Ce cas s'est concentré sur la mise en œuvre d'une architecture de données robuste, avec l'ingénierie des données axée sur la construction d'indicateurs de performance et OEE, garantissant la qualité des données et l'orchestration efficace des processus.

L'architecture développée

a été conçue pour générer des KPI critiques, tels que les performances, l'OEE, les performances, la qualité, les arrêts, l'analyse Pareto et l'état des stations avec des ordres de production et des temps de cycle.

Pour garantir l'évolutivité et la fiabilité, le flux d'air Apache a été adopté comme orchestrateur, avec des pipelines construits dans Python et basés sur le modèle de médaillon (bronze, argent, or). L'accent mis sur la qualité des données garantit des indicateurs précis et cohérents qui soutiennent la prise de décision stratégique et les données.

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The challenge of building a OEE Analytics is in highly heterogeneous data from month, ERP, sensors and applications, ensuring that these data are captured in different formats (structured, semi-structured, not structured), not structured) Validated, transformed and made available almost in real time for analyse. Cela nécessite non seulement une architecture d'admission flexible (lot et streaming), mais également un contrôle de qualité strict, une précision et une traçabilité tout au long du pipeline, pour éviter que les mesures d'efficacité ne soient déformées par des erreurs de capture, des retards ou des incohérences entre les systèmes.

Un autre défi majeur est de s'assurer que les analyses produites ont une bonne valeur: il ne suffit pas de générer de beaux tableaux de bord; Il est nécessaire de s'assurer que les données sont enrichies de contexte (comme l'arrêt, la description des stations, les justifications opérationnelles) et que les idées reflètent non seulement des nombres grossiers, mais de réelles opportunités d'amélioration. Cela exige une orchestration efficace (comme le flux d'air), l'intégration entre Data Lake et l'entrepôt de données, et une conception d'indicateurs bien alignée avec des questions commerciales - telles que l'identification des goulots d'étranglement, les écarts de performance et les variations de décalage ou de machine.

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L'idée de résoudre ceci est la mise en place d'une architecture de couche moderne qui combine la flexibilité de l'admission, la qualité des données garantie et la consommation intelligente. Cela commence par connecter les sources (mois, ERP, capteurs, saaes) à une couche d'apport hybride (lot et streaming), garantissant que les données historiques et réelles peuvent être traitées. À partir de ce moment, les données seraient stockées dans une architecture de couche, avec des données sur les données brutes (bronze) et des données stockant des données raffinées (argent et or) prêtes à analyser.

Dans la pratique, des outils tels que le flux d'air seraient utilisés pour orchestrer les pipelines, assurant la traçabilité et la surveillance finale. Les règles de qualité appliquées dans la couche d'argent garantiraient la cohérence et la précision, la validation des temps, le comptage et les références. La consommation finale serait livrée via des tableaux de bord interactifs, des rapports BI et des modèles prédictifs, tous alimentés par des données enrichies de contexte opérationnel. Cela permet non seulement de voir ce qui s'est passé, mais de comprendre pourquoi cela s'est produit et que faire ensuite.

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• Visibilité complète et centralisée
  Toutes les données OEE et de production sont consolidées dans des tableaux de bord interactifs, permettant aux équipes opérationnelles et de gestion d'accompagner la disponibilité, les performances et la qualité.

• Analyse prédictive pour la réduction des échecs
  avec les graphiques, il est possible de se identifier et d'anticiper les problèmes avant de provoquer des arrêts, de réduire les arrêts, de réduire, de réduire les arrêts, d'aider à réduire, à réduire les temps et à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire le temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps, à réduire les temps.

• Amélioration continue des données
  Provision d'équipement, de ligne et de cause vous permet de trouver des actions correctives et des validations. mis en œuvre, renforçant le cycle d'amélioration continue.

• Agile Intégration avec différents environnements (cloud / sur site)
  

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La réduction des arrêts imprévus se produit parce que les analyses prédictives et détaillent les causes de défaillance permettent à l'équipe d'agir de manière préventive, diminuant le temps d'arrêt de la machine.

Il y a une augmentation de l'efficacité opérationnelle, car les indicateurs en temps réel permettent des ajustements de plancher d'usine rapides, garantissant que les lignes et l'équipement fonctionnent près des performances maximales.

La qualité du produit s'améliore, car les détails de la qualité et des justifications de perte vous permettent d'identifier les modèles et d'attaquer les causes profondes, en augmentant le niveau du produit final.

Gains de décision Gains Agility, car les tableaux de bord unifiés et les données enrichies donnent à la gestion une vue consolidée pour hiérarchiser les actions et aligner les faits en fonction des faits.

Le modèle offre l'évolutivité et la flexibilité technologique, car le cluster peut être mis en œuvre dans le nuage ou sur site, garantissant que la solution se développe avec l'opération sans limites d'infrastructure.