Hướng dẫn phân tích sản xuất hiệu quả cho doanh nghiệp SMEs

Phân tích sản xuất không còn là “sân chơi” riêng của các doanh nghiệp lớn. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) hoàn toàn có thể tận dụng sức mạnh của dữ liệu để cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động. Việc ứng dụng phân tích, đặc biệt khi kết hợp với các hệ thống như ERP, MR và MES, giúp SMEs đưa ra quyết định thông minh hơn, tối ưu hóa quy trình và nâng cao năng lực cạnh tranh. Bài viết này sẽ khám phá cách các SMEs có thể triển khai phân tích sản xuất một cách thiết thực và hiệu quả.

Phân tích sản xuất là gì?

Phân tích sản xuất là quá trình thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu liên quan đến hoạt động sản xuất nhằm mục đích đạt được sự hiểu biết sâu sắc về quy trình, hiệu suất và các yếu tố ảnh hưởng khác. Từ đó, các doanh nghiệp sản xuất có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, tối ưu hóa hoạt động, giảm thiểu chi phí, nâng cao chất lượng sản phẩm và cuối cùng là đạt được lợi thế cạnh tranh bền vững.

Phân tích sản xuất tận dụng các phương pháp thống kê, các công cụ phân tích dữ liệu và các công nghệ tiên tiến như IIoT, Big Data, Trí tuệ Nhân tạo và Học Máy để chuyển đổi dữ liệu thô thành những thông tin giá trị, hỗ trợ việc ra quyết định hiệu quả hơn trong toàn bộ chuỗi giá trị sản xuất.

Lợi ích khi áp dụng phân tích sản xuất vào quy trình sản xuất hàng ngày

Phân tích sản xuất mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho các doanh nghiệp trong ngành sản xuất, bao gồm:

• Cải thiện hiệu quả hoạt động và năng suất: Phân tích dữ liệu giúp xác định các điểm nghẽn, tối ưu hóa quy trình, giảm thời gian chết của thiết bị và tăng năng suất lao động.
• Giảm chi phí sản xuất và tối ưu hóa nguồn lực: Việc phân tích dữ liệu từ nhiều khâu giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn, nhận diện các xu hướng thị trường và phân bổ nguồn lực hiệu quả, từ đó giảm chi phí nguyên vật liệu, vận hành và các chi phí liên quan khác.
• Nâng cao chất lượng sản phẩm và giảm thiểu sai sót: Phân tích dữ liệu kiểm soát chất lượng giúp phát hiện các điểm không nhất quán, xác định nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề về chất lượng và thực hiện các hành động khắc phục kịp thời, dẫn đến giảm lỗi sản phẩm và nâng cao chất lượng tổng thể.
• Hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và cải thiện khả năng dự báo: Thay vì dựa vào trực giác, nhà quản lý có thể sử dụng thông tin chi tiết từ phân tích để đưa ra quyết định chính xác hơn. Khả năng dự báo nhu cầu, lỗi thiết bị giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong quản lý.
• Tăng cường lợi thế cạnh tranh: Bằng cách tận dụng tất cả các lợi ích trên, doanh nghiệp sản xuất dựa trên dữ liệu sẽ hoạt động hiệu quả hơn, cung cấp sản phẩm chất lượng cao hơn với chi phí cạnh tranh hơn, từ đó tạo ra lợi thế trên thị trường.

4 loại phân tích sản xuất phổ biến, áp dụng cho nhiều doanh nghiệp

Có 4 loại hình phân tích dữ liệu phổ biến được áp dụng trong sản xuất gồm phân tích mô tả, chẩn đoán, dự đoán và quy định. Mỗi loại hình này mang một mục tiêu và phương pháp tiếp cận riêng, cung cấp những thông tin giá trị khác nhau cho doanh nghiệp.

Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Phân tích mô tả là loại phân tích cơ bản nhất, tập trung vào việc sử dụng dữ liệu lịch sử và hiện tại để mô tả những gì đã xảy ra trong quá trình sản xuất. Mục tiêu chính là cung cấp một cái nhìn rõ ràng và dễ hiểu về hiệu suất hoạt động đã qua. Nó trả lời cho câu hỏi: “Điều gì đã xảy ra?”.

