Big Data en la fabricación: importancia y casos de uso
Publicado: 2022-02-21En los últimos 20 años, los fabricantes, a través de la implementación de los enfoques Six Sigma y Lean, han podido reducir el desperdicio en los procesos de producción y han mejorado el rendimiento y la calidad del producto. Pero la naturaleza volátil del segmento de fabricación actual, especialmente en torno a los productos químicos, farmacéuticos y mineros, ha llevado a la necesidad de tener un enfoque más granular para identificar y corregir las fallas en el proceso.
Big data en la fabricación es una de esas soluciones. Y hay señales que lo validan, una de las cuales es que se prevé que los grandes datos globales en el dominio de la fabricación alcancen los 9.110 millones de dólares para 2026 . El caso de uso de la tecnología ha jugado un papel importante en la configuración de este crecimiento del mercado. En este artículo, vamos a explorar el papel del análisis de big data en la fabricación y cómo está haciendo que todo el dominio sea más inteligente y eficiente.
¿Qué es el gran volumen de datos?
La tecnología se puede definir como conjuntos de datos de alta velocidad, gran volumen y gran variedad que ayudan a procesar información que mejora los conocimientos, ayuda con la toma de decisiones y automatiza los procesos.
Otra forma de definir Big Data puede ser que se trata de una tecnología que consiste en un conjunto de datos diverso y complejo que se recopila a través de múltiples recursos y requiere un enfoque de procesamiento avanzado, como la computación en la nube o el aprendizaje automático, para proporcionar información comercial clave.
La tecnología se compone principalmente de tres elementos clave:
Variedad: existe una amplia gama de datos disponibles para las empresas, pero se pueden clasificar en datos no estructurados, semiestructurados y estructurados.
Velocidad: se refiere a la velocidad a la que se reciben los datos. Por lo general, los datos se almacenan en la memoria, pero también existen mecanismos de procesamiento en tiempo real activos en las empresas.
Volumen: la tecnología procesa una gran cantidad de información que comprende una variedad de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Ahora que hemos analizado qué significa big data, es hora de analizar cómo la industria manufacturera genera los datos.
¿Cómo se genera el análisis de big data para la fabricación?
Además de las fuentes generales de generación de datos, como los programas de lealtad, el análisis de marketing en línea y el monitoreo de las redes sociales, la industria está utilizando una variedad de software para recopilar la información.
Los conjuntos de software que van desde CRP, MES y CMMS, etc. están integrados con las máquinas para generar big data en el espacio de fabricación.
Los conjuntos de datos que generan este software y estas máquinas se pueden usar para formar patrones, identificar las áreas problemáticas y encontrar soluciones respaldadas por datos.
Ahora, para generar esta cantidad masiva de datos, la industria requiere un conjunto robusto de tecnología intuitiva. En Appinventiv, hacemos uso de algunas de las mejores herramientas de análisis de datos industriales de su clase:
¿Cuál es el papel del análisis de big data para la fabricación?
Los beneficios de Big Data en la fabricación van desde varias ventajas de nivel preventivo hasta ayudar a tomar decisiones predictivas. Veamos las diferentes formas que resaltan la importancia del análisis de datos en la industria manufacturera.
1. Mayor ventaja competitiva
La industria manufacturera ha sido el centro de las innovaciones tecnológicas. Ya sea conectividad móvil, IoT industrial o hardware de próxima generación, los datos que se generan a través de todos los diferentes medios ayudan a elevar la competitividad al siguiente nivel. Los datos conducen a una mayor comprensión de las tendencias del mercado, una mejor comprensión de las necesidades del cliente y pronósticos de las tendencias futuras. En resumen, proporciona todo lo que le da a las casas de manufactura una gran ventaja competitiva.
2. Menos tiempo de inactividad
El tiempo de inactividad del hardware puede ser un peligro real para la productividad en el dominio de la fabricación. No solo dificulta el tiempo de los empleados, sino que también requiere mucho mantenimiento y resolución de problemas. Ahora, la solución que ha encontrado la industria para el problema es utilizar el análisis de datos industriales para realizar un mantenimiento preventivo y predictivo en su hardware. Ayuda a los fabricantes a realizar un seguimiento de la evaluación de la calidad del hardware analizando su eficiencia y trabajando a diario.
