고급 비즈니스 인텔리전스로 제조 효율성 향상

많은 기업에서는 여전히 기존의 데이터 관리 방법을 사용하고 있으며, 정확한 데이터를 기반으로 하는 것과는 거리가 먼 전통적인 관찰 방법을 기반으로 비즈니스 및 운영 결정을 내립니다. 이러한 유형의 방법을 사용하면 오래된 정보를 사용하는 '사후' 분석으로 이어질 수 있으며 충분히 정확하지 않은 결정으로 이어질 수 있습니다.

산업 부문은 인더스트리 4.0이라고 부르는 디지털 변혁을 겪고 있습니다. 기존 시스템을 뛰어넘어 엔드투엔드 공급망 가시성을 확보해야 하는 긴급한 요구가 있기 때문에 새로운 기술의 사용이 전환점이 됩니다.

변화하는 비즈니스 환경에 직면한 제조업체는 경쟁력을 유지하기 위해 새로운 기술을 채택해야 하며, 여기서 비즈니스 인텔리전스가 근본적인 역할을 합니다.

비즈니스 인텔리전스란 무엇인가요?

비즈니스 인텔리전스(BI)는 정보를 지식으로 변환하는 데 도움이 되는 전략과 도구의 사용을 의미하며, 의사 결정 프로세스 개선을 목표로 회사 운영을 횡단적으로 분석할 수 있도록 해줍니다.

디지털 시대에 정보에 입각한 의사결정을 내리는 것은 기업의 주요 차별화 요소 중 하나입니다. 이 게시물에서는 비즈니스 인텔리전스가 제조 프로세스를 어떻게 개선할 수 있는지 설명하겠습니다.

업계에서 디지털 혁신의 중요성

제조업에서 비즈니스 인텔리전스의 이점

비즈니스 인텔리전스는 기업이 이전에 생산 현장에서 격리할 수 있었던 정보와 데이터를 가져와 적절한 액세스 소스로 통합할 수 있는 가능성을 제공합니다. 여기에서 개별 부서는 해당 분야와 관련된 결정을 내리는 데 필요한 정보에 액세스할 수 있습니다. 동시에 감독자와 경영진은 전체 시스템이 최고의 생산성으로 실행되고 있는지 확인할 수 있습니다.

기업에서는 장비 유지 관리 및 직원 교육에 세심한 주의를 기울이는 경우가 많지만 비즈니스 인텔리전스 프로세스에는 동일한 헌신을 적용하지 않는 경우가 많습니다. 데이터 수집 및 평가의 이러한 격차로 인해 생산이 지연되고 비용이 초과될 수 있습니다.

그러나 적시에 올바른 정보를 얻으면 여러 가지 실질적인 이점을 얻을 수 있습니다.

• 엔드 투 엔드 공급망 가시성

팬데믹의 여파로 소매점에서는 공급망의 중요성을 이해하면서 품절 상황에 직면했습니다.

공급망 분석 및 데이터 현대화를 통해 전략 및 데이터 관리자는 엔드투엔드 공급망 가시성을 구축하고 고객, 공급업체 및 파트너의 우선순위를 적절하게 지정하는 동시에 데이터 사일로를 제거할 수 있습니다.

• 운영 효율성

각 기계와 부서의 성능을 추적하면 관리자는 생산 주기 동안 오류를 줄이고 수정할 수 있습니다. 또한 배송 및 수령 과정에서 최적의 효율성을 위해 원자재를 주문해야 하는 필요성을 식별하고 적시 주문 수요를 충족할 수 있는 능력을 높일 수 있습니다.

• 생산성 관리

  경영진은 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 직원, 기계, 부서별로 가동 중지 시간을 추적하고 변경이 필요한 부분을 결정할 수 있습니다. 예측 분석을 사용하면 잠재적인 생산 병목 현상을 예측 및 방지하고 지속적인 생산성을 보장할 수 있습니다.

• 재고 관리

  재고에 있는 상품과 자재는 막대한 예산 낭비가 될 수 있습니다. 비결은 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 올바른 원자재가 생산 요구 사항을 충족하고 고객 요구를 충족할 만큼 충분한 재고가 있는지 확인하는 것입니다.

• 제조주기 추적

  고품질의 제품을 생산하면서도 수익성을 유지하려면 제조 주기가 최대한 짧아야 합니다.

• 품질 표준

  관리자는 표준에 따라 제조된 부품 수와 폐기물로 버려지는 부품 수를 알아야 합니다. 분실되거나 결함이 있는 제품의 비용을 줄이면 전반적인 수익성에 간접적으로 도움이 될 수 있습니다.

• 팀 모니터링 및 효율성

  장비는 유지 관리 또는 생산 지연으로 인한 가동 중지 시간을 최소화하면서 최대 효율성으로 작동해야 합니다. 팀 성과 관리를 통해 지표를 추적하여 전반적인 팀 효율성을 모니터링하고 개선할 수 있습니다.

• 규정 준수 관리

  많은 제조업체는 안전 및 성능 요구 사항을 충족해야 합니다. 비즈니스 인텔리전스는 제조업체가 규정 준수 표준을 유지할 수 있는 지식을 제공합니다.

  제조 프로세스 개선에서 BI의 가장 중요한 역할은 모든 개별 구성 요소를 모니터링하고 강화하여 장기적인 수익성 개선으로 이어진다는 것입니다.

제조 부문에서 BI 소프트웨어의 역할

본질적으로 제조는 이제 데이터 중심 프로세스로 간주됩니다. 따라서 제조 인텔리전스에는 비용, 운영 및 수익성 관리에 대한 더 나은 통찰력을 얻을 수 있는 도구가 필요합니다.

비즈니스 인텔리전스 소프트웨어를 사용하면 이들 기업은 데이터를 축적 및 평가하고 즉각적인 조치를 취할 수 있는 수단과 기회가 있는 사람들이 즉시 데이터에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다.

제조 공정에서 BI는 원자재와 내부 자원을 효과적이고 비용 효율적으로 조정하여 고객의 품질 및 배송 요구 사항을 충족합니다.

Nexus Integra로 비즈니스 인텔리전스 적용

Nexus Integra는 지리적으로 분산된 모든 시설, 자산 및 생산 공장을 간단하고 빠르며 자율적인 방식으로 제어, 모니터링 및 관리할 수 있는 단일 운영 센터를 제공합니다. 따라서 이는 산업의 디지털 혁신을 달성하기 위한 강력한 도구가 됩니다.

전문화된 알고리즘과 인공 지능을 통합한 기계 학습 덕분에 쉽고 직관적이며 확장 가능한 방식으로 생산 프로세스에 대한 고급 분석을 얻을 수 있습니다. 정확한 데이터를 바탕으로 결정을 내리세요.

프로세스를 최적화하고 효율성을 높이기 위해 무엇을 기다리고 계십니까?

전문팀에 문의하세요.