Procesy wytwórcze są coraz bardziej złożone, rozproszone i… generują coraz większą liczbę danych, które trzeba szybko agregować, zestawiać i analizować, aby na ich podstawie podejmować optymalne decyzje zarządcze. Pomagają w tym systemy MI (Manufacturing Intelligence) z gruby narzędzi BA (Business Analytics).
Przedsiębiorstwa produkcyjne muszą mierzyć się z coraz większymi wyzwaniami w zakresie zarządzania danymi, które z jednej strony wynikają z problemu Big Data, a z drugiej – z rosnących wymagań w zakresie zwiększania przejrzystości procesów. Tymczasem dobrze dostosowany do potrzeb przedsiębiorstwa system BI (Business Intelligence) umożliwia wielowymiarowe analizy danych z tak różnych obszarów, jak produkcja, sprzedaż, HR, logistyka czy finanse. W dodatku analizy mogą być wykonywane w czasie niemal rzeczywistym, czyli tu i teraz, co daje pełny obraz działalności firmy, jej wydajności i kondycji. System BI zapewnia też wykonywanie symulacji i na tej podstawie reagowanie na potencjalne sytuacje kryzysowe, zagrażające np. płynności firmy.
Narzędzia BI zapewniają znacznie szybszy dostęp do danych i informacji zgromadzonych w firmie. Użytkownik może samodzielnie wybierać potrzebny mu zestaw danych i dokonywać ich inteligentnej eksploracji, uniezależniając się od raportów przygotowywanych na zlecenie przez inne działy. Ważnym atutem jest również mobilność aplikacji. Dostęp do danych za pomocą przeglądarki internetowej znacznie usprawnia współpracę i staje się istotnym elementem strategii komunikacji w firmie. Nic więc dziwnego, że systemy BI cieszą się rosnącym zainteresowaniem – zwłaszcza wśród firm produkcyjnych, transportowych i logistycznych.
Okiem analityków
Według raportu firmy analitycznej IDC „Worldwide Business Analytics Software 2013–2017 Forecast and 2012 Vendor Shares” (sierpień 2013 r.) światowy rynek BA wzrósł w 2012 r. o 8,7%, do 34,9 mld USD (w 2011 r. wzrost był wyższy – o 15%). IDC przewiduje roczny wzrost (CAGR – rok do roku) o 9,7% do 2017 r. Paradoksalnie, dynamice rynku sprzyja trudna sytuacja finansowa wielu przedsiębiorstw.
W ostatnich latach zmienił się także profil użytkownika. Systemy BI do tej pory były wykorzystywane głównie przez duże przedsiębiorstwa, a teraz sięgają po nie także mniejsze podmioty. Według raportu firmy analitycznej Aberdeen Group w USA aż 50% działów obsługi klienta w małych i 63% w średnich firmach korzysta z rozwiązań BI. Podobnie jest w działach finansowych – aż 39% działów finansowych małych firm i 57% średnich ma wdrożone rozwiązania BI.
Polski rynek rozwiązań BI także ma się coraz lepiej. Firmy szukając rozwiązań, które zapewnią im prosty i szybki dostęp do raportów i analiz z różnych obszarów działalności, od produkcji przez sprzedaż po finanse i HR – coraz chętniej i częściej sięgają po nowoczesne rozwiązania z tej grupy. Najbliższe lata będą należały do rozwiązań Business Intelligence – prognozują analitycy rynku IT. W latach 2009–2012 polski rynek zaliczył wzrost aż o 28% – wynika z danych Instytut-IT.pl. Na jego kondycję nie wpłynęła negatywnie ani trudna sytuacja na światowych giełdach, ani pogarszająca się kondycja wielu rodzimych firm.
Rośnie też świadomość korzyści zapewnianych przez tego typu narzędzia. Zgodnie z badaniami Link Leaders aż 50% firm jako powód wdrożenia rozwiązania BI podaje chęć zwiększenia wydajności operacyjnej oraz zredukowanie kosztów. Niemal 60% robi to, aby usprawnić prognozy dotyczące np. sprzedaży i wyeliminować z nich błędy.
