Big Data in der Fertigung – Bedeutung und Anwendungsfälle

In den letzten 20 Jahren konnten Hersteller – durch die Implementierung von Six Sigma- und Lean-Ansätzen – die Verschwendung in den Produktionsprozessen reduzieren und die Produktausbeute und -qualität verbessern. Aber die unbeständige Natur des heutigen Fertigungssegments, insbesondere in den Bereichen Chemie, Pharmazie und Bergbau, hat dazu geführt, dass ein granularerer Ansatz zur Identifizierung und Korrektur der Fehler im Prozess erforderlich ist.

Big Data in der Fertigung ist eine solche Lösung. Und es gibt Anzeichen, die dies bestätigen, zum Beispiel, dass die globalen Big Data im Fertigungsbereich bis 2026 voraussichtlich 9,11 Milliarden US-Dollar erreichen werden . Der Anwendungsfall der Technologie hat bei der Gestaltung dieses Marktwachstums eine große Rolle gespielt. In diesem Artikel werden wir die Rolle der Big-Data-Analyse in der Fertigung untersuchen und wie sie den gesamten Bereich intelligenter und effizienter macht.

Was ist Big Data?

Die Technologie kann als Datensätze mit hoher Geschwindigkeit, großem Volumen und großer Vielfalt definiert werden, die bei der Verarbeitung von Informationen helfen, die Erkenntnisse verbessern, bei der Entscheidungsfindung helfen und Prozesse automatisieren.

Eine andere Möglichkeit, Big Data zu definieren, kann darin bestehen, dass es sich um eine Technologie handelt, die aus einem vielfältigen und komplexen Datensatz besteht, der über mehrere Ressourcen gesammelt wird und einen fortschrittlichen Verarbeitungsansatz wie Cloud Computing oder maschinelles Lernen erfordert, um wichtige Geschäftseinblicke zu liefern.

Die Technologie besteht hauptsächlich aus drei Schlüsselelementen –

Vielfalt – Unternehmen steht eine breite Palette von Daten zur Verfügung, die jedoch in unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten eingeteilt werden können.

Geschwindigkeit – Bezieht sich auf die Rate, mit der die Daten empfangen werden. Normalerweise werden die Daten im Arbeitsspeicher gespeichert, aber auch in Unternehmen sind Echtzeit-Verarbeitungsmechanismen aktiv.

Volumen – Die Technologie verarbeitet eine große Menge an Informationen, die eine Reihe von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten umfasst.

Nachdem wir uns nun angesehen haben, wofür Big Data steht, ist es an der Zeit, sich damit zu befassen, wie die Daten von der Fertigungsindustrie generiert werden.

Wie wird Big Data Analytics für die Fertigung erstellt?

Zusätzlich zu den allgemeinen Datenquellen wie Treueprogrammen, Online-Marketing-Analysen und Social-Media-Überwachung verwendet die Branche eine Reihe von Software, um die Informationen zu sammeln.

Die Software-Sets von CRP, MES und CMMS usw. sind in die Maschinen integriert, um Big Data im Fertigungsbereich zu generieren.

Aus den Datensätzen, die diese Software und Maschinen dann generieren, lassen sich Muster bilden, Problembereiche identifizieren und datengestützte Lösungen finden.

Um diese riesige Datenmenge zu generieren, benötigt die Branche jetzt einen robusten Satz intuitiver Technologie-Stacks. Bei Appinventiv verwenden wir einige der besten industriellen Datenanalyse-Tools ihrer Klasse:

Welche Rolle spielt die Big-Data-Analyse für die Fertigung?

Die Vorteile von Big Data in der Fertigung reichen von mehreren Vorteilen auf präventiver Ebene bis hin zur Unterstützung vorausschauender Entscheidungen. Lassen Sie uns einen Blick auf die verschiedenen Möglichkeiten werfen, die die Bedeutung der Datenanalyse in der Fertigungsindustrie hervorheben.

1. Größerer Wettbewerbsvorteil

Die verarbeitende Industrie war das Zentrum technologischer Innovationen. Ob mobile Konnektivität, industrielles IoT oder Hardware der nächsten Generation, die Daten, die über all die verschiedenen Medien generiert werden, tragen dazu bei, die Wettbewerbsfähigkeit auf die nächste Stufe zu heben. Die Daten führen zu besseren Einblicken in die Markttrends, einem besseren Verständnis der Kundenbedürfnisse und Prognosen zu zukünftigen Trends. Kurz gesagt, es bietet alles, was produzierenden Unternehmen einen massiven Wettbewerbsvorteil verschafft.

