Visão geral
Os setores industrial e de manufatura enfrentam uma série de desafios únicos no cenário atual. Entre esses obstáculos estão as interrupções na cadeia de suprimentos e a escassez de matéria-prima. Empresas
estão lidando com forças de trabalho inadequadas e atrasos sem precedentes. E, além disso, estão tendo que se adaptar aos avanços do software da Indústria 4.0 se quiserem ser competitivos.
Para enfrentar efetivamente esses desafios e evitar o máximo possível de tempo de inatividade, as empresas devem implementar
software de coleta de dados e inteligência que monitora seus processos de perto em todos os níveis. Com esses recursos, as empresas podem
analisar as áreas de seu processo de produção que podem ser aprimoradas para obter maior eficiência. Esse tipo de software analisa as causas-raiz dos problemas e ajuda a resolvê-los mais rapidamente, reduzindo o desperdício de tempo e dinheiro. Além disso, as soluções podem ser implementadas mais rapidamente.
Uma análise sólida da causa raiz começa com a preservação das informações e com a manutenção dos dados de forma facilmente acessível, aproveitando as ferramentas de análise para ajudar a reduzir os possíveis problemas em várias instalações.

Desafio
Para setores como o industrial e o de manufatura, um dos maiores desafios é identificar exatamente onde se originam os gargalos e outras ineficiências. A tentativa de localizar manualmente os problemas ao longo do processo de produção pode levar muito tempo. Isso leva a um maior tempo de inatividade do equipamento e a uma menor eficiência geral.
Quando se lida com produtos ou componentes de alta demanda, a última coisa que uma empresa quer é perder tempo, energia e dinheiro procurando a causa de um problema ou de uma parada de operação. Isso é especialmente verdadeiro quando se considera o tempo e os recursos adicionais necessários para identificar a solução adequada e, em seguida, colocar essa solução em ação.
Os fabricantes e as empresas industriais devem ser capazes de identificar um problema em questão de minutos. Sem a análise da causa-raiz, a descoberta da origem pode levar dias e, muitas vezes, é realizada em planilhas demoradas, trabalhosas e, às vezes, não confiáveis, que não fornecem dados quando são necessários, antes que um problema de desempenho cause um impacto significativo nos resultados financeiros.

Solução
Com o Sightline EDM para IIoT e utilitários, as empresas podem tirar proveito de uma solução abrangente, baseada em inteligência artificial, para monitorar e analisar os processos de trabalho. Com os recursos de análise de causa raiz, os fabricantes e as empresas industriais não precisam mais desperdiçar
tempo e dinheiro exponenciais em técnicas ineficientes de solução de problemas.
A Sightline oferece uma solução com análise de causa raiz em tempo real. Os fabricantes e as empresas industriais podem ter acesso a dados em tempo real de todas as instalações e ser alertados quando surgirem problemas potenciais durante a produção - antes que as interrupções causem impactos extremos e negativos em seus resultados. Os usuários podem evitar futuros problemas de produção utilizando dados semelhantes de problemas anteriores ou recorrentes para resolver rapidamente os novos problemas. Independentemente da instalação em que o problema ocorrer, as equipes terão acesso às soluções recomendadas a partir de acionadores anteriores e correções de incidentes anteriores. Gargalos de recursos ou soluços com mão de obra ou produção serão anotados em relatórios e alertas personalizados para reduzir ainda mais o tempo de inatividade e manter a instalação dentro do cronograma.
O Sightline analisa o comportamento e os eventos dos seguintes itens:
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- Máquinas
- Sistemas de controle industrial
- Aplicativos OT
Com os dados analíticos avançados coletados de todo o processo, o software passa o pente fino rapidamente para identificar a causa raiz, quaisquer sintomas na produção relacionados à causa e a ação corretiva necessária para minimizar o impacto do problema nas operações gerais. Isso geralmente inclui informações e desempenho específicos da máquina, mas também pode incluir informações específicas da mão de obra. Por exemplo, as comparações de turnos podem revelar a causa principal das diferenças em produção ou eficiência em dias diferentes. Os recursos de análise de causa-raiz do Sightline permitem levar em conta todos os fatores de uma operação industrial ou de manufatura ao identificar onde podem ser feitas melhorias.
Resultados
Usar o Sightline para gerenciar ineficiências e analisar as causas-raiz de problemas como gargalos ou atrasos pode economizar uma quantidade significativa de recursos
tempo e dinheiro para fabricantes e empresas industriais.
Com os recursos de análise de causa raiz, as empresas podem ser proativas em relação aos problemas de produção em suas instalações. Com a rápida identificação de
problemas potenciais e as causas básicas dos problemas atuais, as empresas podem tomar medidas corretivas e, em muitos casos, evitar os impactos adversos do problema
totalmente. Além disso, a resposta rápida aos problemas reduzirá os custos ao oferecer soluções que evitarão problemas recorrentes. Isso ajudará as instalações a
Planeje e evite possíveis problemas no futuro para que a eficiência ideal não seja apenas alcançada, mas também mantida sem problemas.
Brandon Witte é o CEO da Sightline Systems, líder global em software de análise e monitoramento de desempenho em tempo real. Com quase duas décadas no comando da Sightline, Brandon impulsionou a inovação em todos os setores, expandindo recentemente para a aquicultura com o lançamento do AQUA Sightline.
Executivo experiente, com bacharelado em Ciências Gerenciais pela Pamplin College of Business da Virginia Tech, a carreira de Brandon abrange conhecimentos em software empresarial, estratégia de TI e serviços profissionais.
Sob a liderança de Brandon, a Sightline estabeleceu uma reputação de fornecer percepções acionáveis por meio de análises avançadas, capacitando as empresas a otimizar as operações para obter maiores margens de lucro e operações diárias mais bem-sucedidas.