البيانات الضخمة في التصنيع - حالات الأهمية والاستخدام

في العشرين عامًا الماضية ، تمكن المصنعون - من خلال تطبيق منهجي Six Sigma و Lean - من تقليل النفايات في عمليات الإنتاج وتحسين إنتاجية المنتج وجودته. لكن الطبيعة المتقلبة لقطاع التصنيع الحالي ، خاصة فيما يتعلق بالمواد الكيميائية والأدوية والتعدين ، أدت إلى الحاجة إلى اتباع نهج أكثر دقة لتحديد العيوب في العملية وتصحيحها.

البيانات الضخمة في التصنيع هي أحد هذه الحلول. وهناك دلائل تؤكد ذلك ، أحدها أنه من المتوقع أن تصل البيانات الضخمة العالمية في مجال التصنيع إلى 9.11 مليار دولار بحلول عام 2026 . لعبت حالة استخدام التكنولوجيا دورًا كبيرًا في تشكيل نمو هذا السوق. في هذه المقالة ، سنستكشف دور تحليلات البيانات الضخمة في التصنيع وكيف تجعل المجال بأكمله أكثر ذكاءً وكفاءة.

ما هي البيانات الضخمة؟

يمكن تعريف التكنولوجيا على أنها مجموعات بيانات عالية السرعة وحجم كبير وعالي التنوع تساعد في معالجة المعلومات التي تعزز الرؤى وتساعد في صنع القرار وأتمتة العمليات.

هناك طريقة أخرى لتعريف البيانات الضخمة وهي أنها تقنية تتكون من مجموعة متنوعة ومعقدة من البيانات التي يتم جمعها من خلال موارد متعددة وتتطلب نهج معالجة متقدم مثل الحوسبة السحابية أو التعلم الآلي لتوفير رؤى الأعمال الرئيسية.

تتكون التكنولوجيا بشكل رئيسي من ثلاثة عناصر رئيسية -

التنوع - هناك مجموعة واسعة من البيانات المتاحة للشركات ولكن يمكن تصنيفها إلى بيانات غير منظمة وشبه منظمة ومهيكلة.

السرعة - تشير إلى معدل تلقي البيانات. عادةً ما يتم تخزين البيانات في الذاكرة ولكن توجد آليات معالجة في الوقت الفعلي نشطة في الشركات أيضًا.

الحجم - تعالج التقنية كمية كبيرة من المعلومات التي تشتمل على مجموعة من البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة.

الآن بعد أن نظرنا إلى ما تمثله البيانات الضخمة ، حان الوقت للنظر في كيفية إنشاء البيانات بواسطة الصناعة التحويلية.

كيف يتم إنشاء تحليلات البيانات الضخمة للتصنيع؟

بالإضافة إلى المصادر العامة لإنشاء البيانات مثل برامج الولاء وتحليل التسويق عبر الإنترنت ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي ، تستخدم الصناعة مجموعة من البرامج لجمع المعلومات.

يتم دمج مجموعات البرامج التي تتراوح من CRP و MES و CMMS وما إلى ذلك مع الآلات لتوليد بيانات كبيرة في مساحة التصنيع.

يمكن بعد ذلك استخدام مجموعات البيانات التي تنشئها هذه البرامج والآلات لتشكيل أنماط وتحديد مجالات المشاكل والتوصل إلى حلول مدعومة بالبيانات.

الآن لتوليد هذا الكم الهائل من البيانات ، تتطلب الصناعة مجموعة قوية من مكدس التكنولوجيا البديهية. في Appinventiv ، نستخدم بعضًا من أفضل أدوات تحليل البيانات الصناعية في فئتها:

ما هو دور تحليل البيانات الضخمة في التصنيع؟

تتراوح فوائد البيانات الضخمة في التصنيع من العديد من مزايا المستوى الوقائي إلى مساعدة القرارات التنبؤية. دعونا نلقي نظرة على الطرق المختلفة التي تسلط الضوء على أهمية تحليلات البيانات في الصناعة التحويلية.

1. ميزة تنافسية أكبر

كانت الصناعة التحويلية مركز الابتكارات التكنولوجية. سواء أكان الاتصال بالهاتف المحمول أو إنترنت الأشياء الصناعي أو أجهزة الجيل التالي ، فإن البيانات التي يتم إنشاؤها من خلال جميع الوسائط المختلفة تساعد في رفع القدرة التنافسية إلى المستوى التالي. تؤدي البيانات إلى رؤى أكبر في اتجاهات السوق ، وفهم أفضل لاحتياجات العملاء ، والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. باختصار ، إنه يوفر كل ما يمنح دور التصنيع ميزة تنافسية هائلة.