2. Weniger Ausfallzeiten

Ausfallzeiten von Hardware können in der Fertigungsbranche ein echtes Produktivitätsrisiko darstellen. Es schränkt nicht nur die Zeit der Mitarbeiter ein, sondern erfordert auch viel Wartung und Fehlerbehebung. Die Lösung, die die Industrie für das Problem gefunden hat, besteht nun darin, industrielle Datenanalysen zu verwenden, um eine vorbeugende und vorausschauende Wartung ihrer Hardware durchzuführen. Es hilft den Herstellern, die Qualitätsbewertung der Hardware zu verfolgen, indem es ihre Effizienz analysiert und täglich arbeitet.

3. Größere CX

Fertigungsunternehmen verwenden jetzt fortschrittliche Sensoren, um die Außendiensttechniker mit Big-Data-gestützten Warnungen bezüglich der Wartungsanforderungen zu versorgen, sie verwenden RFID-Tags, um den Zustand der Einheiten zu überwachen, und nutzen datengesteuerte Berichte, die genaue Vorschläge zur Verbesserung des Wartungsbedarfs bieten Kundendienst .

4. Lieferkettenmanagement

Big-Data-Analysen in der Fertigung geben Herstellern die Möglichkeit, den Standort der Produkte aufzuspüren. Diese Möglichkeit, den Produktstandort mithilfe von Technologien wie Funkfrequenzübertragungsgeräten und Barcode-Scannern aufzuspüren, löst das Problem, dass Produkte verloren gehen oder schwer nachzuverfolgen sind. Für Kunden bedeutet dies, dass Unternehmen ihnen einen realistischeren Lieferzeitplan geben können.

5. Produktionsmanagement

Eines der wichtigsten Produktivitätsmerkmale eines Produktionsunternehmens ist die Bestimmung der Marktbedürfnisse und der zu erstellenden Warenmenge.

Damals, als es Big Data in der Fertigung noch nicht gab, verließen sich Unternehmen auf menschliche Schätzungen, die dazu führten, dass Waren entweder im Überschuss oder im Mangel produziert wurden. Big Data hilft dabei, Unternehmen wichtige vorausschauende Erkenntnisse zu liefern , die ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

6. Agile Reaktion auf Schwankungen der Marktnachfrage

Die Einbeziehung von Echtzeit-Fertigungsanalysen speziell in das CRM-System kann Fertigungsunternehmen dabei helfen, die Zukunft in Echtzeit vorherzusagen. Die Analyse von CRM-Daten kann den Unterschied in den Bestell- und Verbrauchsmustern aufzeigen, die für die Anpassung der Produktion verwendet werden können. Darüber hinaus kann die Big Data-gesteuerte Intelligenz, die aus dem CRM gewonnen wird, dabei helfen, zu wissen, wonach die Kunden fragen, und dann die Produktion in einem Zyklus so vorzubereiten, dass die Reaktionszeit minimiert wird.

7. Beschleunigung der Montage

Mit Big-Data-Analysen in der Fertigung haben Unternehmen die Möglichkeit, ihre Produktion zu segmentieren und die Einheiten zu identifizieren, die schneller hergestellt werden. Dies hilft den Herstellern zu wissen, worauf sie ihre Bemühungen konzentrieren müssen, um eine maximale Produktion zu erzielen. Es würde ihnen auch helfen, die Bereiche zu identifizieren, in denen sie am effizientesten sind, zusammen mit denen, an denen sie arbeiten müssen.

8. Identifizierung versteckter Risiken im Prozess

Die Analyse von Daten zu früheren Ausfällen der Geräte ermöglicht es den Herstellern, ihren Lebenszyklus vorherzusagen und die richtigen vorbeugenden Wartungspläne aufzustellen, die entweder nutzungs- oder zeitbasiert sind. All dies wiederum hilft dabei, Lücken zu erkennen, Verschwendung und Ausfallzeiten zu verringern und Unternehmen bei der Erstellung eines Wiederherstellungsplans zu unterstützen, falls ein unerwarteter Ausfall auftritt.

Darüber hinaus ermöglicht Big Data in Kombination mit KI den Herstellern, die Prozesse so zu automatisieren, dass sie sich ohne menschliches Eingreifen selbst optimieren.

9. Produktanpassung möglich gemacht

In der Vergangenheit haben sich Fertigungseinheiten auf die Produktion in großem Maßstab konzentriert und die Anpassung an Unternehmen überlassen, die den konzentrierten Markt bedienen. Die Datenanalyse für die Fertigung ermöglicht eine kundenspezifische Anpassung in der Fertigungsphase, indem die Nachfrage vorhergesagt und den Herstellern dann Vorlaufzeit gegeben wird, um kundenspezifische Produkte in großem Umfang herzustellen.

Mithilfe von Big Data können Hersteller ihren Herstellungsprozess rationalisieren, indem sie Verschwendung eliminieren und die Nachfrage vorhersagen. Diese Rationalisierung hilft ihnen bei der Zeit, die sie für die Massenpersonalisierung der Produkte benötigen.

