製造業におけるビッグデータ–重要性とユースケース

過去20年間で、メーカーは、シックスシグマとリーンアプローチの実装を通じて、製造プロセスでの廃棄物を削減し、製品の歩留まりと品​​質を向上させることができました。 しかし、現在の製造部門、特に化学薬品、医薬品、鉱業の不安定な性質により、プロセスの欠陥を特定して修正するためのよりきめ細かいアプローチが必要になっています。

製造業におけるビッグデータは、そのようなソリューションの1つです。 そして、それを検証する兆候があります。その1つは、製造ドメインのグローバルビッグデータが2026年までに91.1億ドルに達すると予測されていることです。 このテクノロジーのユースケースは、この市場の成長を形作る上で大きな役割を果たしてきました。 この記事では、製造業におけるビッグデータ分析の役割と、それがドメイン全体をよりスマートかつ効率的にする方法について説明します。

ビッグデータとは？

このテクノロジーは、情報の処理を支援し、洞察を強化し、意思決定を支援し、プロセスを自動化する、高速、大量、および多様性の高いデータセットとして定義できます。

ビッグデータを定義するもう1つの方法は、複数のリソースを通じて収集された多様で複雑なデータセットで構成され、主要なビジネス洞察を提供するためにクラウドコンピューティングや機械学習などの高度な処理アプローチを必要とするテクノロジーである場合があります。

このテクノロジーは、主に3つの重要な要素で構成されています–

多様性–企業が利用できるデータは多岐にわたりますが、非構造化データ、半構造化データ、構造化データに分類できます。

速度–データが受信される速度を指します。 通常、データはメモリに保存されますが、ビジネスでもアクティブなリアルタイム処理メカニズムがあります。

ボリューム–このテクノロジーは、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データの範囲を含む大量の情報を処理します。

ビッグデータが何を意味するのかを見てきたので、今度は製造業によってデータがどのように生成されるかを調べます。

製造業のビッグデータ分析はどのように生成されますか？

ロイヤルティプログラム、オンラインマーケティング分析、ソーシャルメディアモニタリングなどのデータを生成する一般的なソースに加えて、業界は情報を収集するためにさまざまなソフトウェアを使用しています。

CRP、MES、CMMSなどのソフトウェアセットがマシンと統合され、製造スペースでビッグデータを生成します。

これらのソフトウェアとマシンが生成するデータセットを使用して、パターンを形成し、問題のある領域を特定し、データに裏付けられたソリューションを考え出すことができます。

現在、この大量のデータを生成するために、業界は直感的なテクノロジースタックの堅牢なセットを必要としています。 Appinventivでは、クラス最高の産業用データ分析ツールのいくつかを利用しています。

製造業におけるビッグデータ分析の役割は何ですか？

製造におけるビッグデータの利点は、いくつかの予防レベルの利点から予測決定の支援にまで及びます。 製造業におけるデータ分析の重要性を浮き彫りにするさまざまな方法を見てみましょう。

1.競争力の向上

製造業は技術革新の中心でした。 モバイル接続、産業用IoT 、次世代ハードウェアのいずれであっても、さまざまなメディアを通じて生成されるデータは、競争力を次のレベルに引き上げるのに役立ちます。 このデータは、市場の傾向に関するより深い洞察、顧客のニーズのより良い理解、および将来の傾向の予測につながります。 要するに、それは製造業に大きな競争力を与えるすべてを提供します。

2.ダウンタイムの削減

ハードウェアのダウンタイムは、製造分野での実際の生産性の危険につながる可能性があります。 それは従業員の時間を妨げるだけでなく、多くのメンテナンスとトラブルシューティングを必要とします。 現在、この問題について業界が見つけた解決策は、産業データ分析を使用して、ハードウェアの予防および予知保全を実行することです。 これは、製造業者が効率を分析し、日常的に作業することにより、ハードウェアの品質評価を追跡するのに役立ちます。

3.グレーターCX

製造会社は現在、高度なセンサーを使用して、メンテナンス要件に関してフィールド技術者にビッグデータを利用したアラートを提供しています。RFIDタグを使用してユニットの状態を監視し、データ駆動型レポートを使用して、改善のための正確な提案を提供しています。カスタマーサービス。

4.サプライチェーン管理

製造業におけるビッグデータ分析により、製造業者は製品の場所を追跡することができます。 無線周波数伝送デバイスやバーコードスキャナーなどのテクノロジーを使用して製品の場所を追跡するこの機能は、製品の紛失や追跡が困難になる問題を解決します。 これが顧客にとって意味することは、企業がより現実的な納期を顧客に提供できるということです。

5.生産管理

製造業の重要な生産性の兆候の1つは、市場のニーズとは何か、そして彼らが作成する必要のある商品の量を決定することです。

製造業のビッグデータが存在しなかった当時、企業は人間の見積もりに依存していたため、商品が過剰または不足して生産されていました。 ビッグデータは、企業が選択をより適切に行うのに役立つ重要な予測的洞察を提供するのに役立ちます。

