W dzisiejszej logistyce intuicja nie wystarczy. Żeby realnie wpływać na efektywność produkcji i transportu, trzeba sięgać po narzędzia, które pozwalają zbierać dane, analizować trendy i podejmować decyzje na podstawie faktów.
W MAWIL łączymy Web Services i Data Analytics, by tworzyć kompletne systemy wsparcia decyzji – od danych na hali po raport w Power BI.
1. Zbieranie i centralizacja danych – PostgreSQL
Pierwszy krok to zbudowanie solidnego zaplecza danych:
- Tworzymy bazę danych PostgreSQL – elastyczną, darmową i stabilną,
- Zbieramy dane z różnych źródeł:
- formularze przezbrojeniowe (czas start/stop, maszyna, operator, produkt),
- rejestry transportowe (daty, trasy, typ transportu, powód premium),
- dane z ERP/MES (zlecenia, plany, czasy realizacji),
- dane z formularzy Excel (importowane automatycznie przez skrypty Python).
Dzięki temu wszystko trafia do jednej bazy, która staje się fundamentem dla dalszej analizy.
2. Automatyzacja przetwarzania danych – Python
Python jest naszym centrum dowodzenia. Używamy go do:
- czyszczenia danych – usuwania duplikatów, konwersji formatów, uzupełniania braków,
- tworzenia harmonogramów i przypisywania przezbrojeń do konkretnych zmian, operatorów, maszyn,
- analizy statystycznej: średni czas przezbrojeń,
- rozkład długości przezbrojeń,
- korelacje między przezbrojeniem a produktem, operatorem, czy zmianą,
- automatycznego generowania plików do wizualizacji w Power BI (lub bezpośredniego zasilania Power BI z bazy PostgreSQL).
3. Predykcja i Machine Learning
Na podstawie zgromadzonych danych możemy pójść krok dalej – od analizy do predykcji. Wykorzystując uczenie maszynowe, budujemy modele, które:
- prognozują długość przezbrojenia na podstawie produktu, maszyny, operatora i zmiany,
- przewidują ryzyko premium freight – biorąc pod uwagę czasy realizacji zleceń, wcześniejsze opóźnienia i poziom zapasów,
- klasyfikują przezbrojenia na „standardowe” i „problemowe” – umożliwiając szybką reakcję na potencjalne zakłócenia.
Dzięki temu planista lub logistyk dostaje nie tylko dane historyczne, ale też sugestie, co może się wydarzyć i jak temu zapobiec.
4. Wizualizacja i alerty – Power BI
Wszystkie dane i wyniki analiz trafiają do Power BI, gdzie tworzymy:
- dashboardy przezbrojeń – top 10 najdłuższych przezbrojeń, średnie czasy, zmiany, produkty, maszyny,
- mapy i analizy premium freight – koszty w czasie, powody, klienci, korelacje,
- timeline produkcji – zsynchronizowany z planem, pokazujący momenty ryzyka,
- alerty Power BI lub mailowe (np. przez Power Automate) – np. jeśli przekroczono określony czas przezbrojenia lub zaplanowano 3 premium freight w ciągu tygodnia.
5. Efekty dla firmy
Po wdrożeniu takiego systemu zyskujemy:
- pełny obraz sytuacji – oparty na danych, a nie na przeczuciu,
- szybką identyfikację przyczyn problemów – czy to operator, produkt, plan czy maszyna,
- predykcje i alerty, które pozwalają reagować zanim pojawi się problem,
- realne oszczędności: krótsze czasy przezbrojeń = więcej czasu na produkcję,
- mniej premium freight = niższe koszty transportu.
MAWIL – Twoje centrum danych i logistyki
Chcesz stworzyć system, który analizuje, przewiduje i usprawnia Twoje procesy produkcyjno-logistyczne?
W MAWIL budujemy rozwiązania szyte na miarę – od formularzy webowych, przez bazy danych, po predykcyjne algorytmy i raporty Power BI.
Nie tylko zbieramy dane – zamieniamy je w decyzje.
Skontaktuj się z nami – Driven by Data.