10. Verbesserung von Ausbeute und Durchsatz

Big-Data-Technologie hilft Herstellern, versteckte Muster in den Prozessen zu finden, sodass sie ihre Initiativen zur kontinuierlichen Verbesserung mit größerer Sicherheit verfolgen können. Das Ergebnis davon zeigt sich in einer Steigerung des Durchsatzes und der Ausbeute.

11. Preisoptimierung

Der Preispunkt eines Produkts kann mit Hilfe von Big Data bestimmt werden. Die Technologie kann die Daten mehrerer Interessengruppen wie Kunden, Lieferanten usw. sammeln und analysieren, um den besten Preispunkt zu ermitteln, der sowohl für Kunden als auch für Unternehmen geeignet ist.

12. Bilderkennung

Ein produzierendes Unternehmen kann eine Reihe von spezifischen Anwendungsfällen für die Bilderkennung für Big Data finden. Sehen wir uns ein Beispiel an. Angenommen, Sie benötigen ein bestimmtes Ersatzteil, wissen aber nicht, wie es heißt oder wie viel es kostet. Eine auf Big Data basierende Bilderkennungssoftware kann Unternehmen dabei helfen, das Bild zu erfassen und die Details an die Hersteller zurückzugeben.

Nachdem wir nun die zahlreichen Gründe untersucht haben, warum Big Data in der Fertigung wichtig ist, wollen wir uns einige Fälle aus der Praxis ansehen, in denen Unternehmen die Technologie für eine offensichtliche Steigerung der Produktionseffizienz eingeführt haben .

Was sind einige der wichtigsten realen Anwendungsfälle für Big Data in der Fertigung?

Die Fertigungsindustrie hat deutlich gemacht, dass Big Data dem Bereich eine Reihe von Vorteilen bietet. Aber wie werden diese Vorteile tatsächlich in der realen Welt genutzt? Lassen Sie es uns anhand einiger realer Beispiele von Unternehmen herausfinden.

Nachdem wir uns nun die realen Anwendungsfälle von Big Data in der Fertigungsbranche angesehen haben, wollen wir uns ansehen, wie die Technologie in der Industrie eingesetzt werden kann.

Wie integriert man Big Data in den Fertigungsbereich?

Obwohl jedes Projekt anders ist, gibt es einige Schritte, die in jedem Projekt üblich sind, das die Einführung von Big Data in der Fertigung erfordert.

1. Legen Sie die Geschäfts-KPIs fest

Der Beginn eines Big-Data-Projekts sollte damit beginnen, zu wissen, was von seiner Einbeziehung erwartet wird. Sie können den Nutzen und die Machbarkeit der Technologie in Ihrem Fertigungsbetrieb nur validieren, wenn Sie die wichtigsten Leistungsindikatoren kennen, an denen sie gemessen werden.

2. Analysieren Sie die Probleme in der Fertigung

Der nächste Schritt wäre, Details zu Ihren aktuellen Fertigungsanforderungen und -bedürfnissen zu erhalten. Nur wenn Sie wissen, wie Ihre Produktionseinheit heute funktioniert, können Sie Möglichkeiten für die Einbeziehung von Big Data finden. Eine Analyse Ihres aktuellen Status hilft Ihnen auch dabei, einen starken Qualitätsverbesserungsprozess aufzubauen.

3. Führen Sie eine Kosten-Nutzen-Analyse des Projekts durch

Nachdem Sie die KPIs für die Technologie festgelegt und die geschäftlichen Probleme analysiert haben, besteht der nächste Schritt darin, die Kosten des Projekts zu ermitteln. Berücksichtigen Sie bei der Schätzung dieses Preispunkts die gesamte Entwicklung, Integration und Wartung des Projekts. Wenn Sie fertig sind, vergleichen Sie diese Kosten mit den möglichen Vergünstigungen, die die Fertigungseinheit erwarten kann.

4. Integrieren Sie Big Data in den Herstellungsprozess

Nachdem Sie die Prozesse identifiziert haben, in die Sie Big Data integrieren werden, und die Kosten-Nutzen-Analyse analysiert haben, wäre der nächste Schritt die Partnerschaft mit einem zuverlässigen Big Data-Unternehmen. Sie helfen Ihnen bei einer nahtlosen Integration der Technologie in die Fertigungshäuser.

Abschließende Gedanken

Big Data in der Fertigung, wie wir im gesamten Artikel behandelt haben, ist das Geheimnis hinter Herstellern, die eine hohe Produktionseffizienz, eine bessere Vorhersage von Anomalien und einen Wettbewerbsvorteil erzielen. Die Anwendung in den traditionellen Systemen ist jedoch nicht einfach oder ausreichend. Um wirklich von der Technologie zu profitieren, muss Big Data mit Technologien wie IoT und KI integriert werden .

Was Hersteller wirklich brauchen, um Vorteile aus der Technologie zu ziehen, ist die Unterstützung eines leistungsstarken Datenanalysedienstes wie Appinventiv. Wenn Sie Ihr Produktionshaus modernisieren möchten, wenden Sie sich an uns .