شرکت هوش تجاری تارت

راهکارهای هوش کسب و کار در صنعت پتروشیمی

هوش کسب و کار (Business Intelligence) به یکی از اجزای اساسی استراتژی تجاری مدرن تبدیل شده است. توانایی تبدیل داده‌های خام به بینش‌های ارزشمند، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند و کارایی را در سراسر عملیات خود بهبود بخشند. یکی از صنایعی که از پذیرش/Adopt هوش کسب و کار، سود زیادی می برد، تولیدات پتروشیمی است. در اینجا به بررسی اهمیت BI در افزایش بهره وری و کارایی در عملیات های مختلف در یک کسب و کار تولید پتروشیمی می پردازیم. علاوه بر این، ما در مورد نقاط درد خاص در زنجیره تامین، خط تولید، مدیریت موجودی و کانال های توزیع بحث خواهیم کرد که می توانند از طریق راه حل های BI حل شوند.
راهکارهای هوش کسب و کار در صنعت پتروشیمی - TartBI

فهرست مطالب

اهمیت هوش کسب و کار

هوش کسب و کار به ابزارها، فناوری‌ها و شیوه‌هایی اشاره دارد که برای جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و ارائه داده‌ها به روشی معنادار برای کمک به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری بهتر استفاده می‌شوند. این شامل طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی، از جمله داده کاوی، تجزیه و تحلیل، و گزارش، برای ارائه بینش ارزشمند در مورد جنبه های مختلف عملیات یک شرکت است. در صنعت پتروشیمی، BI می تواند یک بازیگر موثر در بهبود بهره وری، کارایی و سودآوری باشد.

افزایش بهره وری در تولیدات پتروشیمی

صنعت پتروشیمی یک بخش پیچیده و سرمایه بر است که شامل فرآوری مواد خام مانند نفت خام و گاز طبیعی به محصولات مختلف می شود. این محصولات شامل پلاستیک، کود و مواد شیمیایی است که در بسیاری از صنایع ضروری است. با افزایش تقاضای جهانی برای محصولات پتروشیمی، نیاز به عملیات کارآمد و مولد بسیار مهم شده است، هوش تجاری به عنوان یک ابزار مدیریت داده، و تسهیل کننده اصمیم گیری داده محور این زمینه تاثیرات مثبت بسیاری دارد، از جمله:

۱. بهبود تصمیم‌گیری:

با ارائه داده‌ها و بینش‌های Realtime، هوش تجاری به مدیران کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه بگیرند، تصمیماتی که منجر به تخصیص بهتر منابع و بهینه‌سازی فرآیندهای تولید می‌شود.

۲. کنترل کیفیت پیشرفته:

ابزارهای BI می توانند به شناسایی انحرافات در کیفیت محصول کمک کنند، اقدامات اصلاحی به موقع و کاهش ضایعات را ممکن می سازند.

۳. مصرف بهینه انرژی:

با کمک BI، شرکت های پتروشیمی می توانند بر مصرف انرژی خود نظارت و بهینه سازی کنند که در نتیجه باعث صرفه جویی قابل توجهی در هزینه و کاهش اثرات زیست محیطی می شود.

۴. افزایش سودآوری:

با شناسایی روندها و الگوها در داده های تولید، BI می تواند به کشف فرصت هایی برای کاهش هزینه و تولید درآمد کمک کند که در نهایت منجر به سود بیشتر می شود.

رفع نقاط چالشی در صنعت پتروشیمی با راهکارهای هوش کسب و کار

چالش‌های زنجیره تامین

صنعت پتروشیمی به شدت به مدیریت کارآمد زنجیره تامین برای اطمینان از جریان روان مواد خام و محصولات نهایی متکی است. برخی از چالش های رایج عبارتند از:

۱. نوسانات غیرقابل پیش بینی تقاضا

چالش: مشاغل پتروشیمی در پیش بینی دقیق نوسانات تقاضا به دلیل عواملی مانند فصلی بودن، شرایط اقتصادی و تغییر در ترجیحات مشتریان با چالش هایی مواجه هستند. این تغییرات غیرقابل پیش‌بینی تقاضا می‌تواند منجر به انباشت بیش از حد، کمبود یا تخصیص ناکارآمد منابع شود که منجر به هزینه‌های بالاتر و کاهش رضایت مشتری می‌شود.