6.市場需要の変動に対する機敏な対応

特にCRMシステムにリアルタイムの製造分析を組み込むことで、製造会社はリアルタイムで将来を予測することができます。 CRMデータの分析は、生産の調整を推進するために使用できる注文と消費のパターンの違いを示すことができます。 さらに、CRMから収集されたビッグデータ駆動型のインテリジェンスは、顧客が何を求めているかを把握し、応答時間が最小限になるようにサイクルで本番環境を準備するのに役立ちます。

7.アセンブリの高速化

製造業におけるビッグデータ分析により、企業は生産をセグメント化し、より速く製造されるユニットを特定する機能を手に入れました。 これは、製造会社が最大の生産を得るためにどこに力を注ぐ必要があるかを知るのに役立ちます。 また、作業が必要な領域とともに、最も効率的な領域を特定するのにも役立ちます。

8.進行中の隠れたリスクの特定

機器の過去の障害に関するデータの分析により、メーカーはそのライフサイクルを予測し、使用量ベースまたは時間ベースの正しい予知保全スケジュールを設定できます。 これらすべてが、ギャップの検出、無駄とダウンタイムの削減、および予期しない障害が発生した場合の復旧計画の作成に役立ちます。

さらに、ビッグデータをAIと組み合わせると、メーカーはプロセスを自動化できるため、人間の介入なしに自己最適化できます。

9.製品のカスタマイズが可能になりました

歴史的に、製造部門は大規模な生産に焦点を合わせ、集中市場にサービスを提供する企業にカスタマイズを任せてきました。 製造のデータ分析により、需要を予測し、製造業者にカスタマイズされた製品を大規模に生産するためのリードタイムを与えることにより、製造段階でのカスタマイズが可能になります。

ビッグデータを使用して、製造業者は無駄を排除し、需要を予測することにより、製造プロセスを合理化することができます。 この合理化により、製品の大量のパーソナライズを行うために必要な時間の節約になります。

10.歩留まりとスループットの向上

ビッグデータテクノロジーは、メーカーがプロセスの隠れたパターンを見つけるのに役立ち、継続的な改善イニシアチブをより確実に追求できるようにします。 この結果は、スループットと歩留まりの向上に見られます。

11.価格の最適化

製品の価格はビッグデータの助けを借りて決定することができます。 このテクノロジーは、顧客やサプライヤーなどの複数の利害関係者からデータを収集および分析して、顧客と企業の両方に適した最適な価格を決定できます。

12.画像認識

製造会社は、ビッグデータのさまざまな画像認識固有のユースケースを見つけることができます。 例を見てみましょう。 特定のスペアパーツが必要であるが、それが何と呼ばれているのか、またはいくらかかるのかわからないとします。 ビッグデータを利用した画像認識ソフトウェアは、企業が画像をキャプチャして詳細をメーカーに返すのに役立ちます。

ビッグデータが製造業で重要である理由についてさまざまな理由を検討したので、企業が生産効率の明らかな向上のためにテクノロジーを採用した実際の事例を見てみましょう。

製造のユースケースにおける実際のビッグデータのトップは何ですか？

製造業は、ビッグデータがドメインに提供する多くの利点があることを明らかにしました。 しかし、これらのメリットは実際に実際にどのように活用されているのでしょうか。 実際の企業の例をいくつか見てみましょう。

製造分野でのビッグデータの実際のユースケースを調べたので、このテクノロジーを業界で採用する方法を見てみましょう。

ビッグデータを製造スペースに組み込む方法は？

プロジェクトはそれぞれ異なりますが、製造業でのビッグデータの採用を必要とするすべてのプロジェクトに共通するいくつかのステップがあります。

1.ビジネスKPIを確立します

ビッグデータプロジェクトの開始は、その包含から何が期待されるかを知ることから始める必要があります。 製造業におけるテクノロジーの利益と実現可能性を検証できるのは、それらを測定するための主要業績評価指標を知っている場合のみです。

2.製造における問題を分析します

次のステップは、現在の製造要件とニーズに関する詳細を取得することです。 製造部門が現在どのように機能しているかを知っている場合にのみ、ビッグデータを含める範囲を見つけることができます。 現在のステータスを分析することで、強力な品質改善プロセスを構築することもできます。

3.プロジェクトの費用便益分析を実行します

テクノロジーのKPIを設定し、ビジネスの問題を分析したら、次のステップはプロジェクトのコストを知ることです。 この価格を見積もるときは、プロジェクトのすべての開発、統合、および保守を考慮してください。 完了したら、製造部門が期待できる可能性のある特典に対してこのコストを測定します。

4.製造プロセスにビッグデータを組み込む

ビッグデータを組み込むプロセスを特定し、コストと利益の分析を分析したら、次のステップは信頼できるビッグデータ企業と提携することです。 彼らは、製造業における技術のシームレスな統合を支援します。

最終的な考え

記事全体で説明したように、製造におけるビッグデータは、製造業者が高い生産効率を実現し、異常をより正確に予測し、競争上の優位性を獲得する秘訣です。 ただし、従来のシステムに適用するのは簡単でも十分でもありません。 このテクノロジーから真に利益を得るには、ビッグデータをIoTやAIなどのテクノロジーと統合する必要があります。

メーカーがこのテクノロジーから真にアドバンテージを得るために必要なのは、 Appinventivのようなデータ分析サービスの大国のサポートです。 あなたがあなたの製造業の家を近代化することを探しているなら、私たちに連絡してください。