Trong quá trình triển khai các dự án nhà máy Thông Minh, sản xuất Thông Minh, chắc hẳn chúng ta sẽ tự đặt câu hỏi : chúng ta sẽ lấy KPI gì để đánh giá mức độ Thông Minh và phát triển của hệ thống sản xuất, chuỗi cung ứng của mình, đây chính là kim chỉ nam để các nhà sản xuất hướng đến thành công trong các dự án nhà máy Thông Minh.
Bài viết này sẽ gợi ý chi tiết 10 chỉ số phân tích có giá trị nhất mà các nhà máy thông minh cần phải có để thúc đẩy tăng trưởng của mình.
Data Driven Manufacturing & Analytics
Chức năng Phân tích – Analytics, một yếu tố quan trọng để thúc đẩy tăng trưởng nhà máy thông minh. Hiện tại trong ngành đã có 68% các nhà sản xuất có các dự án nhà máy thông minh đang được triển khai chức năng. Dẫn đầu sự chuyển đổi này là lĩnh vực sản xuất rời rạc lắp ráp, với kế hoạch chuyển sang các nhà máy thông minh vào năm 2024.
Xem thêm : Data driven Manufacturing : Hệ thống Sản xuất dựa trên dữ liệu
Trong năm năm tới, các nhà sản xuất có kế hoạch ra mắt thêm 40% nhà máy, tăng đầu tư vào việc chuyển đổi. Tuy nhiên, với sự tiến bộ này, chỉ có 14% các nhà sản xuất nói rằng họ đang thành công với các dự án nhà máy thông minh của họ.
Đây là nơi các ứng dụng phân tích tham gia. Để phát triển một nhà máy thông minh thành công, việc chuyển đổi cần được xây dựng trên nền tảng phân tích để mang lại độ chính xác, rõ ràng và chính xác cao hơn, hay nói khác hơn chính là 1 nền tảng data platform dành riêng cho sản xuất.
Sức mạnh của các số liệu cung cấp cho các nhà máy thông minh khả năng hiển thị từ đầu đến cuối của hoạt động, cũng như giữ cho các nhà máy tập trung vào các mục tiêu cốt lõi và thay đổi nhu cầu của khách hàng.
Supplier quality – Quản lý chất lượng nhà cung cấp
Chỉ số này dùng để xác định mức độ hiệu quả của việc tích hợp quản lý hàng tồn kho, chất lượng và hệ thống tuân thủ, cũng như mức độ hiệu quả của chúng có thể cách ly các vấn đề chất lượng của nhà cung cấp trước khi chúng ảnh hưởng đến sản xuất, cần phải có chỉ số chất lượng của nhà cung cấp.
Perfect performance – Chỉ số năng lực sản xuất
Số liệu này là thước đo hiệu quả của một nhà máy trong việc cung cấp các đơn đặt hàng chính xác và các thiệt hại cho khách hàng nếu trễ hạn. Trong một số trường hợp có thể sử dụng chỉ số OEE để đo lường.
Order-Shipment-Picking-
Để đo lường hiệu quả của hệ thống quản lý hàng tồn kho, cũng như mức độ tích hợp của nó vào hệ thống thực thi, các nhà máy thông minh cần đo lường xuyên suốt các hoạt động của chuỗi giá trị bao gồm : đặt hàng, chọn, đóng gói và vận chuyển Theo thời gian thực.
Order Cycle
Tổng thời gian cần thiết từ vị trí đặt hàng, để nhận được một đơn đặt hàng. Số liệu này nêu bật cách thống nhất một nhóm sản xuất đang làm việc. Các nhà máy thông minh có thể sử dụng điều này để định lượng sự đóng góp của quản lý hàng tồn kho, chuỗi cung ứng, sản xuất và mức độ thực thi đơn hàng.
Inventory turnover
Số liệu này xác định số lần hàng tồn kho của nhà máy được sử dụng để xây dựng các sản phẩm có thể bán được và được bổ sung trong một khung thời gian nhất định. Vòng quay hàng tồn kho thường được tính bằng cách sử dụng doanh số theo bao thanh toán hàng tồn kho trung bình cho các giai đoạn cụ thể hoặc bằng cách chia giá vốn hàng bán cho mức tồn kho trung bình trong một khoảng thời gian cụ thể.
Gross contribution margins (GCM)
Cần thiết để đo lường kết quả tài chính của các quyết định trong sản xuất, các nhà máy thông minh nên theo dõi mức hiệu suất GCM theo sản phẩm, khu vực và nhà máy sản xuất.
Khác với Biên lợi nhuận gộp đo lường số tiền doanh thu còn lại sau khi trừ chi phí liên quan trực tiếp đến sản xuất. Biên độ đóng góp là thước đo lợi nhuận của các sản phẩm riêng lẻ khác nhau.
Fill Rate – Tỉ lệ lấp đầy
Một thước đo hiệu quả để đo lường mức độ hợp tác giữa các nhà sản xuất chuỗi cung ứng, lập kế hoạch và sản xuất. Hiệu quả tỷ lệ lấp đầy là một tỷ lệ phần trăm của các đơn đặt hàng trực tiếp phản ánh sự thành công của chuỗi cung ứng.
Demand Forecast – Dự báo nhu cầu
Chỉ số bắt buộc Phải có để đảm bảo tất cả các hệ thống lập kế hoạch chuỗi cung ứng, mua sắm, lập kế hoạch sản xuất và thực hiện được đồng bộ hóa. Số liệu này cũng chỉ ra sự khác biệt giữa nhu cầu thời gian thực và những gì được dự báo ở cấp độ nhà máy.
Customer satisfaction – Chỉ số hài lòng của khách hàng
Đo lường thông qua từng chu kỳ cho sự hài lòng của khách hàng, số liệu này cần được thiết kế cho hiệu suất sản xuất đầu cuối. Thời gian giao hàng nên được tính vào số liệu này.
Carrying Cost of Inventory
Một trong những chi phí thách thức nhất để nắm bắt cho các nhà quản lý hàng tồn kho. Những chi phí này bao gồm: Away labros, chi phí lưu trữ, chi phí hết date lỗi thời (obsolescence costs), chi phí hậu cần, chi phí thực hiện và bao nhiêu vốn lưu động được phân bổ cho hàng tồn kho.
Kết luận
Sức mạnh thực sự của các số liệu trong các nhà máy thông minh là cung cấp cho mọi người tầm nhìn trực quan về những đóng góp của từng thành phần trong việc lập kế hoạch, sản xuất, bán và phục vụ các sản phẩm quan trọng. Phân tích Analytics là nền tảng giúp các nhà máy thông minh tập trung vào khách hàng và nhu cầu thay đổi của họ. Tuy nhiên, tiềm năng lớn nhất của họ là cung cấp cho đội ngũ sản xuất ý thức và mục đích để tiếp tục phấn đấu để cải thiện hiệu suất quá trình sản xuất, chất lượng sản phẩm và sự hài lòng của khách hàng.
Theo quan điểm của SmartfactoryVN.com, để có thể triển khai hiệu quả hơn và nhanh hơn, các nhà sản xuất cần phối hợp công nghệ và các phương pháp luận tối ưu hóa trong sản xuất (Lead Six Sigma, TPM, Operation Excellence, WCM,…).
Xem thêm : Sự phát triển của Lean Manufacturing (Sản xuất tinh gọn) trong Công nghiệp 4.0
Nguồn : tổng hợp từ Forbes.