3. Mayor CX
Las plantas de fabricación ahora usan sensores avanzados para proporcionar alertas basadas en big data a los técnicos de campo con respecto a los requisitos de mantenimiento, usan etiquetas RFID para monitorear la condición de las unidades y hacen uso de informes basados en datos que ofrecen sugerencias precisas para mejorar el servicios al cliente
4. Gestión de la cadena de suministro
El análisis de big data en la fabricación brinda a los fabricantes la capacidad de rastrear la ubicación de los productos. Esta capacidad de rastrear la ubicación del producto utilizando tecnologías como dispositivos de transmisión de radiofrecuencia y lectores de códigos de barras resuelve el problema de la pérdida o dificultad de rastreo de los productos. Lo que esto significa para los clientes es que las empresas pueden brindarles un cronograma de entrega más realista.
5. Gestión de la producción
Uno de los signos clave de productividad de una casa de fabricación es determinar cuáles son las necesidades del mercado y qué volumen de bienes necesitan crear.
En el pasado, cuando no existían los grandes datos en la fabricación, las empresas se basaban en estimaciones humanas que conducían a la producción de bienes en exceso o escasez. Big data ayuda a brindar a las empresas información predictiva importante que les ayuda a tomar mejores decisiones.
6. Respuesta ágil a la fluctuación de la demanda del mercado
La incorporación de análisis de fabricación en tiempo real específicamente en el sistema CRM puede ayudar a las empresas de fabricación a pronosticar el futuro en tiempo real. El análisis de los datos de CRM puede mostrar la diferencia en los patrones de pedidos y consumo que se pueden utilizar para impulsar el ajuste en la producción. Además, la inteligencia basada en big data recopilada del CRM puede ayudar a saber qué piden los clientes y luego preparar la producción en un ciclo de manera que se minimice el tiempo de respuesta.
7. Acelerando el montaje
Con el análisis de big data en la fabricación, las empresas han obtenido la capacidad de segmentar su producción e identificar las unidades que se fabrican más rápido. Esto ayuda a las casas de fabricación a saber dónde deben concentrar sus esfuerzos para obtener la máxima producción. También les ayudaría a identificar las áreas en las que son más eficientes, junto con aquellas en las que necesitan trabajar.
8. Identificación de riesgo oculto en proceso
El análisis de los datos sobre las fallas pasadas de los equipos permite a los fabricantes pronosticar su ciclo de vida y establecer los programas de mantenimiento predictivo correctos, que se basan en el uso o en el tiempo. Todo esto, a su vez, ayuda a detectar brechas, reduce el desperdicio y el tiempo de inactividad, y ayuda a las empresas a crear un plan de recuperación en caso de que ocurra una falla inesperada.
Además, los grandes datos cuando se combinan con IA permiten a los fabricantes automatizar los procesos para que se optimicen a sí mismos sin la participación de una intervención humana.
9. Personalización del producto factible
Históricamente, las unidades de fabricación se han centrado en producir a escala y han dejado la personalización a las empresas que sirven al mercado concentrado. El análisis de datos para la fabricación hace posible la personalización en la etapa de fabricación al predecir su demanda y luego dar a los fabricantes tiempo de anticipación para producir productos personalizados a gran escala.
Al utilizar big data, los fabricantes pueden optimizar su proceso de fabricación al eliminar el desperdicio y predecir la demanda. Esta simplificación les ayuda con el tiempo que necesitan para realizar una personalización masiva de los productos.
10. Mejora del rendimiento y el rendimiento
La tecnología de big data ayuda a los fabricantes a encontrar patrones ocultos en los procesos, lo que les permite llevar a cabo sus iniciativas de mejora continua con mayor certeza. El resultado de esto se puede ver en un aumento en el rendimiento y el rendimiento.
11. Optimización de precios
El punto de precio de un producto se puede decidir con la ayuda de big data. La tecnología puede recopilar y analizar los datos de múltiples partes interesadas, como clientes, proveedores, etc., para determinar el mejor punto de precio que se adapte tanto a los clientes como a las empresas.
