анализа с помощью выбранного вами инструмента Business Intelligence (BI) * Озеро данных: S3 в сочетании с Glue и AWS Athena также можно использовать для удобного хранения данных без использования базы данных и последующего бессерверного запроса к ним с помощью Athena * Хранилище данных: существует множество других вариантов, таких как Redshift, в зависимости от ограничений, объема и других соображений.

Аналитика и визуализация данных

Для начала можно проанализировать данные с помощью таких инструментов Bi, как Amazon Quicksight, PowerBI и Tableau.

Кроме того, если требуется более глубокая аналитика, информацию о бережливом ежедневном управлении можно анализировать на более детальном уровне с помощью таких инструментов, как блокноты Sagemaker.

Пример создания ценности

Обратная связь между цепочкой поставок и инженерами

Анализируя данные ежедневного управления бережливым производством вместе с данными цепочки поставок и инженерными данными, вы сможете понять, может ли первопричина брака или проблем с доставкой быть связана с более широкими проблемами в цепочке поставок или в самой конструкции продукта. Контекстуализация данных по цеху (бережливое ежедневное управление), цепочке поставок и инженерному обеспечению позволяет провести такой более широкий анализ

Бенчмаркинг

Агрегирование данных о бережливом ежедневном управлении по нескольким линиям, участкам и бизнес-подразделениям позволяет легче проводить сравнительный анализ для выявления наиболее эффективных подразделений и понимания того, как лучше всего распространить передовые методы на все предприятие.

Следующие шаги

После того как вы освоите эту начальную архитектуру, добавление данных IoT, полученных с помощью машин, станет отличным следующим шагом для создания полной картины производительности цеха.

Кроме того, ознакомьтесь со статьей Fetch all Tulip Tables для получения более подробной информации о правильной выборке всех данных из Tulip