Visão Geral

O curso MES Data Analysis and Industrial KPIs é voltado à análise de dados gerados por sistemas MES para medição, interpretação e melhoria do desempenho industrial. O treinamento aborda os principais KPIs industriais, métodos de análise de dados produtivos, uso de dashboards e indicadores para suporte à tomada de decisão operacional, tática e estratégica no ambiente de manufatura.

Objetivo

Após realizar este curso MES Data Analysis and Industrial KPIs, você será capaz de:

• Compreender a estrutura dos dados gerados pelo MES
• Definir e calcular KPIs industriais relevantes
• Analisar desempenho produtivo com base em dados reais
• Criar relatórios e dashboards operacionais
• Identificar tendências, desvios e oportunidades de melhoria
• Apoiar decisões gerenciais com indicadores confiáveis
• Aplicar boas práticas de análise de dados industriais

Publico Alvo

• Analistas de dados industriais
• Engenheiros de produção
• Profissionais de melhoria contínua
• Gestores e supervisores de fábrica
• Profissionais de TI industrial

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de processos industriais
• Noções de indicadores de desempenho
• Familiaridade com sistemas MES

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: MES Data Fundamentals

1. MES Data Types and Sources
2. Production, Quality, and Downtime Data
3. Data Granularity and Time Context
4. Data Quality and Consistency

Module 2: Industrial KPIs Overview

1. Productivity and Efficiency KPIs
2. Quality and Yield Indicators
3. Availability and Utilization Metrics
4. Operational vs Strategic KPIs

Module 3: KPI Calculation and Standardization

1. KPI Definitions and Formulas
2. Data Preparation and Cleansing
3. KPI Standardization Across Lines
4. Target Setting and Thresholds

Module 4: Data Analysis Techniques for MES

1. Trend and Variance Analysis
2. Pareto and Root Cause Analysis
3. Correlation and Comparative Analysis
4. Time-Based Performance Analysis

Module 5: Visualization and Reporting

1. Dashboards for Industrial KPIs
2. Operational and Management Reports
3. Drill-Down and Slice-and-Dice Analysis
4. Visualization Best Practices

Module 6: KPI-Driven Decision Making

1. Daily Management Routines
2. Performance Review Meetings
3. Action Plans and Follow-Up
4. Continuous Improvement Cycles

Module 7: Integrating MES Data with BI Tools

1. MES Data Export and Integration
2. BI Architecture for Industrial Data
3. Real-Time vs Historical Analytics
4. Governance and Data Security

Module 8: Practical Analysis Use Cases and Labs

1. Production Performance Analysis Scenario
2. Quality and Scrap Analysis Scenario
3. Downtime Reduction Scenario
4. Real-World Industrial Case Studies