12. Reconocimiento de imágenes
Una casa de fabricación puede encontrar una variedad de casos de uso específicos de reconocimiento de imágenes para big data. Veamos un ejemplo. Supongamos que necesita un repuesto específico pero no sabe cómo se llama ni cuánto cuesta. Un software de reconocimiento de imágenes impulsado por big data puede ayudar a las empresas a capturar la imagen y devolver los detalles a los fabricantes.
Ahora que hemos analizado el amplio conjunto de razones por las que Big Data es importante en la fabricación, veamos algunos casos reales en los que las empresas han adoptado la tecnología para un aumento evidente en la eficiencia de la producción .
¿Cuáles son algunos de los principales grandes datos del mundo real en los casos de uso de fabricación?
La industria manufacturera ha hecho evidente que hay una serie de beneficios que ofrece Big Data al dominio. Pero, ¿cómo se aprovechan esos beneficios en el mundo real? Descubrámoslo a través de algunos ejemplos reales de empresas.
| Empresa | Resultado del uso de Big Data |
|---|---|
| Colfax | – Detección de anomalías y patrones en las aplicaciones – Aumento en la utilización de activos |
| Industrias Nacionales de Ingeniería Limitada (NEI) | – Aumento de la visibilidad alrededor del taller, la línea, la planta, y el rendimiento de la empresa – Prevención de averías no planificadas mediante acciones proactivas |
| kia motores | – Pronóstico de costos de mantenimiento y tasas de falla – Reducción del tiempo de producción – Categorización y extracción de quejas del cliente encuestas para descubrir los problemas de calidad |
| Siemens Healthineers | – Predicción de falla del producto – 36% menos tiempo de inactividad del sistema |
| Deutsche Bahn | – Reducción del 25% en los costes de mantenimiento – Reducción de fallas que causan retrasos |
Ahora que hemos analizado los casos de uso del mundo real de big data en el dominio de la fabricación, analicemos las formas en que se puede adoptar la tecnología en la industria.
¿Cómo incorporar big data en el espacio de fabricación?
Si bien cada proyecto es diferente, hay algunos pasos que son comunes en todos los proyectos que requieren la adopción de big data en la fabricación.
1. Establecer los KPIs de negocio
El comienzo de un proyecto de big data debe comenzar por saber qué se espera de su inclusión. Solo podrá validar el beneficio y la viabilidad de la tecnología en su negocio de fabricación cuando conozca los indicadores clave de rendimiento con los que medirlos.
2. Analizar los problemas en la fabricación
El siguiente paso sería obtener detalles sobre sus requisitos y necesidades de fabricación actuales. Solo cuando sepa cuál es el rendimiento actual de su unidad de fabricación, podrá encontrar margen para la inclusión de big data. Un análisis de su estado actual también lo ayudará a construir un sólido proceso de mejora de la calidad.
3. Realizar un análisis de costo-beneficio del proyecto
Una vez que haya establecido los KPI para la tecnología y haya analizado los problemas en el negocio, el siguiente paso sería conocer el costo del proyecto. Al estimar este punto de precio, tenga en cuenta todo el desarrollo, la integración y el mantenimiento del proyecto. Una vez hecho esto, mida este costo frente a las posibles ventajas que la unidad de fabricación puede esperar.
4. Incorporar big data en el proceso de fabricación
Una vez que haya identificado los procesos en los que incorporará big data y haya analizado el análisis de costos y beneficios, el siguiente paso sería asociarse con una empresa confiable de big data. Lo ayudarán con una integración perfecta de la tecnología en las casas de fabricación.
Pensamientos finales
Big data en la fabricación, como hemos cubierto a lo largo del artículo, es el secreto detrás de que los fabricantes obtengan una alta eficiencia de producción, una mejor predicción de anomalías y una ventaja competitiva. Sin embargo, aplicarlo en los sistemas tradicionales no es fácil ni suficiente. Para beneficiarse realmente de la tecnología, los grandes datos deben integrarse con tecnologías como IoT e IA .
Lo que los fabricantes realmente necesitan para sacar provecho de la tecnología es el apoyo de un centro de servicios de análisis de datos como Appinventiv. Si está buscando modernizar su casa de fabricación, comuníquese con nosotros .