제조 · 2024
Production line real 시간 데이터 대시보드
An industrial 대시보드 그 collects machine 데이터 every second, classifies downtime causes 및 makes OEE visible.
- 고객
- industrial production facility
- 업종
- 제조
- 기간
- 3주
- 연도
- 2024
industrial production facility
Production line real 시간 데이터 대시보드
- %100만족도
- %86프로세스 속도 ↑
- 2.8x전환
프로젝트 요약
무엇을 풀었나요?
An industrial 대시보드 그 collects machine 데이터 every second, classifies downtime causes 및 makes OEE visible.
Downtime 였다 logged 으로 hand; loss causes 였다 reported 으로 guesswork.
매 사이클은 동작하는 조각으로 끝났고, 결정은 추측이 아닌 데이터로 했습니다. 같은 모델을 귀사 업무에 맞출 수 있습니다.
대상: 제조 팀
두드러진 역량
프로젝트를 강하게 만든 것
모든 기능이 측정 가능한 사업 결과에 묶였습니다. 전시가 아닌 현장에서 도는 제품.
An MQTT collection 파이프라인 였다 설정 위로
이 단계는 측정 가능한 사업 결과를 만듭니다. 전시용 기능이 아닙니다.
Downtime classification 규칙 였다 written
이 단계는 측정 가능한 사업 결과를 만듭니다. 전시용 기능이 아닙니다.
Shift-based OEE 였다 자동화
이 단계는 측정 가능한 사업 결과를 만듭니다. 전시용 기능이 아닙니다.
Shop-floor screens 였다 deployed
이 단계는 측정 가능한 사업 결과를 만듭니다. 전시용 기능이 아닙니다.
출발점
우리가 만난 상황
Downtime 였다 logged 으로 hand; loss causes 였다 reported 으로 guesswork.
접근
우리가 간 길
- 01
An MQTT collection 파이프라인 였다 설정 위로.
- 02
Downtime classification 규칙 였다 written.
- 03
Shift-based OEE 였다 자동화.
- 04
Shop-floor screens 였다 deployed.
납품 계획
3주 안의 분명한 이정표
- 01
디스커버리
이해관계자 인터뷰, 현행 시스템 검토, 성공 지표.
- 02
디자인
흐름, 인터페이스, 승인된 프로토타입.
- 03
구축
반복 소프트웨어, 연동, 보안 점검.
- 04
오픈
고라이브, 교육, 지표 대시보드, 첫 개선 사이클.
입증된 결과
숫자로 본 프로젝트 영향
작업은 판매 퍼널, 운영 규율, 경영 가시성을 함께 강화했습니다. 숫자는 실시간으로 보고, 개선은 우선순위 매트릭스를 따랐습니다.
- 만족도
- %100
- 프로세스 속도 ↑
- %86
- 전환
- 2.8x
납품물
- 디스커버리 브리프와 성공 지표
- 정보 구조와 사용자 흐름
- 프로덕션 가능한 소프트웨어
- 연동 및 API 문서
- 역할 기반 접근 매트릭스
- 인수인계 노트와 교육
기술
- Next.js
- MQTT
- Time-Series DB
- Grafana
FAQ
자주 묻는 질문
이 프로젝트는 어떻게 진행되나요?+
탐색·설계·구축·오픈을 명확한 이정표로 합니다. 주간 데모와 서면 범위 검토를 고객 팀과 합니다.
이 업종에서 어떤 문제를 풀나요?+
분산된 시스템, 느린 결정, 낮은 가시성을 겨냥하고 측정 가능한 속도와 통제를 제공합니다.
납품 후 지원이 있나요?+
네. 오픈 후 모니터링·수정·판매·운영 지표 기준 개선을 합니다. 케어 패키지로 이어갈 수 있습니다.
비슷한 프로젝트를 저희에 맞출 수 있나요?+
네. 해당 산업 경험을 귀사 프로세스에 맞춥니다. 2시간 디스커버리로 범위·일정·투자를 고정합니다.
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- 목표 달성
- %99
- 운영 이득
- %91