• Ứng dụng: Trong sản xuất, phân tích mô tả được sử dụng để theo dõi và tổng hợp các dữ liệu về sản lượng, tỷ lệ lỗi, thời gian hoạt động của máy móc, mức tiêu thụ nguyên vật liệu, chi phí sản xuất, và nhiều chỉ số khác. Các kết quả thường được trình bày dưới dạng báo cáo, biểu đồ, bảng thống kê, giúp nhà quản lý nắm bắt được tình hình hoạt động tổng quan.
• Ví dụ:
  • Một báo cáo hàng ngày hiển thị tổng số lượng sản phẩm được sản xuất trên mỗi dây chuyền.
  • Biểu đồ thể hiện tỷ lệ phế phẩm theo từng tháng trong năm vừa qua.
  • Bảng thống kê thời gian ngừng hoạt động trung bình của từng loại máy móc trong quý.
  • Phân tích chi phí sản xuất trên một đơn vị sản phẩm so với các kỳ trước.

Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Phân tích chẩn đoán đi sâu hơn vào dữ liệu mô tả để tìm hiểu nguyên nhân tại sao một sự kiện hoặc xu hướng nào đó đã xảy ra. Nó cố gắng trả lời câu hỏi: “Tại sao điều này lại xảy ra?”. Loại phân tích này thường liên quan đến việc khám phá các mối tương quan, xác định các yếu tố gây ra vấn đề và tìm ra nguyên nhân gốc rễ.

• Ứng dụng: Trong sản xuất, phân tích chẩn đoán được sử dụng để điều tra các vấn đề về chất lượng (tại sao tỷ lệ lỗi tăng?), sự cố máy móc (nguyên nhân gây ra thời gian ngừng hoạt động kéo dài?), hoặc sự biến động trong hiệu suất (yếu tố nào ảnh hưởng đến sự thay đổi sản lượng?). Nó có thể bao gồm việc so sánh dữ liệu từ các ca làm việc khác nhau, các lô sản xuất khác nhau, hoặc các điều kiện vận hành khác nhau.
• Ví dụ:
  • Phân tích dữ liệu cảm biến từ máy móc khi xảy ra sự cố để xác định bộ phận nào bị lỗi và các thông số hoạt động bất thường trước đó.
  • So sánh các thông số sản xuất (nhiệt độ, áp suất, tốc độ) của các lô sản phẩm bị lỗi với các lô sản phẩm đạt tiêu chuẩn để tìm ra các yếu tố khác biệt.
  • Phân tích nhật ký bảo trì và lịch sử hoạt động của máy móc để xác định các mẫu bảo trì không hiệu quả dẫn đến hỏng hóc thường xuyên.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử, các mô hình thống kê và các thuật toán học máy để dự đoán những gì có khả năng xảy ra trong tương lai. Mục tiêu là đưa ra các dự báo chính xác để doanh nghiệp có thể chuẩn bị và đưa ra các quyết định chủ động. Nó trả lời câu hỏi: “Điều gì có thể xảy ra?”.

• Ứng dụng: Trong sản xuất, phân tích dự đoán có nhiều ứng dụng quan trọng như dự đoán thời điểm máy móc có thể gặp sự cố (bảo trì dự đoán), dự báo nhu cầu sản phẩm trong tương lai để quản lý hàng tồn kho hiệu quả, dự đoán các vấn đề về chất lượng trước khi chúng xảy ra, và dự đoán các rủi ro trong chuỗi cung ứng.
• Ví dụ:
  • Sử dụng dữ liệu cảm biến và lịch sử bảo trì để dự đoán thời điểm một máy móc cụ thể có khả năng hỏng hóc trong vòng một tháng tới.
  • Phân tích dữ liệu bán hàng, xu hướng thị trường và các yếu tố kinh tế để dự báo nhu cầu sản phẩm trong quý tiếp theo.
  • Áp dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu quá trình sản xuất và dự đoán khả năng xảy ra lỗi chất lượng dựa trên các thông số hiện tại.

