Nel settore manifatturiero, vengono raccolti più dati operativi che mai. Vengono calcolati parametri relativi a disponibilità, prestazioni, qualità, ecc., e suddivisi per giorno, linea di prodotto e turno. Tutti questi dati sono ampiamente disponibili in dashboard, spesso dislocate in tutto lo stabilimento di produzione. I responsabili di produzione possono analizzare i dati per capire esattamente come e perché la produzione ha avuto un andamento positivo o negativo ieri, la settimana scorsa o il mese scorso. Tuttavia, quando viene chiesto loro come migliorare i propri parametri, indicano la barra più grande in un diagramma di Pareto o forniscono risposte vaghe sulla riduzione degli errori e sul miglioramento delle prestazioni. Questo può portare a inseguire un indicatore ritardato, un problema errato o un problema isolato, con conseguente spreco di risorse.
Un approccio migliore consiste nell'applicare modelli predittivi e previsioni per capire cosa accadrà in futuro e creare un piano di gestione degli asset per il miglioramento. In questa presentazione, illustreremo gli strumenti di JMP che possono essere utilizzati per analizzare i dati operativi e le tecniche di previsione basate su questi dati per identificare con precisione le aree su cui concentrare gli sforzi di miglioramento. Questa presentazione tratterà i seguenti argomenti:
- Come utilizzare gli strumenti JMP per ripulire i dati operativi e prepararli per l'analisi.
- Diversi tipi di modelli da considerare per la previsione.
- Effettuare previsioni basate sui dati per stimare il futuro; identificare l'impatto dei miglioramenti.
La presentazione si conclude con una dimostrazione di come questo processo sia stato applicato a dati operativi reali e delle informazioni che ne sono derivate.