راهکار هوش تجاری برای این چالش: ابزارهای هوش تجاری می توانند با استفاده از داده های تاریخی، روند بازار و عوامل خارجی برای ایجاد پیش بینی های دقیق تر تقاضا، به رفع نوسانات تقاضا کمک کنند. این پیش‌بینی‌ها برنامه‌ریزی بهتر تولید را امکان‌پذیر می‌سازد، و تضمین می‌کند که منابع کافی تخصیص داده شده و سطح موجودی بهینه می‌شود. علاوه بر این، BI می‌تواند به شناسایی الگوهای نوسانات تقاضا کمک کند، و کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا تنظیمات فعالانه‌ای را در استراتژی‌های زنجیره تامین خود انجام دهند و به تغییرات بازار به طور مؤثرتری پاسخ دهند.

۲. اختلالات زنجیره تامین

چالش: زنجیره تامین پتروشیمی مستعد اختلالات ناشی از عواملی مانند بلایای طبیعی، رویدادهای ژئوپلیتیکی و مسائل تامین کننده هستند. این اختلالات می‌تواند منجر به تأخیر در تهیه مواد خام، افزایش زمان تحویل، و توقف احتمالی تولید شود که همگی می‌توانند تأثیر منفی بر درآمد و اعتبار شرکت داشته باشند.

راهکار هوش تجاری برای این چالش: هوش تجاری می‌تواند با ارائه سیگنال‌های هشدار اولیه در مورد خطرات احتمالی به کاهش تأثیر اختلالات زنجیره تأمین کمک کند. ابزارهای BI با نظارت و تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف، مانند عملکرد تامین‌کننده، رویدادهای آب‌وهوا و اخبار ژئوپلیتیکی، می‌توانند اختلالات احتمالی را شناسایی کرده و به کسب‌وکارها اجازه دهند اقدامات پیشگیرانه انجام دهند یا برنامه‌های اضطراری را توسعه دهند. علاوه بر این، BI می‌تواند به ارزیابی ریسک مرتبط با تامین‌کنندگان مختلف کمک کند و از انتخاب تامین‌کننده آگاه‌تر و استراتژی‌های متنوع‌سازی حمایت کند و احتمال اختلال در آینده را کاهش دهد.

۳. لجستیک ناکارآمد

چالش: لجستیک ناکارآمد می تواند منجر به هزینه های حمل و نقل بالاتر، افزایش زمان تحویل و کاهش رضایت مشتری شود. عوامل موثر در لجستیک ناکارآمد ممکن است شامل برنامه ریزی مسیر نامناسب، انتخاب ضعیف حامل و عدم دید در عملیات حمل و نقل باشد.

راهکار هوش تجاری برای این چالش: هوش تجاری می تواند با ارائه بینش در مورد داده های حمل و نقل، نقش مهمی در بهینه سازی عملیات لجستیک ایفا کند. با تجزیه و تحلیل اطلاعاتی مانند مسیرهای حمل و نقل، عملکرد حامل‌ها و هزینه های حمل و نقل، ابزارهای BI می توانند ناکارآمدی ها را شناسایی کرده و از تصمیم گیری موثرتر در زمینه هایی مانند برنامه ریزی مسیر، انتخاب حامل و نحوه حمل و نقل پشتیبانی کنند. علاوه بر این، BI می‌تواند به بهبود دید در عملیات لجستیکی کمک کند، و کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا محموله‌ها را در زمان واقعی ردیابی کنند، بر عملکرد نظارت کنند، و به طور فعال به هر مشکلی که پیش می‌آید رسیدگی کنند. نتیجه یک عملیات لجستیکی کارآمدتر و مقرون به صرفه تر است که به افزایش رضایت مشتری و افزایش سودآوری کمک می کند.

چالش‌های خط تولید

خط تولید در صنعت پتروشیمی جزء حیاتی عملیات کلی است. برخی از چالش هایی که می توان با راه حل های BI برطرف کرد عبارتند از:

۱. خرابی تجهیزات

چالش: خرابی تجهیزات در صنعت پتروشیمی می تواند منجر به تلفات قابل توجه تولید، هزینه های نگهداری بالاتر و کاهش بازده کلی شود، همچنین توقف‌های پیش‌بینی نشده نیز بطور ویژه مشکل ساز است، زیرا می تواند برنامه های تولید را مختل کند و منجر به از دست رفتن زمان شود که نتیجه‌ای جز تاثیر منفی بر روابط با مشتری و شهرت شرکت ندارد.