Phân tích quy định (Prescriptive Analytics)

Phân tích quy định là loại phân tích cao cấp nhất, không chỉ dự đoán những gì có thể xảy ra mà còn đề xuất các hành động cụ thể cần thực hiện để đạt được kết quả mong muốn. Nó kết hợp thông tin từ phân tích mô tả, chẩn đoán và dự đoán để đưa ra các khuyến nghị tối ưu. Nó trả lời câu hỏi: “Chúng ta nên làm gì?”.

• Ứng dụng: Trong sản xuất, phân tích quy định có thể được sử dụng để tự động điều chỉnh các thông số sản xuất dựa trên dự đoán về nhu cầu hoặc nguy cơ lỗi, đề xuất lịch trình bảo trì tối ưu để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động, tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực (nhân lực, nguyên vật liệu) dựa trên các ràng buộc và mục tiêu cụ thể, và đề xuất các cải tiến quy trình để nâng cao hiệu quả.
• Ví dụ:
  • Dựa trên dự đoán về nhu cầu tăng cao đối với một sản phẩm cụ thể, hệ thống tự động điều chỉnh lịch trình sản xuất và phân bổ thêm ca làm việc.
  • Sau khi dự đoán được nguy cơ hỏng hóc của một máy móc, hệ thống tự động lên lịch bảo trì và gửi thông báo cho bộ phận kỹ thuật.
  • Phân tích các ràng buộc về nguồn lực và mục tiêu sản xuất để đề xuất kế hoạch sản xuất tối ưu, bao gồm việc phân công công việc và điều phối nguyên vật liệu.

Những trở ngại khi phân tích dữ liệu của doanh nghiệp sản xuất

Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau

Dữ liệu sản xuất thường nằm rải rác ở nhiều hệ thống khác nhau như hệ thống quản lý sản xuất (MES), hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP), các cảm biến máy móc, và các hệ thống quản lý chất lượng. Việc tích hợp và làm sạch dữ liệu từ các nguồn này để có một cái nhìn toàn diện có thể rất phức tạp và tốn thời gian.

Đảm bảo chất lượng và độ chính xác của dữ liệu

Dữ liệu thu thập từ môi trường sản xuất có thể bị nhiễu, không đầy đủ hoặc không chính xác do lỗi cảm biến, lỗi nhập liệu hoặc các vấn đề về kết nối. Việc đảm bảo chất lượng dữ liệu là rất quan trọng để các phân tích đưa ra kết quả đáng tin cậy.

Giải quyết các silo dữ liệu

Các phòng ban hoặc bộ phận khác nhau trong một tổ chức có thể thu thập và lưu trữ dữ liệu riêng biệt, dẫn đến tình trạng “silo dữ liệu” khiến việc chia sẻ và tích hợp dữ liệu trở nên khó khăn, hạn chế khả năng phân tích toàn diện.

Chi phí triển khai ban đầu

Việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ, phần mềm phân tích và đội ngũ chuyên gia phân tích dữ liệu có thể đòi hỏi một khoản chi phí ban đầu đáng kể, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng phân tích

Ngành sản xuất có thể gặp khó khăn trong việc tuyển dụng và giữ chân các chuyên gia có kỹ năng phân tích dữ liệu, hiểu biết về quy trình sản xuất và có khả năng chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích.

Kháng cự từ nhân viên đối với sự thay đổi

Việc áp dụng các công cụ và quy trình phân tích dữ liệu mới có thể vấp phải sự kháng cự từ một số nhân viên quen với các phương pháp làm việc truyền thống.

Thiếu một chiến lược dữ liệu rõ ràng

Nhiều doanh nghiệp triển khai phân tích dữ liệu mà không có một chiến lược rõ ràng về mục tiêu, phạm vi và cách thức sử dụng kết quả phân tích để cải thiện hoạt động sản xuất.

