Manufacturing Cost Optimization

هدف المشروع:

تبسيط نموذج تكلفة معقد في مجال التصنيع (يتكون من 25 متغيرًا) وتحويله إلى معادلة دقيقة تعتمد على متغير واحد فقط، مع استكشاف فرص خفض التكاليف من خلال الأتمتة (Automation).

المنهجية:

محاكاة بيانات باستخدام Python اعتمادًا على نموذج تكلفة مكوّن من 25 متغيرًا.

استخدام Curve Fitting لاشتقاق معادلة مبسّطة تعتمد على الكمية، بدقة تتجاوز %99.

إجراء تحليل للعوامل المؤثرة، والذي كشف أن تكلفة الفحص هي العنصر الأكثر تأثيرًا على إجمالي التكلفة.

تصميم نموذج أوّلي (Prototype) لعملية فحص مؤتمتة باستخدام حسّاسات للكشف عن الأجزاء المعيبة وفصلها، مما عزز مستوى ضبط الجودة.

النتائج:

خفض إجمالي تكلفة الإنتاج بنسبة 15.7% سنويًا.

تحسين جودة المنتجات عبر تقليل نسبة القطع المعيبة.

تسريع عملية اتخاذ القرار من خلال نموذج تكلفة مبسط وفعال.

الأدوات والتقنيات:

Python (Data Simulation – Curve Fitting – Optimization) + Manufacturing Automation Design.