راهکار هوش تجاری برای این چالش: ابزارهای هوش تجاری می‌توانند با نظارت بر شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI: Key Performance Indicators) مانند نرخ استفاده از تجهیزات، نرخ خرابی و تاریخچه نگهداری و تعمیرات، منجر به حداقل کردن خرابی تجهیزات شوند. با تجزیه و تحلیل این داده‌ها، BI می‌تواند الگوهایی را شناسایی کند که مشکلات احتمالی تجهیزات را نمایان و امکان نگهداری پیشگیرانه و کاهش خطر خرابی غیرمنتظره را فراهم می‌کند. علاوه بر این، BI می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی زمانی که احتمالاً تجهیزات نیاز به تعمیر و نگهداری دارند، استراتژی‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده را تسهیل کند و اطمینان حاصل کند که مداخلات لازم قبل از وقوع خرابی انجام می‌شود.

۲. کنترل کیفیت

چالش: اطمینان از کیفیت ثابت محصول در هر کسب و کار تولیدی از جمله کسب و کارهای فعال در صنعت پتروشیمی ضروری است، زیرا انحرافات می تواند منجر به افزایش ضایعات، دوباره کاری، نارضایتی مشتری شود. روش‌های سنتی کنترل کیفیت، که اغلب بر بازرسی‌های دستی و نمونه‌برداری تکیه می‌کنند، ممکن است برای شناسایی و رسیدگی به موقع مسائل کیفیت کافی نباشند.

راهکار هوش تجاری برای این چالش: هوش تجاری می‌تواند کنترل کیفیت را با ارائه اطلاعات مفید در زمان واقعی نسبت به داده‌های تولید، افزایش دهد و امکان نظارت مداوم بر پارامترهای کلیدی کیفیت را فراهم کند. ابزارهای BI با شناسایی انحرافات از استانداردهای تعیین شده، اقدامات اصلاحی سریع، کاهش ضایعات و کار مجدد را با حفظ کیفیت محصول امکان پذیر می کنند. علاوه بر این، BI می تواند با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و ارتباط آن با پارامترهای مختلف تولید، تسهیل فرایند بهبود مستمر و کمک به جلوگیری از مشکلات کیفیت در آینده، به شناسایی علل ریشه ای مشکلات کیفیت کمک کند.

۳. بهینه سازی فرآیند

چالش: فرآیندهای تولید ناکارآمد می تواند منجر به افزایش هزینه ها، کاهش بهره وری و کاهش رقابت پذیری در صنعت پتروشیمی شود. شناسایی و رفع تنگناها و ناکارآمدی ها در فرآیند تولید می تواند چالش برانگیز باشد، به ویژه در عملیات پیچیده و سرمایه بر.

راهکار هوش تجاری برای این چالش: هوش تجاری می تواند بهینه سازی فرآیندها را با ارائه بینش در مورد داده های تولید، کمک به شناسایی زمینه های ناکارآمد و برجسته کردن فرصت های بهبود تسهیل کند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها در مورد نرخ تولید، استفاده از تجهیزات، مصرف مواد اولیه و سایر معیارهای مرتبط، BI می‌تواند گلوگاه‌ها، تجهیزات ضعیف و سایر مسائلی را که ممکن است مانع از بهره‌وری شوند را مشخص کند. کسب‌وکارهای پتروشیمی با داشتن این اطلاعات می‌توانند بهبودهای هدفمند را اعمال کنند و تأثیر آنها را بر کارایی نظارت کنند و بهینه‌سازی مستمر فرآیند تولید و در نهایت افزایش بهره‌وری و سودآوری را انجام دهند.

چالش‌های کنترل موجودی و انبارداری

مدیریت موجودی برای سودآوری مشاغل پتروشیمی بسیار مهم است. برخی از مشکلات رایجی که با BI قابل حل هستند عبارتند از:

۱. موجودی بیشتر یا کمتر از حد لازم

چالش: مدیریت نادرست موجودی می تواند منجر به انباشت بیشتر یا کمتر از حد موجودی انبار شود که هر دو پیامدهای منفی برای یک تجارت پتروشیمی دارند. انباشت بیش از حد می تواند منجر به هزینه های حمل موجودی بالاتر شود، از طرف دیگر کمبود موجودی انبار می تواند برنامه های تولید را مختل کند، منجر به از دست دادن مهلت‌های زمانی شود و بر رضایت مشتری تأثیر منفی بگذارد.

