Zvýšení výrobní efektivity a přesnější plánování výroby ve Schwan Cosmetics CR

Společnost Schwan Cosmetics CR se zabývá výrobou plného sortimentu dřevěných kosmetických tužek. V současné době má 470 zaměstnanců. Firma je součástí celosvětově působící skupiny Schwan Cosmetics International, jako člen skupiny Schwan-STABILO Group..

Společnost hledala cestu, jak dosáhnout průběžného zvyšování výrobní efektivity, snížení zmetkovosti a splnění firemních strategických cílů. Z pohledu IT, zákazník používal ERP, MES a BI řešení, nicméně nebyl schopen v těchto nástrojích a jeho datech srozumitelně vidět, na co se má zaměřit.

Po diskuzi se zákazník dohodl na společném R&D projektu, jehož rozsahem bude výzkum, návrh, vývoj a implementace systému umělé inteligence vhodné pro dlouhodobou rutinní podporu produktivity v prostředí výroby.

Projekt měl několik cílů. Najít v historických datech podněty pro zlepšení výrobních a logistických procesů a rozšířit schopnosti zaměstnanců o technologie a řešení na bázi umělé inteligence.Též šlo o to, navrhnout oblasti změn, které povedou ke zkrácení realizace výrobní zakázky a zvýšit efektivity využití strojů a práce.

AUTOCONT a.s. realizoval R&D projekt pomocí metodiky Team Data Science Process (TDSP). Díky použití této metodiky došlo k vytvoření těsné vzájemné spolupráce s klíčovými lidmi od zákazníka, kteří rozumí fungování výrobního závodu.

V první části projektu byla provedena procesní analýza a analýza historických dat za posledních pět let. Díky těmto dvěma analýzám byly zákazníkovi ukázány vazby a anomálie v jeho historickém fungování, které mohou negativně ovlivňovat jeho výrobu. Na tyto prvky se projekt zaměřil ve smyslu identifikace a predikce vlivů na výrobu.

V další části projektu byl vytvořen funkční prototyp aplikace pomocí platformy RStudio Shiny. Tato platforma poskytla flexibilní základ pro rychlé vytvoření použitelného řešení, které bude zobrazovat reálná zákaznická data a zároveň bude sloužit jako zadání produkční aplikace, co se týče uživatelského rozhraní a způsobu práce s aplikací. Zákazník pomocí funkčního prototypu začal doplňovat informace k identifikovaným vlivům na fungování výroby. Zároveň k daným vlivům připravil pracovní postupy, jak danému vlivu předejít či minimalizovat jeho dopad na výrobu.

V třetí části projektu AUTOCONT a.s. vytvořil predikční model, který na základě historického chování zákazníka a aktuálních výrobních plánů predikuje výskyt vlivů na plánované výrobní zakázky. Dále ve spolupráci se sesterskou společností Cleverlance Enterprise Solutions byla vyvinuta produkční aplikace, která je postavená na platformě .NET Core. Zákazník má tak k dispozici řešení, které mu ukazuje tři aspekty fungování výroby, co se mu v minulosti událo, co se aktuálně děje a co se pravděpodobně stane.

Ve spolupráci se zákazníkem byla provedena i ekonomická evaluace propustnosti výroby a tím vidí finanční dopad jednotlivých vlivů a je díky tomu schopen prioritizovat své fungování.

Ve spolupráci se společnosti SCADA Servis s.r.o. byla zákazníkovi dodána tzv. IAI obrazovka operátora. Pomocí této obrazovky dostávají operátoři výroby informace až ke stroji o budoucích vlivech, na jejich výrobním úseku a zároveň dostávají pracovní postup k eliminaci či minimalizaci dopadu daného vlivu. Díky tomuto přístupu zákazník obdržel nástroj pro zlepšování svých realizačních procesů a také udržuje cenné procesní know-how společnosti.

Projekt byl vyhodnocen jako úspěšný a zároveň zákazník pokračuje ve spolupráci s AUTOCONT a.s. v rámci servisní podpory a konzultací.