Potrzeby użytkowników
Termin Business Intelligence prawdopodobnie wymyślił Hans Peter Luhn (1896–1964), który specjalizował się w systemach klasy SDI (Selective Dissemination of Information – Selektywnego Udostępniania Informacji) oraz KWIC (Key Words In Context – mechanizmu autokontekstowania). Pierwszy system klasy BI został opisany w 1958 r. w artykule „A Business Intelligence System”.
Systemy BI składają się z dwóch podstawowych elementów: Hurtowni Danych (Data Warehouse) i mechanizmów dostępu do wiedzy przechowywanej w bazie danych. Przydają się wszędzie tam, gdzie istotne jest posiadanie spójnej, aktualnej i rzetelnej informacji o stanie określonej dziedziny działalności. Na przykład szef produkcji jest w stanie dzięki nim monitorować wydajność pracowników produkcyjnych, gniazd produkcyjnych, identyfikować wąskie gardła oraz odchylenia od normatywów, kontrolować jakość produkcji, a także planować jej wielkość i koszty.
Firmy nie zadowalają się już wskaźnikami zebranymi tylko z jednego obszaru działalności, np. sprzedaży lub produkcji. Od systemów BI oczekuje się dzisiaj o wiele szerszego wsparcia. Rok 2013 to według analityków dominacja systemów otwartych, które integrują i komunikują się z oprogramowaniem innych dostawców w czasie rzeczywistym. Takie systemy gromadzą dane z baz ERP, MPR II, CRM, HR i BPM w jednej, wspólnej bazie, a następnie wykorzystują je do analiz, przetwarzając w konkretną wiedzę biznesową.
Jakie czynniki decydują o możliwości poprawy efektywności przedsiębiorstw produkcyjnych? Jakie współczesne rozwiązania wspierają decydentów w zarządzaniu firmą?
– Niewątpliwie podstawowym celem, jaki powinni sobie stawiać zarządzający firmami, jest opracowanie metody analizy zapewniającej na bieżąco wyznaczać kierunki działań w przyszłości tak, aby zmaksymalizować zyski firmy – wyjaśnia Witold Czmich z firmy ASTOR. – Do takiej analizy niezbędne są skorelowane dane o produkcji i biznesie, dotyczące przeszłości (zarówno odległej, jak i tej najbliższej), jak również informacje o zbliżających się wyzwaniach w przyszłości. Na przykład jeżeli firma obserwuje obecnie zwiększoną sprzedaż produktów połączoną z kumulującymi się zamówieniami, należy już teraz przedsięwziąć odpowiednie kroki, aby „jutro” produkcja mogła skutecznie zmierzyć się z wyzwaniem zrealizowania zwiększonej liczby zamówionych towarów. Odpowiedź na pytanie, jaką wydajność musimy osiągnąć i jakie zasoby będą potrzebne na produkcji, aby zrealizować zamówienia – znajdziemy oczywiście, analizując informacje o osiągniętej wydajności produkcji w przeszłości, połączone z informacjami, jakie zasoby były wtedy wykorzystywane. Przykład pokazuje, jak ważne jest nie tylko korelowanie informacji pomiędzy różnymi systemami, ale przede wszystkim tworzenie na bazie skorelowanych danych analiz wyprzedzających, zapewniających płynne prowadzenie produkcji w ciągle zmieniających się warunkach biznesowych.
W większości firm produkcyjnych ogromna liczba informacji zebranych w hurtowniach danych powoduje, że analitycy mają kłopoty z korelowaniem ich i zestawianiem w formie czytelnych wykresów czy tabel, które posłużyłyby do podejmowania optymalnych decyzji zarządczych. Właściwe narzędzia powinny ułatwiać oglądanie danych z różnych perspektyw, równolegle, aby można było odkrywać zależności między procesami bez znajomości technik raportowania czy języka SQL.