راهکار هوش تجاری برای این چالش: ابزارهای هوش تجاری می‌توانند با ارائه بینش‌هایی در مورد الگوهای تقاضا، زمان‌های تحویل و سایر عواملی که بر الزامات موجودی تأثیر می‌گذارند، به بهینه‌سازی سطوح موجودی کمک کنند. با تجزیه و تحلیل این داده‌ها، BI می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا سطح موجودی اطمینان Safety Stock بهینه را ایجاد کنند، و در عین حال ریسک انبارداری را به حداقل رسانند و هزینه‌های حمل را نیز کاهش دهند. علاوه بر این، ردیابی موجودی در زمان واقعی از طریق ابزارهای BI می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا سریع‌تر به تغییرات تقاضا پاسخ دهند و حفظ تعادل مناسب بین سطوح موجودی و الزامات تولید را آسان‌تر کند.

۲. موجودی مازاد یا منسوخ شده

چالش: موجودی اضافی یا منسوخ شده نشان دهنده بار مالی قابل توجهی برای مشاغل پتروشیمی است، زیرا سرمایه را به هم می بندد و فضای ذخیره سازی ارزشمندی را مصرف می کند. علاوه بر این، از بین بردن موجودی منسوخ می تواند پرهزینه باشد و ممکن است پیامدهای زیست محیطی داشته باشد.

راهکار هوش تجاری برای این چالش: هوش تجاری می تواند با تجزیه و تحلیل داده های فروش، نرخ گردش موجودی و چرخه عمر محصول، به شناسایی اقلام کُند گردش یا منسوخ کمک کند. با این اطلاعات، شرکت ها می توانند در مورد اینکه کدام محصولات را به تدریج حذف کنند، چگونه سطح تولید را تنظیم کنند، یا چه تخفیف‌هایی برای روش سریع‌تر موجودی اضافی ارائه دهند، تصمیمات آگاهانه تری اتخاذ کنند. به‌علاوه، ابزارهای BI می‌توانند به نظارت بر روند تقاضا و ترجیحات محصول کمک کنند، و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهند تا پیشنهادات محصول خود را به طور فعال تنظیم کنند و خطر انباشته شدن موجودی اضافی یا منسوخ را در آینده کاهش دهند.

۳. پیش بینی تقاضا

چالش: پیش‌بینی نادرست تقاضا می‌تواند منجر به انواع چالش‌های مدیریت موجودی شود، از جمله موجودی بیش از حد، کمبود موجودی انبار، و موجودی منسوخ شده. روش‌های پیش‌بینی سنتی، که اغلب بر داده‌های تاریخی و قضاوت کارشناسان تکیه می‌کنند، ممکن است پیچیدگی و نوسانات بازار پتروشیمی را به اندازه کافی توضیح ندهند.

راهکار هوش تجاری برای این چالش: ابزارهای هوش تجاری می‌توانند پیش‌بینی تقاضا را با استفاده از تحلیل‌های پیشرفته، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، و طیف گسترده‌ای از منابع داده، مانند فروش‌های تاریخی، روند بازار، و عوامل خارجی مانند شرایط اقتصادی و الگوهای فصلی، بهبود بخشند. با ایجاد پیش‌بینی‌های دقیق‌تر تقاضا، BI می‌تواند به کسب‌وکارهای پتروشیمی کمک کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد برنامه‌ریزی تولید، مدیریت موجودی و تدارکات اتخاذ کنند که در نتیجه سطح موجودی بهینه کشف شود و هزینه‌ها کاهش یابند.

چالش‌های کانال‌های توزیع

کانال های توزیع کارآمد برای موفقیت هر کسب و کار پتروشیمی حیاتی است. برخی از چالش هایی که می توان با راه حل های BI برطرف کرد عبارتند از:

۱. کانال‌های توزیع ناکارآمد

چالش: کانال‌های توزیع ناکارآمد می‌تواند منجر به افزایش هزینه‌های حمل و نقل، طولانی‌تر شدن زمان تحویل و کاهش رضایت مشتری شود. عواملی که چالش کانال‌های ناکارآمد را تشدید می‌کنند شامل عدم مکان‌یابی بهینه انبار، برنامه ریزی ضعیف مسیر یا عدم هماهنگی بین کانال‌های توزیع مختلف است.

