Este caso se centró en la implementación de una arquitectura de datos robusta, con ingeniería de datos centrada en la construcción de indicadores de rendimiento y OEE, asegurando la calidad de los datos y la orquestación de procesos eficiente.

La arquitectura desarrollada fue diseñada para generar KPI críticos, como rendimiento, OEE, rendimiento, calidad, paradas, análisis de Pareto y el estado de las estaciones con pedidos de producción y tiempos de ciclo.

Para garantizar la escalabilidad y la confiabilidad, el flujo de aire Apache se adoptó como orquestador, con tuberías construidas en Python y se basó en el modelo de medallón (bronce, plata, oro). El enfoque en la calidad de los datos garantiza indicadores precisos y consistentes que respaldan la toma de decisiones estratégicas y los datos orientados.

El desafío de construir A OEE Analytics está en datos altamente heterogéneos a partir de mes, ERP, sensores y aplicaciones, asegurando que estos datos se capturen en diferentes formatos (estructurados, estructurados, no estructurados), no estructurados), no estructurados). Esto requiere no solo una arquitectura de admisión flexible (lotes y transmisión), sino también control de calidad estricto, precisión y trazabilidad en todo el canal, para evitar que las métricas de eficiencia se distorsionen por errores de captura, demoras o inconsistencias entre sistemas.

Otro desafío importante es garantizar que los análisis producidos tengan un buen valor: no es suficiente generar hermosos tableros; Es necesario asegurarse de que los datos se enriquecen con el contexto (como la detención, la descripción de las estaciones, las justificaciones operativas) y que las ideas reflejen no solo los números brutos, sino también oportunidades reales de mejora. Esto exige una orquestación eficiente (como el flujo de aire), la integración entre el lago de datos y el almacén de datos, y un diseño de indicadores bien alineados con preguntas comerciales, como identificar cuellos de botella, desviaciones de rendimiento y variaciones de turno o máquina.

La idea para resolver esto es configurar una arquitectura de capa moderna que combina flexibilidad de admisión, calidad de datos garantizada y consumo inteligente. Esto comienza conectando las fuentes (mes, ERP, sensores, SAAES) con una capa de ingesta híbrida (lotes y transmisión), asegurando que se puedan procesar los datos históricos y de tiempo real. A partir de entonces, los datos se almacenarían en una arquitectura de capa, con datos de datos de datos brutos (bronce) y almacenamiento de datos almacenamiento de datos refinados (plata y oro) listos para el análisis.

En la práctica, las herramientas como el flujo de aire se utilizarían para orquestar tuberías, asegurando la trazabilidad y el monitoreo final. Las reglas de calidad aplicadas en la capa de plata garantizarían la consistencia y la precisión, los tiempos de validación, el conteo y los puntos de referencia. El consumo final se entregaría a través de paneles interactivos, informes de BI y modelos predictivos, todos alimentados por datos enriquecidos con el contexto operativo. Esto permite no solo ver lo que sucedió, sino comprender por qué sucedió y qué hacer a continuación.

• Visibilidad completa y centralizada
  todos los datos de OEE y de producción se consolidan en paneles interactivos, lo que permite a los equipos operativos y de administración a la disponibilidad de acompañamiento, el desempeño, el desempeño y la calidad de la calidad real.

• Análisis predictivo para la reducción de la falla
  con los gráficos, es posible identificar las tendencias y anticipar los problemas antes de que se detengan, ayudando a reducir, ayudar a detener, detener, detener, detener, detener, detener, parar, ayudar, ayudar, ayudar, ayudar a reducir, ayudar, ayudar a reducir, ayudar a reducir, ayudar a reducir, ayudar a reducir, ayudar a reducir, ayudar a reducir, ayudar. Ayudando a reducir, ayudar a reducir, ayudar a reducir. Ayuda a reducir. Ayudando a reducir.

• Mejora continua orientada a datos
  provisión de equipos, línea y causa permiten encontrar acciones correctivas y validar mejoras. implementado, fortaleciendo el ciclo de mejora continua.

• integración ágil con diferentes entornos (nube/en las instalaciones)
  

La reducción de las paradas no planificadas ocurre porque los análisis predictivos y los detalles de las causas de falla permiten al equipo actuar preventivamente, disminuyendo el tiempo de la máquina de parar.

Hay un aumento en la eficiencia operativa, ya que los indicadores en tiempo real permiten ajustes rápidos del piso de fábrica, asegurando que las líneas y el equipo funcionen cerca del rendimiento máximo.

La calidad del producto mejora, ya que los detalles de las justificaciones de calidad y pérdida le permiten identificar patrones y atacar las causas raíz, elevando el nivel final del producto.

La agilidad de las ganancias de toma de decisiones, porque los paneles unificados y los datos enriquecidos brindan a la gerencia una visión consolidada para priorizar las acciones y alinear los hechos basados ​​en los hechos.

El modelo ofrece escalabilidad y flexibilidad tecnológica, ya que el clúster se puede implementar en la nube o en las instalaciones, asegurando que la solución crece junto con la operación sin limitaciones de infraestructura.