Przykładowe funkcje MI
Na polskim rynku działa wielu dostawców rozwiązań BI/MI, w artykule nie mamy jednak miejsca na zaprezentowanie ich oferty, przytoczymy więc tylko kilka przykładów, eksponując najważniejsze funkcje systemów. Główne korzyści z ich używania to dostęp do obszernej, uporządkowanej, dokładnej i zsynchronizowanej bazy wiedzy o produkcie (z uwzględnieniem historii), szybsze spełnianie oczekiwań oraz preferencji docelowych klientów i rynków.
Rozwiązanie typu Enterprise Manufacturing Intelligence o nazwie Wonderware Intelligence, oferowane w Polsce przez firmę ASTOR, na tle innych, klasycznych rozwiązań BI wyróżnia się m.in. zakresem czasu danych, dla których można tworzyć analizy. Według dostawcy klasyczne rozwiązania BI z trudem radzą sobie z danymi bieżącymi, zmieniającymi się z minuty na minutę – ich przeznaczenie to przede wszystkim analiza danych wolno zmiennych – np. sprzedaż, działania marketingowe. Tymczasem w rozwiązaniach przeznaczonych dla przemysłu kluczowym czynnikiem jest czas i umiejętność analizy danych generowanych w bardzo krótkich odstępach czasu. Rozwiązanie Wonderware wspiera użytkownika na każdym etapie analizy – od momentu zbierania danych aż do udostępnienia wyników. Zapewnia także spójny zestaw wskaźników, którymi posługują się użytkownicy, umożliwia jednoczesne pobieranie danych wejściowych z różnych (często niejednorodnych) źródeł danych.
Schemat działania Wonderware Intelligence
Ważnym elementem jest też kontekstowość danych – wszystkie informacje znajdujące się w bazie danych są ze sobą kontekstowo powiązane, np. zlecenia produkcyjne są powiązane z wyrobami oraz maszynami, a z nimi z kolei można powiązać koszty produkcji. Tak powiązane ze sobą informacje są punktem wyjściowym do dalszych analiz, mających na celu np. ograniczenie kosztów produkcji. Przygotowane analizy można udostępniać przez portal pozostałym użytkownikom, aby na co dzień mogli śledzić efektywność produkcji w określonym zakresie i dążyć do jej poprawy.
Według przedstawiciela firmy QlikTech kluczowe znaczenie zwłaszcza dla kadry zarządzającej mają samodzielne narzędzia analityki biznesowej. Tradycyjne rozwiązania analityki biznesowej, oparte na zapytaniach i kostkach danych, mogą działać w oparciu o pamięć, zapewniając krótszy czas reakcji, ale stale potrzebują obsługi działu IT, który ręcznie zarządza tak ważnymi dla użytkowników powiązaniami między danymi.
Tymczasem platforma QlikView Business Discovery, rozwiązanie analityki biznesowej typu in-memory, oferuje użytkownikom możliwość samodzielnego podejmowania innowacyjnych decyzji. Dzięki zebraniu wszystkich ważnych danych z różnych źródeł w jednej aplikacji i odkrywaniu powiązań między nimi łatwiej zrozumieć zawiłości biznesu, w czym pomaga wizualizacja danych z wykorzystaniem dynamicznych pulpitów i analiz. Niemniej istotna jest możliwość korzystania z danych w każdym miejscu i czasie za pomocą urządzeń przenośnych.
Z kolei w pełni zintegrowany pakiet SAS Data Management zapewnia zarządzanie danymi w ramach całego przedsiębiorstwa zarówno w ujęciu operacyjnym, jak i strategicznym. Rozwiązanie oferuje szeroki zakres funkcji, m.in. wspólny model dostępu do danych (Data Access), procesy ETL i ELT, systemową ocenę i poprawę jakości danych (Data Quality), wsparcie strategicznego zarządzania danymi w firmie (Data Governance). Pełna skalowalność umożliwia realizację dowolnych modeli architektonicznych, od pojedynczego komputera, przez wykorzystanie technik wirtualizacji lub udostępnienie oprogramowania w architekturze cloud computing.