راهکار هوش تجاری برای این چالش: ابزارهای هوش تجاری می توانند با تجزیه و تحلیل منابع داده های مختلف، مانند مسیرهای حمل و نقل، مکان های انبار و هزینه های حمل و نقل، به بهینه سازی شبکه های توزیع کمک کنند. با این اطلاعات، شرکت‌ها می‌توانند ناکارآمدی‌ها را در شبکه‌های خود شناسایی کنند، بهبودهای بالقوه را ارزیابی کنند و استراتژی‌های مبتنی بر داده را برای بهینه‌سازی عملیات توزیع خود پیاده‌سازی کنند. به عنوان مثال، BI می تواند به شرکت ها کمک کند تا بهترین مکان ها را برای انبارها با در نظر گرفتن عواملی مانند الگوهای تقاضا، زیرساخت های حمل و نقل و نزدیکی به تامین کنندگان و مشتریان تعیین کنند. علاوه بر این، BI می‌تواند با در نظر گرفتن متغیرهایی مانند شرایط ترافیک، زمان‌بندی تحویل، و ظرفیت‌های وسایل نقلیه، برنامه‌ریزی مؤثرتر مسیر را ممکن کند، که منجر به کاهش هزینه‌های حمل‌ونقل و بهبود رضایت مشتری می‌شود.

۲. خدمات مشتری

چالش: خدمات ضعیف به مشتریان می تواند منجر به از دست دادن فروش، کاهش نرخ حفظ مشتری و تخریب شهرت در صنعت پتروشیمی شود. چالش‌ها در خدمات مشتری ممکن است ناشی از عواملی مانند انجام نادرست سفارش، تاخیر در تحویل، یا عدم مشاهده وضعیت سفارش باشد.

راهکار هوش تجاری برای این چالش: هوش تجاری می تواند با ارائه اطلاعات بینش در زمان واقعی در مورد داده‌های سفارش، اطلاعات حمل و نقل و ترجیحات مشتری به بهبود خدمات مشتری کمک کند. با تجزیه و تحلیل این داده‌ها، BI می‌تواند به شناسایی حوزه‌هایی که خدمات مشتری می‌تواند در آن‌ها بهبود یابد، مانند انجام دقیق‌تر سفارش یا تسریع زمان پاسخ‌دهی به درخواست‌های مشتری، کمک کند. علاوه بر این، ابزارهای BI می‌توانند دید بهتری در مورد وضعیت سفارش و ردیابی حمل و نقل فراهم کنند و شرکت‌ها را قادر می‌سازند تا به طور فعال با مشتریان ارتباط برقرار کنند و به مشکلاتی که ممکن است در طول فرآیند تحویل به وجود بیاید، رسیدگی کنند. در نهایت، خدمات بهتر به مشتریان از طریق BI می تواند منجر به افزایش رضایت مشتری، وفاداری و تکرار خرید شود.

۳. پیش بینی تقاضا

چالش: پیش‌بینی نادرست تقاضا می‌تواند منجر به چالش‌های مختلفی برای کانال‌های توزیع شود، از جمله کمبود موجودی انبار، موجودی اضافی و تخصیص ناکارآمد منابع. روش‌های پیش‌بینی سنتی ممکن است پیچیدگی و نوسانات بازار پتروشیمی را به‌اندازه کافی در نظر نگیرند که منجر به استراتژی‌های توزیع غیربهینه می‌شود.

راهکار هوش تجاری برای این چالش: همانطور که قبلاً ذکر شد، ابزارهای هوش تجاری می توانند پیش بینی تقاضا را با استفاده از تجزیه و تحلیل پیشرفته، الگوریتم های یادگیری ماشین و منابع مختلف داده بهبود بخشند. در زمینه کانال‌های توزیع، پیش‌بینی‌های دقیق‌تر تقاضا می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا استراتژی‌های توزیع خود را به طور مؤثرتری برنامه‌ریزی کنند و اطمینان حاصل کنند که محصولات مناسب در زمان مناسب به مشتریان مناسب می‌رسند. با بهینه‌سازی عملیات توزیع بر اساس پیش‌بینی‌های تقاضای مبتنی بر داده، کسب‌وکارهای پتروشیمی می‌توانند مموجودی انبار را به درستی مدیریت کنند، موجودی مازاد را به حداقل برسانند و منابع را به طور کارآمدتر تخصیص دهند که در نهایت منجر به افزایش سودآوری و بهبود رضایت مشتری می‌شود.