2. أقل تعطل

يمكن أن يمثل تعطل الأجهزة خطرًا حقيقيًا على الإنتاجية في مجال التصنيع. إنه لا يعيق وقت الموظفين فحسب ، بل يتطلب أيضًا الكثير من الصيانة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. الآن ، الحل الذي وجدته الصناعة لهذه المشكلة هو استخدام تحليل البيانات الصناعية لإجراء الصيانة الوقائية والتنبؤية لأجهزتهم. إنه يساعد الشركات المصنعة على تتبع تقييم جودة الأجهزة من خلال تحليل كفاءتها والعمل على أساس يومي.

3. أكبر CX

تستخدم بيوت التصنيع الآن مستشعرات متقدمة لتقديم تنبيهات مدعومة بالبيانات الضخمة إلى الفنيين الميدانيين فيما يتعلق بمتطلبات الصيانة ، وهم يستخدمون علامات RFID لمراقبة حالة الوحدات ، والاستفادة من التقارير المستندة إلى البيانات التي تقدم اقتراحات دقيقة لتحسين خدمات العملاء .

4. إدارة سلسلة التوريد

تمنح تحليلات البيانات الضخمة في التصنيع الشركات المصنعة القدرة على تعقب موقع المنتجات. هذه القدرة على تتبع موقع المنتج باستخدام تقنيات مثل أجهزة إرسال الترددات الراديوية وأجهزة مسح الباركود ، تحل مشكلة ضياع المنتجات أو صعوبة تتبعها. ما يعنيه هذا بالنسبة للعملاء هو أن الشركات قادرة على منحهم جدولًا زمنيًا أكثر واقعية للتسليم.

5. إدارة الإنتاج

تتمثل إحدى علامات الإنتاجية الرئيسية لمنزل التصنيع في تحديد ما يحتاجه السوق وحجم السلع التي يحتاجون إلى إنشائها.

بالعودة إلى اليوم الذي لم تكن فيه البيانات الضخمة في التصنيع موجودة ، اعتمدت الشركات على التقديرات البشرية التي أدت إلى زيادة إنتاج السلع أو نقصها. تساعد البيانات الضخمة في إعطاء الشركات رؤى تنبؤية مهمة تساعدها على جعل الاختيار أفضل.

6. رشيقة الاستجابة لتقلبات الطلب في السوق

يمكن أن يساعد دمج تحليلات التصنيع في الوقت الفعلي تحديدًا في نظام CRM بيوت التصنيع على التنبؤ بالمستقبل في الوقت الفعلي. يمكن أن يُظهر تحليل بيانات CRM الفرق في أنماط الطلب والاستهلاك التي يمكن استخدامها لقيادة التعديل في الإنتاج. علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد المعلومات الاستخبارية القائمة على البيانات الضخمة التي تم جمعها من CRM في معرفة ما يطلبه العملاء ثم إعداد الإنتاج في دورة بطريقة تقلل من وقت الاستجابة.

7. تسريع التجمع

مع تحليلات البيانات الضخمة في التصنيع ، اكتسبت الشركات قدرات تقسيم إنتاجها وتحديد الوحدات التي يتم تصنيعها بشكل أسرع. يساعد هذا دور التصنيع في معرفة المكان الذي يتعين عليهم فيه تركيز جهودهم لتحقيق أقصى قدر من الإنتاج. سيساعدهم أيضًا في تحديد المجالات التي هم أكثر كفاءة فيها ، إلى جانب المجالات التي يحتاجون إلى العمل فيها.

8. تحديد المخاطر الخفية في العملية

يمكّن تحليل البيانات حول حالات الفشل السابقة للمعدات الشركات المصنعة من التنبؤ بدورة حياتها وإعداد جداول الصيانة التنبؤية الصحيحة ، والتي تستند إما إلى الاستخدام أو على أساس الوقت. كل هذا ، بدوره ، يساعد في اكتشاف الثغرات ، وتقليل الفاقد ووقت التعطل ، ويساعد الشركات على وضع خطة استرداد في حالة حدوث فشل غير متوقع.

علاوة على ذلك ، تتيح البيانات الضخمة عند دمجها مع الذكاء الاصطناعي للمصنعين أتمتة العمليات بحيث تقوم بالتحسين الذاتي دون تدخل بشري.

9. جعل تخصيص المنتج ممكنا

من الناحية التاريخية ، ركزت وحدات التصنيع على الإنتاج على نطاق واسع وتركت التخصيص للمؤسسات التي تخدم السوق المركزة. يجعل تحليل البيانات الخاصة بالتصنيع التخصيص ممكنًا في مرحلة التصنيع من خلال التنبؤ بطلبه ثم منح الشركات المصنعة مهلة لإنتاج منتجات مخصصة على نطاق واسع.

باستخدام البيانات الضخمة ، يمكن للمصنعين تبسيط عملية التصنيع الخاصة بهم من خلال القضاء على الهدر والتنبؤ بالطلب. يساعدهم هذا التبسيط في توفير الوقت الذي يحتاجون إليه للقيام بالتخصيص الشامل للمنتجات.