Podobnie rozwiązanie SAP HANA – oparte na technologii in-memory – umożliwia sterowanie wszystkimi aspektami działalności przedsiębiorstwa w czasie rzeczywistym. Może być wykorzystywane jako baza danych nowej generacji, platforma analityczna czy jako podstawa szybszego przetwarzania transakcyjnego.
Natomiast firma Sabur oferuje PLUTO Live Report, 64-bitowy system do raportowania klasy BI, stworzony specjalnie na potrzeby automatyki. Dla systemu raportującego, analizującego ogromne liczby wpisów historycznych, najwyższa wydajność jest kluczowym parametrem. 64-bitowy system przetwarza jednocześnie znacznie większą ilość danych, co poprawia ogólną wydajność programu. Dzięki integracji najnowszych standardów (OPC UA i OPC DA) PLUTO zapewnia dostęp do najświeższych informacji w czasie rzeczywistym, a także danych i zdarzeń historycznych, pochodzących z większości źródeł i urządzeń obiektowych (jak systemy SCADA, bazy danych historycznych, sterowniki PLC, moduły RTU, repozytoria plików, liczniki, rejestratory). Program może rejestrować tysiące wpisów na sekundę w wielu bazach danych.
PLUTO jest przeznaczony dla przedsiębiorstw oczekujących szybkich i wiarygodnych informacji obiektowych. Na bieżąco zbiera i przekształca dane obiektowe w cenne informacje biznesowe przedstawione w postaci analiz i raportów. Oferuje unikatową możliwość tworzenia raportów w trybie live (na bieżąco wyświetlanych na ekranie). Jest nie tylko narzędziem do raportowania, lecz także rejestratorem danych i wydajnym systemem do zarządzania informacjami obiektowymi (Plant Information Management – PIM), który umożliwia zasilanie aplikacji typu MES, ERP i BI wartościowymi danymi.
Ten miniprzegląd oferty to… zaledwie czubek góry lodowej. Na polskim rynku istnieje wiele interesujących rozwiązań MI, które mogą być dostosowane do konkretnych potrzeb przedsiębiorstw produkcyjnych.
Regresja liniowa w systemie PLUTO Live Report firmy Sabur
Co niesie przyszłość
Zarządy firm pragną mieć swobodny dostęp do informacji, by na bieżąco kontrolować najważniejsze wskaźniki i reagować z wyprzedzeniem na sytuacje awaryjne. Tylko w ten sposób mogą mieć wgląd w procesy zachodzące w całej firmie, a to z kolei zapewnia optymalizację działalności, generowanie większych zysków, a w przypadku produkcji – eliminację tzw. wąskich gardeł. Firmy, którzy decydują się na wdrożenie zaawansowanych rozwiązań BI, pozostają konkurencyjne, natomiast te, które do analizy danych strategicznych stosują arkusze kalkulacyjne, mają niewielkie szanse na rynku.
W dodatku maleją ceny rozwiązań, a niektórzy dostawcy oferują także możliwość zakupu licencji w formie miesięcznej subskrypcji, której cena nie przekracza kosztów zatrudnienia analityka w przedsiębiorstwie.
Narzędzia analityczne są coraz bardziej cenione wśród technik IT stosowanych w biznesie – jako „rozwiązania na trudne czasy”. W obszarze produkcji również staną się wkrótce nieodzownym elementem strategii zarządzania, zapewniają bowiem efektywne przetwarzanie dużych ilości danych pochodzących z różnych źródeł. Nadeszła pora na Manufacturing Intelligence – analizę danych z produkcji.
W artykule zostały wykorzystane materiały od firm: ASTOR, QlikTech, Sabur, SAP Polska, SAS Institute. Wymienionym firmom dziękujemy.
Witold Czmich, ekspert ds. systemów MES/EMI, ASTOR: Manufacturing Intelligence – hurtownia danych w firmie produkcyjnej
Wielu menedżerów firm produkcyjnych przyznaje, że korelacja informacji pochodzących z systemów produkcyjnych z informacjami biznesowymi powiązanymi z łańcuchem dostaw jest niezmiernie ważna dla rozwoju przedsiębiorstwa. Często jednak zdarza się, że gdy występuje potrzeba takiej analizy skorelowanych danych, wielu menedżerów nie ma odpowiednich narzędzi analitycznych, a dane są mało precyzyjne lub niekompletne.
