Principais insights: Analisou dados da planta de produção para identificar gargalos e ineficiências, com recomendações de modelos preditivos para resolver problemas que podem causar Perda de receita anual de 20 a 30%.

Sobre o cliente

Uma grande empresa de energia com operações globais, focada na otimização dos processos de fabricação para melhorar a eficiência, reduzir custos e garantir a entrega oportuna.

O desafio

Como muitas empresas baseadas em manufatura, o cliente precisava melhorar a produção e a programação para:

• Reduza os custos operacionais, de mão de obra e de estoque.
  
  
• Otimize a utilização do equipamento e aumente a capacidade.
  
  
• Melhore a entrega pontual dos produtos.
  

Os gargalos no processo de produção estavam levando a ineficiências e possíveis perdas de receita, e o cliente queria maior visibilidade desses problemas.

A abordagem de Marvik

Usando dados da planta de produção, nós:

• Identificou gargalos e ineficiências no planejamento e nas operações.
  
  
• Executado limpeza de dados e engenharia de recursos para preparar o conjunto de dados, que incluiu aproximadamente 1.500 exemplos e 44 variáveis de planejamento e rastreamento de fabricação.
  
  
• Conduziu experimentos preliminares para explorar padrões e oportunidades.
  
  
• Recomendações propostas para o futuro modelos preditivos para:
  
  
  
  • Melhore a previsão do rendimento da produção e do estoque com base nas tendências históricas.
    
    
  • Otimize a alocação de equipamentos e recursos do operador.
    
    

A solução foi desenvolvida com Python, Jupyter, Scikit-learn, TensorFlow, Keras e PyTorch.

Os resultados e o impacto

• Forneceu insights acionáveis sobre as ineficiências do processo.
  
  
• Delineou um roteiro claro para implementar modelos preditivos para reduzir gargalos e melhorar o planejamento de recursos.
  
  
• Enfrentou um desafio que, de acordo com a IDC, causa Perda de receita anual de 20 a 30% para a maioria das empresas.
  

Por que isso importa

Ao aproveitar os dados da fábrica e estabelecer as bases para a modelagem preditiva, o cliente pode passar da solução reativa de problemas à eficiência proativa, reduzindo custos, aumentando a capacidade e protegendo a receita.