تارت | Tart نرم افزار هوش کسب و کار ایرانی

تارت یک نرم افزار هوش تجاری است که با ساده‌سازی تجزیه  و تحلیل، گزارش‌دهی و مصورسازی داده ها به صورت تعاملی، به شما این امکان را می‌دهد تا وضعیت شاخص‌های مختلف یک کسب و کار را در یک داشبورد به طور کامل نمایش دهید. تارت بطور کامل توسط متخصصان ایرانی توسعه داده شده است؛ شاخص‌های اصلی نرم افززار هوش تجاری تارت بطور خلاسه این موارد هستند:

۱. رابط کاربری فارسی: نرم‌افزار ما با در نظر گرفتن بازار ایران طراحی شده‌است و پشتیبانی کامل از زبان فارسی را ارائه می‌دهد. این امر تجربه‌ای به دور از موانع زبانی برای شرکت‌های ایرانی و متخصصان BI را فراهم می‌کند.

۲. کنترل دسترسی: نرم افزار هوش تجاری تارت امکان کنترل کامل میزان دسترسی کاربران در سطوح مختلف، مانند مجموعه داده‌ها (Datasets)، فضاهای کاری (Workspaces)، داشبوردها (Dashboards)، و حتی نمودارها (Charts را فراهم می‌کند. این کار امنیت داده‌ها را تضمین می‌کند و شما را قادر می‌سازد تا سطوح دسترسی کاربر را به طور موثر مدیریت کنید.

۳. ارائه ابری (Cloud) و لوکال (On-Premise): ارائه نرم افزار بر روی بستری کلاود ارائه آن از سمت ما و بهره‌گیری از نرم افزار را برای سازماان پذیرنده آسان می‌کند، اما از طرف دیگر سازمان‌های زیادی هستند که به دلیل الزامات و پروتکل‌های سازمانی نیازمند دریافت نرم افزار بر روی سرورهای داخلی خود هستند، تارت امکان ارائه به هر دو روش را دارد.

۴. امکان توسعه ویژگی‌های (Feature) سفارشی: ما درک می‌کنیم که هر سازمان الزامات BI منحصر به فردی دارد تیم ما قادر به توسعه ویژگی جدید و خاصی است که شرکت شما ممکن است درخواست کند.

خدمات تارت

علاوه بر نرم‌افزار هوش تجاری تارت، ما همچنین طیف وسیعی از خدمات مربوط به داده را برای حمایت از عملیات‌های BI  شما ارائه می‌دهیم. این خدمات عبارتند از:

۱. ETL :Extract, Transform, and Load (‏استخراج، تبدیل، بارگذاری)‏: ما خدمات ETL را برای ساده کردن فرآیند یکپارچه‌سازی داده‌های شما فراهم می‌کنیم، اطمینان حاصل می‌کنیم که داده از منابع مختلف به طور موثر در سیستم BI شما پاکسازی، تبدیل و بارگیری می‌شوند.

۲. جمع‌آوری داده: تیم ما با همکاری نزدیک با سازمان شما داده‌های مربوط به KPI های اختصاصی شما را جمع‌آوری میکند و اطمینان حاصل میکند که شما اطلاعات درستی برای هدایت فرآیند تصمیم‌گیری داده محور خود دارید.

۳. تجزیه و تحلیل داده: خدمات تجزیه و تحلیل داده ما به شما کمک می‌کند تا الگوها، روندها، و روابط پنهانی را در داده خود کشف کنید، این خدمت شما را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه را براساس شواهد محکم بگیرید.

۴. بصری سازی داده‌ها: ما خدمات مصور سازی داده‌ها را ارائه می‌دهیم تا به شما کمک کنیم داده‌های خود را به شیوه‌ای واضح و گویا ارائه دهید، این خدمت درک و عمل براساس دیدگاه‌های شما را برای ذینفعان آسان‌تر می‌کند.