Za dostarczanie odpowiednio precyzyjnych oraz wiarygodnych danych z produkcji odpowiedzialne są systemy MES (Manufacturing Execution System) lub przemysłowe bazy danych, zwane często Historianami. Bez nich trudno mówić o jakiejkolwiek analizie. Dokładne dane z produkcji powiązane z informacjami biznesowymi, pochodzącymi najczęściej z systemów ERP, to baza, na której można budować rozwiązania typu BI (Business Intelligence) oraz EMI (Enterprise Manufacturing Intelligence).
Najnowsze rozwiązania oferują użytkownikom możliwość korelacji informacji biznesowych z danymi produkcyjnymi pozyskiwanymi bezpośrednio z parku maszynowego. Podczas wyboru rozwiązania warto zwrócić uwagę, aby było maksymalnie otwarte na integrację z innymi systemami. Rozwój firm produkcyjnych trwa wiele lat i często powstaje niejednorodne środowisko informatyczne w sferze produkcji. Po pewnym czasie mamy do czynienia z różnymi urządzeniami technologicznymi oraz oprogramowaniem pochodzącym z różnych epok i stworzonym w różnych technologiach – systemy SCADA, HMI, Historian czy MES pochodzące od różnych producentów. Aby połączyć te dane z informacjami biznesowymi, należy zastosować takie narzędzia, które umożliwią nie tylko elastyczne analizy, ale także połączenie wszelkich wymaganych informacji pochodzących z różnych źródeł w jednej hurtowni danych.
Marcin Mazur, Regional Director, Eastern Europe, Greece and Israel, QlikTech: Trendy w rozwiązaniach BI
Jedną ze ścieżek rozwoju BI wg Gartnera jest dalszy rozwój Data Discovery (przez nas nazywanego Business Discovery), może nie tyle wypierając inne rozwiązania BI, co komplementarnie je uzupełniając. Tradycyjni dostawcy BI będą dostarczali oprogramowanie bardziej raportowe, a QlikView i inni dostawcy Business Discovery będą dostarczali rozwiązania dla użytkowników biznesowych, którzy nie tylko pragną przeczytać sztywny raport, ale mogą również analizować dane i zadawać kolejne pytania.
QlikView nieustannie pracuje nad oprogramowaniem, by było jeszcze bardziej przyjazne użytkownikowi (by nie potrzebował dodatkowych szkoleń technicznych) oraz wbudowuje kolejne rozszerzenia. Planowany jest dalszy rozwój QlikView w kierunku platformy dla dużych przedsiębiorstw, lepiej zarządzanej, z większą możliwością wykorzystania API, co zapewnia korzystanie z oprogramowania w szerszym zakresie. Zmienia się również koncepcja tworzenia aplikacji, gdyż szybko postępująca konsumeryzacja IT wymusza poniekąd przystosowanie oprogramowania do obsługi za pomocą dotyku.
Paweł Gajda, architekt rozwiązań biznesowych, ekspert ds. analityki, SAP Polska: Informacje dostępne w czasie zbliżonym do rzeczywistego
Aplikacje SAP Business Suite, działające w oparciu o bazę danych nowej generacji SAP HANA, umożliwiają sterowanie wszystkimi aspektami działalności przedsiębiorstwa w czasie rzeczywistym.
Dla przedsiębiorstwa z branży produkcyjnej oznacza to innowacje w następujących obszarach: szybkiego tworzenia nowych planów w celu uruchamiania procesów MRP w krótszych cyklach, symulacji scenariuszy „co – jeśli” w czasie rzeczywistym, pełną synchronizację podaży i popytu dzięki informacjom dostępnym w czasie zbliżonym do rzeczywistego, takim jak dokładność prognoz, pokrycie magazynowe i prognozy dostaw.