Khả năng diễn giải và hành động dựa trên kết quả phân tích

Ngay cả khi có dữ liệu và các công cụ phân tích mạnh mẽ, việc diễn giải chính xác các kết quả phân tích và chuyển chúng thành các hành động cụ thể để cải thiện sản xuất cũng là một thách thức.

Hướng dẫn phân tích sản xuất hiệu quả cho doanh nghiệp SMEs

Ngay cả với quy mô hoạt động nhỏ hơn, doanh nghiệp vẫn có thể gặt hái những lợi ích to lớn từ phân tích sản xuất bằng cách tiếp cận một cách thông minh và tận dụng tối đa các công cụ hiện có, bao gồm cả hệ thống ERP, MR (nếu có) và đặc biệt là MES (nếu đã triển khai).

Bắt đầu từ mục tiêu kinh doanh cụ thể

Trước khi đi sâu vào dữ liệu, hãy xác định rõ ràng doanh nghiệp muốn cải thiện điều gì trong hoạt động sản xuất của mình. Mục tiêu có thể là giảm tỷ lệ phế phẩm, rút ngắn thời gian sản xuất, tối ưu hóa việc sử dụng nguyên vật liệu, hoặc nâng cao hiệu suất máy móc. Việc xác định mục tiêu cụ thể sẽ giúp doanh nghiệp tập trung vào các dữ liệu và phân tích có liên quan nhất.

Khai thác sức mạnh dữ liệu từ các công cụ hiện có

Hệ thống ERP

Nếu doanh nghiệp đang sử dụng ERP, đây là một kho dữ liệu quý giá. ERP thường lưu trữ thông tin về quản lý kho (mức tồn kho, lịch sử nhập xuất), mua hàng (thông tin nhà cung cấp, giá cả), bán hàng (dữ liệu đơn hàng, dự báo), và thậm chí cả dữ liệu tài chính liên quan đến sản xuất (chi phí nguyên vật liệu, chi phí nhân công). Phân tích dữ liệu từ ERP có thể giúp các nhà quản lý, quản trị hiểu rõ hơn về mối tương quan giữa chi phí đầu vào, hiệu quả sản xuất và doanh thu, từ đó đưa ra các quyết định về quản lý chuỗi cung ứng và giá thành sản phẩm. Ví dụ, doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu ERP để xác định các nhà cung cấp có độ trễ giao hàng cao nhất ảnh hưởng đến tiến độ sản xuất, hoặc so sánh chi phí nguyên vật liệu trên mỗi đơn vị sản phẩm theo thời gian.

Hệ thống MR (Quản lý bảo trì và sửa chữa)

Nếu doanh nghiệp có hệ thống MR để theo dõi lịch sử bảo trì, sự cố máy móc và thời gian ngừng hoạt động, đây là nguồn dữ liệu quan trọng cho phân tích độ tin cậy của thiết bị và dự đoán bảo trì. Bằng cách phân tích tần suất hỏng hóc, thời gian sửa chữa trung bình và chi phí bảo trì cho từng loại máy móc, doanh nghiệp có thể xác định các thiết bị cần được bảo trì thường xuyên hơn hoặc có nguy cơ gây gián đoạn sản xuất cao nhất.

Hệ thống MES (Hệ thống điều hành sản xuất)

Đây thường là “trái tim” của dữ liệu sản xuất thời gian thực. MES theo dõi mọi diễn biến trên sàn nhà máy, từ tiến độ công việc, hiệu suất máy móc, chất lượng sản phẩm, đến việc sử dụng nhân công và nguyên vật liệu. MES cung cấp dữ liệu chi tiết và tức thời, là nền tảng vững chắc cho các phân tích sản xuất chuyên sâu. Ví dụ, các nhà quản lý có thể sử dụng dữ liệu MES để:

• Tính toán hiệu suất tổng thể của thiết bị (OEE): Phân tích dữ liệu về thời gian hoạt động, tốc độ và chất lượng để xác định các yếu tố đang kìm hãm hiệu suất.
• Theo dõi thời gian chu kỳ sản xuất: Phân tích thời gian cần thiết để hoàn thành từng công đoạn sản xuất, từ đó xác định các nút thắt cổ chai và tối ưu hóa quy trình.
• Phân tích lỗi và phế phẩm: MES ghi lại thông tin về các lỗi phát sinh trong quá trình sản xuất, cho phép doanh nghiệp xác định các vấn đề chất lượng lặp đi lặp lại và tìm ra nguyên nhân gốc rễ.
• Theo dõi việc sử dụng nguyên vật liệu: So sánh lượng nguyên vật liệu thực tế sử dụng với định mức để phát hiện lãng phí và tối ưu hóa quy trình cấp phát.