10. تحسين العائد والإنتاجية

تساعد تقنية البيانات الضخمة الشركات المصنعة في العثور على الأنماط المخفية في العمليات ، وتمكينها من متابعة مبادرات التحسين المستمر الخاصة بهم بدرجة أكبر من اليقين. يمكن ملاحظة نتيجة ذلك في زيادة الإنتاجية والعائد.

11. تحسين السعر

يمكن تحديد نقطة سعر المنتج بمساعدة البيانات الضخمة. يمكن للتكنولوجيا جمع وتحليل البيانات من العديد من أصحاب المصلحة مثل العملاء والموردين وما إلى ذلك لتحديد أفضل نقطة سعر تناسب كلاً من العملاء والشركات.

12. التعرف على الصور

يمكن لمنزل التصنيع العثور على مجموعة من حالات الاستخدام المحددة للتعرف على الصور للبيانات الضخمة. دعونا نرى مثالا. لنفترض أنك تحتاج إلى قطعة غيار معينة ولكنك لا تعرف ما يطلق عليه أو كم تكلفته. يمكن أن يساعد برنامج التعرف على الصور المدعوم من البيانات الضخمة الشركات في التقاط الصورة وإعادة التفاصيل إلى الشركات المصنعة.

الآن بعد أن نظرنا في مجموعة واسعة من الأسباب التي تفسر أهمية البيانات الضخمة في التصنيع ، دعونا نلقي نظرة على بعض حالات العالم الحقيقي حيث اعتمدت الشركات التكنولوجيا من أجل زيادة واضحة في كفاءة الإنتاج .

ما هي بعض أهم البيانات الضخمة في العالم الحقيقي في حالات استخدام التصنيع؟

لقد أوضحت الصناعة التحويلية أن هناك عددًا من الفوائد التي تقدمها البيانات الضخمة للمجال. ولكن كيف يتم الاستفادة من هذه الفوائد بالفعل في العالم الحقيقي؟ دعنا نكتشف من خلال بعض الأمثلة الواقعية للشركات.

الآن بعد أن نظرنا في حالات الاستخدام الواقعية للبيانات الضخمة في مجال التصنيع ، دعونا ننظر في الطرق التي يمكن بها اعتماد التكنولوجيا في الصناعة.

كيف تدمج البيانات الضخمة في مجال التصنيع؟

على الرغم من اختلاف كل مشروع ، إلا أن هناك بعض الخطوات الشائعة في كل مشروع تتطلب اعتماد البيانات الضخمة في التصنيع.

1. إنشاء الأعمال التجارية KPIs

يجب أن تبدأ بداية مشروع البيانات الضخمة بمعرفة ما هو متوقع من إدراجه. ستتمكن فقط من التحقق من صحة ربح وجدوى التكنولوجيا في أعمال التصنيع الخاصة بك عندما تعرف مؤشرات الأداء الرئيسية لقياسها على أساسها.

2. تحليل القضايا في التصنيع

ستكون الخطوة التالية هي الحصول على تفاصيل حول متطلبات واحتياجات التصنيع الحالية. فقط عندما تعرف كيف تعمل وحدة التصنيع الخاصة بك اليوم ، ستتمكن من إيجاد مجال لتضمين البيانات الضخمة. سيساعدك تحليل حالتك الحالية أيضًا على بناء عملية قوية لتحسين الجودة.

3. إجراء تحليل التكلفة والعائد للمشروع

بمجرد تعيين مؤشرات الأداء الرئيسية للتقنية وتحليل المشكلات في الأعمال التجارية ، ستكون الخطوة التالية هي معرفة تكلفة المشروع. عند تقدير نقطة السعر هذه ، ضع في الاعتبار جميع عمليات التطوير والتكامل والصيانة للمشروع. بمجرد الانتهاء من ذلك ، قم بقياس هذه التكلفة مقابل الامتيازات المحتملة التي يمكن أن تتوقعها وحدة التصنيع.

4. دمج البيانات الضخمة في عملية التصنيع

بمجرد تحديد العمليات التي ستقوم بدمج البيانات الضخمة فيها وتحليل التكلفة والفوائد ، ستكون الخطوة التالية هي الشراكة مع شركة بيانات ضخمة موثوقة. سوف يساعدونك في الدمج السلس للتكنولوجيا في بيوت التصنيع.

افكار اخيرة

البيانات الضخمة في التصنيع ، كما غطينا في جميع أنحاء المقال ، هي السر وراء حصول الشركات المصنعة على كفاءة إنتاجية عالية ، وتوقع أفضل للحالات الشاذة ، والحصول على ميزة تنافسية. ومع ذلك ، فإن تطبيقه في الأنظمة التقليدية ليس بالأمر السهل أو الكافي. من أجل الاستفادة حقًا من التكنولوجيا ، يجب دمج البيانات الضخمة مع تقنيات مثل إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي .

ما يحتاجه المصنعون حقًا للاستفادة من التكنولوجيا هو دعم قوة خدمة تحليلات البيانات مثل Appinventiv. إذا كنت تتطلع إلى تحديث منزل التصنيع الخاص بك ، فتواصل معنا .