W obszarze kontroli przepływu materiałów aplikacje zapewniają prewencyjną identyfikację materiałów o znaczeniu krytycznym, szybkie przeprowadzanie testów wykonalności dla zleceń produkcyjnych, monitorowanie zapasów i stanów magazynowych w czasie rzeczywistym.
SAP Business Suite on HANA zmienia diametralnie proces optymalizacji zakupów, tworząc kompleksowe środowisko zakupów w czasie rzeczywistym oraz możliwość precyzyjnego negocjowania kontraktów dzięki dostępowi do dokładnych danych na temat zleceń i planowania sprzedaży.
Grzegorz Joachimiak, dyrektor handlowy, Business Intelligence & Business Process Management, DomData AG: Analiza może być prowadzona w wielu wymiarach i miarach
Systemy klasy Business Intelligence to nie tylko narzędzia dla zarządów czy specjalistów od finansów. Są równie skuteczne w procesach planowania i kontroli produkcji (np. stany zleceń produkcji, ich przebieg) czy w utrzymaniu ruchu np. całych linii produkcyjnych.
Co więcej zaawansowane możliwości analityczno-sprawozdawcze są tak duże, że powstała podgrupa systemów BI, zwana Enterprise Manufacturing Intelligence. Strategiczne cele w zarządzaniu produkcją i utrzymaniu ruchu są dla tego typu narzędzi bardzo podobne jak w innych zastosowaniach: zapewnić lepsze gospodarowanie zasobami, szybsze reagowanie na zmiany w kluczowych wskaźnikach efektywności, udostępniać w czasie rzeczywistym dane niezbędne do podejmowania decyzji.
Poszczególne dane mogą odnosić się do wybranego odcinka produkcji, całego zakładu lub koncernu. Jednym słowem analiza może być prowadzona w wielu wymiarach i miarach. Ograniczeniem możliwości analitycznych jest praktycznie tylko wyobraźnia i skala działalności firmy.
Dane źródłowe do tego typu analiz mogą pochodzić z dowolnego systemu klasy ERP, SCADA, MES czy LIMS (Laboratory Information Management Systems), a sama prezentacja danych powinna się odbywać w sposób zapewniający łatwą i jednoznaczną interpretację, np. w formie tzw. kokpitów menedżerskich ze wskaźnikami – podobnych do tych, które znamy z desek rozdzielczych samochodów.
Dzięki takiej intuicyjnej formie prezentacji można bardzo szybko uzyskać odpowiedzi na pytania o dostępność danego produktu czy surowca w magazynach bądź na hali produkcyjnej, jakie jest bieżące zużycie, jak kształtowało się w dowolnie wybranym momencie. Czy poszczególne wskaźniki produkcji, zapasów, są zgodne z założeniami, a jeśli nie, to dlaczego. W tym ostatnim przypadku dzięki technologii „drill down” można bardzo szybko wejść w głąb danego zjawiska i sprawdzić, dlaczego dany wskaźnik wygląda tak a nie inaczej.
W przypadku służb utrzymania ruchu systemy BI mogą się sprawdzić przy monitoringu dowolnych czynników wpływających na funkcjonowanie procesów produkcyjnych. System BI może umożliwić dostęp do aktualnych danych nt. sytuacji w parku maszynowym całej fabryki bądź poszczególnych linii produkcyjnych. Dane te mogą dotyczyć stanu maszyn, rurociągów, linii energetycznych, zaworów itd.
Z kolei parametrami podlegającymi monitoringowi może być temperatura, ciśnienie, natężenie, napięcie, prędkość, czas itp. Prezentowane wyniki mogą dotyczyć dowolnego momentu w czasie i na bieżąco być porównywane z danymi historycznymi bądź takimi, które są uznane za optymalne/wzorcowe. Dzięki temu łatwiej stworzyć zaawansowany i kompleksowy system alarmowy zapewniający szybszą reakcję na już powstałe bądź zbliżające się awarie.
Ekran z przykładowego rozwiązania z wykorzystaniem InForum BI Studio
Autor: Elżbieta Jaworska, MSI Polska