ภาพวันนี้ของ Manufacturing Analytics

พื้นฐานการประหยัดต้นทุนและการบริหารการผลิต (Production Management : PM) ในภาคอุตสาหกรรมปัจจุบัน อาจไม่เพียงพอที่จะผลักดันให้องค์กรของคุณก้าวไปสู่การเป็นผู้นำในภาคธุรกิจในยุคอุตสาหกรรม 4.0 ได้อีกต่อไป การที่ผู้ผลิตจะประคองธุรกิจของตนให้อยู่รอดได้ในอนาคตนั้นขึ้นอยู่กับความฉับไวในการปรับตัวขององค์กร และการนำเทคโนโลยีด้าน AI เข้ามาช่วยขับเคลื่อน ซึ่งมาพร้อมด้วยความสามารถหลักที่สำคัญ คือ ช่วยลดความเสี่ยงในการบริหารงานและช่วยเพิ่มความสามารถในการเพิ่มผลผลิตโดยใช้ต้นทุนทรัพยากรต่ำที่สุด (Productivity)

เทคนิคต่างๆ สำหรับการบริหารการผลิต เช่น เทคนิค Six Sigma ที่เน้นการบริหารคุณภาพโดยพยายามให้มีของเสียน้อยที่สุด หรือเทคนิค Quantitative forecasting ที่มักใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์มาช่วยในการพยากรณ์ ยังคงเป็นพื้นฐานสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่มีข้อจำกัดของทรัพยากรด้านต่างๆ อาทิ เวลา, ต้นทุน, วัตถุดิบ, แรงงาน ฯลฯ

แล้วภาคการผลิตจะนำข้อมูลที่มีอยู่ในองค์กรส่วนต่างๆ มาวางแผนต่อยอดบนเทคนิคนั้นได้อย่างไร เป็นเรื่องที่ท้าทายอย่างยิ่ง การเข้าถึงข้อมูลที่ดี วิเคราะห์ข้อมูลอย่างทันท่วงที (Real-time) และอัตโนมัติ (Automated) รวมถึงการใช้เครื่องมือที่ดีเหมาะสมกับเทคนิคต่างๆ จะช่วยวางแผนและลดความเสี่ยงของการบริหารงานได้ ทั้งในมุมของ คุณภาพการผลิต (Manufacturing Quality), การจัดการโลจิสติกส์ และโซ่อุปทาน (Supply Chain Optimization) เป็นต้น

“ก่อนที่ Honda จะมาใช้งาน SAS พนักงานของเราต้องใช้เวลานานเป็นสัปดาห์ เพื่อรวบรวมรายงานข้อมูลการรับประกันทั้งหมด ให้อยู่ภายใต้ Excel spreadsheets แต่ด้วยความสามารถของ SAS Tools ทำให้เราทุกคนเห็นรายงานเดียวกันเหล่านั้นทั้งหมดบน Dashboard ออนไลน์ที่เข้าถึงได้ง่ายและสรุปข้อมูลให้เราโดยอัตโนมัติ โดยเราสามารถนำกำลังคน Workforce ดังกล่าว ไปใช้ประโยชน์กับงานโครงการอื่นที่สำคัญกว่าได้” มร.เคนดริค เคา ผู้ช่วยผู้จัดการ Advanced Analytics Group จากบริษัท อเมริกัน ฮอนด้า มอเตอร์ กล่าว

บริษัทผลิตรถบรรทุกชื่อดังอย่าง Volvo Trucks and Mack Trucks สามารถคาดการณ์ปัญหาเรื่องการซ่อมบำรุงรักษาและป้องกันการเสียของอะไหล่ โดยใช้ข้อมูลเซ็นเซอร์ IoT และโซลูชัน AI จาก SAS เข้ามาช่วยในการคาดการณ์ปัญหาด้านการซ่อมบำรุง ซึ่งสามารถช่วยลดระยะเวลาการหยุดการทำงานที่ไม่ได้คาดหมายไว้ ซึ่งการวิเคราะห์การแจ้งเตือนล่วงหน้าขั้นสูง (Advanced early-warning analytics) จะช่วยระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นตั้งแต่เนิ่นๆ ได้ แม้กระทั่งก่อนที่จะเกิดปัญหา เพื่อให้คุณสามารถดำเนินการแก้ไขในเชิงรุกและปรับปรุงผลลัพธ์ได้

จากที่กล่าวข้างต้นนั้นเป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนจากลูกค้าผู้ใช้งานจริงที่ทาง SAS ได้ใช้ Manufacturing Solutions เข้าไปช่วยในการทำงานให้เกิดประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น นอกจากนั้น SAS Manufacturing Solutions ยังมีคุณสมบัติด้านอื่นที่สำคัญอีก 3 ประการ ดังนี้

1. Connected Quality ช่วยเพิ่มคุณภาพการบริหารการผลิตและช่วยลด Defect หรือข้อผิดพลาดในการผลิต
2. Connected Service ช่วยให้การผลิตดำเนินการไปได้อย่างต่อเนื่อง รวมถึงช่วยวางแผนการบำรุงรักษา Preventive maintenance เครื่องจักรและอุปกรณ์ต่างๆ ในภาพรวมอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อให้มี Downtime กระทบกระบวนการผลิตน้อยที่สุด
3. Connected Supply Chain ช่วยให้วางแผนการจัดการ Supply chain ตั้งแต่ต้นทางคือ Demand Planning/Forecasting ไปจนถึงปลายทางในมุมของวัตถุดิบหรือสินค้าคงคลัง เพื่อลดต้นทุนในการจัดการด้านวัตถุดิบ

หากท่านมีความสนใจในโซลูชันเพิ่มเติมและต้องการปรึกษาการใช้งานวิเคราะห์โมเดลต่างๆ สามารถติดต่อได้ที่ This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.