Perspectivas clave: Datos analizados de la planta de producción para identificar cuellos de botella e ineficiencias, con recomendaciones de modelos predictivos para abordar los problemas que pueden causar Pérdida de ingresos anual del 20 al 30%.

Acerca del cliente

Una importante empresa de energía con operaciones globales, enfocada en optimizar los procesos de fabricación para mejorar la eficiencia, reducir los costos y garantizar la entrega oportuna.

El desafío

Al igual que muchas empresas basadas en la fabricación, el cliente necesitaba mejorar la producción y la programación para:

• Reduzca los costos de mano de obra, inventario y operación.
  
  
• Optimice la utilización del equipo y aumente la capacidad.
  
  
• Mejore la entrega puntual de los productos.
  

Los cuellos de botella en el proceso de producción generaban ineficiencias y posibles pérdidas de ingresos, y el cliente quería una mayor visibilidad de estos problemas.

El enfoque de Marvik

Al utilizar los datos de la planta de producción, nosotros:

• Se identificaron cuellos de botella e ineficiencias en la planificación y las operaciones.
  
  
• Realizado limpieza de datos y ingeniería de funciones para preparar el conjunto de datos, que incluía aproximadamente 1500 ejemplos y 44 variables de seguimiento de la planificación/fabricación.
  
  
• Realicé experimentos preliminares para explorar patrones y oportunidades.
  
  
• Recomendaciones propuestas para el futuro modelos predictivos para:
  
  
  
  • Mejore la previsión del rendimiento de la producción y el inventario en función de las tendencias históricas.
    
    
  • Optimice la asignación de los equipos y los recursos del operador.
    
    

La solución se creó con Python, Jupyter, Scikit-learn, TensorFlow, Keras y PyTorch.

Los resultados y el impacto

• Proporcionó información práctica sobre las ineficiencias de los procesos.
  
  
• Describió una hoja de ruta clara para implementar modelos predictivos a fin de reducir los cuellos de botella y mejorar la planificación de los recursos.
  
  
• Se abordó un desafío que, según IDC, causa Pérdida de ingresos anual del 20 al 30% para la mayoría de las empresas.
  

Por qué es importante

Al aprovechar los datos de la planta y sentar las bases para el modelado predictivo, el cliente puede pasar de la resolución reactiva de problemas a la eficiencia proactiva, lo que reduce los costos, aumenta la capacidad y protege los ingresos.