Bắt đầu với các phân tích đơn giản

Không cần các công cụ phức tạp ngay từ đầu. Doanh nghiệp có thể bắt đầu với việc sử dụng các tính năng báo cáo có sẵn trong ERP, MR hoặc MES. Xuất dữ liệu ra các công cụ quen thuộc như Excel hoặc Google Sheets để thực hiện các phân tích mô tả cơ bản (ví dụ: xem tổng sản lượng hàng ngày, tỷ lệ lỗi trung bình hàng tháng).

Tập trung vào các vấn đề nóng

Hãy chọn một hoặc hai vấn đề quan trọng nhất đang ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất của mình để bắt đầu phân tích. Ví dụ, nếu doanh nghiệp đang gặp vấn đề với tỷ lệ phế phẩm cao ở một công đoạn cụ thể, hãy tập trung phân tích dữ liệu từ MES liên quan đến công đoạn đó (thông số máy móc, thao tác của công nhân, chất lượng nguyên liệu đầu vào).

Xây dựng văn hoá phân tích dữ liệu

Khuyến khích nhân viên thu thập dữ liệu chính xác và sử dụng các báo cáo để theo dõi hiệu suất của họ. Chia sẻ những phát hiện từ phân tích với các bộ phận liên quan và cùng nhau tìm ra các giải pháp cải tiến.

Case study thực tế từ DEHA

Một nhà sản xuất dây cáp anten ô tô tại miền Bắc Việt Nam cần chứng minh quy trình quản lý sản xuất minh bạch để giành đơn hàng lớn. Hiện tại, họ đang gặp khó khăn với việc quản lý sản xuất thủ công (kết hợp ERP/MES riêng lẻ, nhập liệu bởi tổ trưởng) và hệ thống kho còn sơ khai (quản lý bằng mã vạch, chưa tự động). Dữ liệu sản xuất cũng chưa được thu thập và truy xuất hiệu quả.

Để giải quyết, DEHA DS và công ty đã cùng nhau triển khai một giải pháp chuyển đổi số toàn diện. Hệ thống mới bao gồm website quản lý tập trung (sản xuất, kho, chất lượng, v.v.), ứng dụng di động cho nhân viên tại nhà máy và màn hình hiển thị trực quan tại khu vực sản xuất.

Việc ứng dụng hệ thống này cho phép công ty:

• Phân tích năng suất và chất lượng: Theo dõi năng suất thực tế và tỷ lệ lỗi theo từng công đoạn, giúp nhanh chóng phát hiện và xử lý các vấn đề phát sinh.
• Truy xuất nguồn gốc minh bạch: Dễ dàng tra cứu thông tin chi tiết về từng lô sản phẩm, đáp ứng yêu cầu của đối tác và cải thiện khả năng kiểm soát chất lượng.

Nhờ giải pháp này, công ty không chỉ minh bạch hóa quy trình mà còn tối ưu hóa sản xuất, sẵn sàng cho những đơn hàng lớn và nâng cao năng lực cạnh tranh. Bằng cách tận dụng hiệu quả dữ liệu từ các hệ thống ERP, MR và đặc biệt là MES, ngay cả các doanh nghiệp nhỏ cũng có thể đưa ra các quyết định sản xuất thông minh hơn, tối ưu hóa hoạt động và nâng cao khả năng cạnh tranh.

Ngay bây giờ, nếu các chủ doanh nghiệp cần một công cụ, hệ thống giúp phân tích sản xuất hiệu quả, hãy liên hệ với các chuyên gia của DEHA DS để nhận được tư vấn hữu ích.