راه‌کارهای اختصاصی هوش کسب و کار تارت در صنعت پتروشیمی

با استفاده از نرم افزار هوش تجاری تارت و هم چنین خدمات تارت در حوزه داده، شما میتوانید تمامی چالش‌هایی که پیشتر توضیح‌داده شد را برطرف کنید، و در نتیجه، عملکرد و وضعیت خود در محیط رقابتی بازار امروز را بهبود دهید؛ در ادامه ۵ شاخص کلیدی عملکرد بسیار مهم در صنعت پتروشیمی و راهکار هوش تجاری تارت در نظارت و رصد وضعیت این شاخص‌ها را تشریح کرده‌ایم:  

۱. حجم تولید (Production Volume): این KPI کل مقدار محصولات پتروشیمی تولید شده در یک بازه زمانی خاص را که معمولاً بر حسب تن یا بشکه بیان می شود، اندازه گیری می کند. از مجموع تولید کل محصولات پتروشیمی در بازه زمانی معین محاسبه می شود. BI می‌تواند با ارائه تجسم و تجزیه و تحلیل داده ها در زمان واقعی به نظارت و ردیابی حجم تولید کمک کند و به مدیران کارخانه اجازه می‌دهد تا به سرعت روندها را شناسایی کرده و تصمیمات مبتنی بر داده را برای بهینه سازی کارایی تولید اتخاذ کنند.

۲. ظرفیت استفاده (Capacity Utilization): این KPI بازده تولید واقعی را با حداکثر بازده ممکن یک کارخانه پتروشیمی که به صورت درصد بیان می شود، مقایسه می کند. این شاخص کلیدی کارایی و اثربخشی عملیاتی است. ابزارهای BI را می‌توان برای نظارت بر استفاده از ظرفیت در زمان واقعی استفاده کرد و مدیران کارخانه را قادر می سازد تا به سرعت دارایی های کم استفاده را شناسایی کرده و برنامه های تولید، برنامه های تعمیر و نگهداری و تخصیص منابع را بهینه کنند.

۳. بازده (Yield): بازدهی راندمان تبدیل مواد خام به محصولات نهایی را که به صورت درصد بیان می شود اندازه گیری می کند. بازده بالاتر نشان دهنده کارایی فرآیند و استفاده بهتر از منابع است. BI می‌تواند با ارائه بینشی در مورد کارایی فرآیندهای تولید، شناسایی مناطق برای بهبود، و برجسته کردن روند استفاده از مواد خام و کیفیت محصول، به نظارت و ردیابی بازده کمک کند.

۴. تحویل به موقع (OTD: On-Time Delivery): این KPI درصد محموله های پتروشیمی تحویل مشتریان در تاریخ توافق شده یا قبل از آن را اندازه گیری می کند. OTD بالاتر نشان دهنده خدمات بهتر به مشتری و کارایی زنجیره تامین است. ابزارهای BI می‌توانند به نظارت و ردیابی OTD با ارائه دید در زمان واقعی به وضعیت حمل و نقل، امکان پیش‌بینی دقیق‌تر و شناسایی تنگناها در زنجیره تأمین که ممکن است بر عملکرد تحویل تأثیر بگذارد کمک کنند.

۵. بهره وری انرژی (Energy Efficiency): بازده انرژی مقدار انرژی مصرف شده برای تولید یک واحد محصول پتروشیمی را اندازه گیری می کند که معمولا بر حسب BTU یا گیگاژول در هر تن بیان می شود. مصرف انرژی کمتر در واحد خروجی نشان دهنده بهره وری انرژی بهتر و هزینه های تولید کمتر است. BI می تواند با ارائه بینش هایی در مورد الگوهای مصرف انرژی، به نظارت و ردیابی کارایی انرژی کمک کند، و به مدیران کارخانه اجازه می دهد ناکارآمدی ها را شناسایی کرده و اقدامات صرفه جویی در انرژی را اجرا کنند. این می تواند منجر به صرفه جویی در هزینه و کاهش اثرات زیست محیطی شود.

داده‌های سازمان‌تان را یکپارچه کنید، بر آنها نظارت لحظه‌ای داشته باشید و آینده را پیش بینی کنید: تماس با مشاوران تارت 

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

خدمات داده محور TartBI - سیستم های تشحیص تقلب

مصورسازی موفقیت

برای دریافت پیش‌فاکتور نرم‌افزار مصورسازی داده تارت، فرم را تکمیل کنید.