Big Data dans la fabrication - Importance et cas d'utilisation

Au cours des 20 dernières années, les fabricants - grâce à la mise en œuvre des approches Six Sigma et Lean - ont été en mesure de réduire les déchets dans les processus de production et d'améliorer le rendement et la qualité des produits. Mais la nature volatile du segment manufacturier actuel, en particulier autour des produits chimiques, pharmaceutiques et miniers, a conduit à la nécessité d'avoir une approche plus granulaire pour identifier et corriger les défauts du processus.

Le Big Data dans le secteur manufacturier est l'une de ces solutions. Et il y a des signes qui le valident, l'un étant que les mégadonnées mondiales dans le domaine de la fabrication devraient atteindre 9,11 milliards de dollars d'ici 2026 . Le cas d'utilisation de la technologie a joué un rôle important dans la formation de cette croissance du marché. Dans cet article, nous allons explorer le rôle de l'analyse des mégadonnées dans la fabrication et comment elle rend l'ensemble du domaine plus intelligent et plus efficace.

Qu'est-ce que les mégadonnées ?

La technologie peut être définie comme des ensembles de données à grande vitesse, à volume élevé et à grande variété qui aident au traitement des informations qui améliorent les informations, aident à la prise de décision et automatisent les processus.

Une autre façon de définir les mégadonnées peut être qu'il s'agit d'une technologie qui consiste en un ensemble diversifié et complexe de données qui sont recueillies par le biais de plusieurs ressources et qui nécessitent une approche de traitement avancée comme le cloud computing ou l'apprentissage automatique pour fournir des informations commerciales clés.

La technologie est principalement composée de trois éléments clés -

Variété - Il existe un large éventail de données disponibles pour les entreprises, mais elles peuvent être classées en données non structurées, semi-structurées et structurées.

Vélocité - Il fait référence à la vitesse à laquelle les données sont reçues. Habituellement, les données sont stockées en mémoire, mais il existe également des mécanismes de traitement en temps réel actifs dans les entreprises.

Volume - La technologie traite une grande quantité d'informations qui comprend une gamme de données structurées, semi-structurées et non structurées.

Maintenant que nous avons examiné ce que signifient les mégadonnées, il est temps d'examiner comment les données sont générées par l'industrie manufacturière.

Comment l'analyse de données volumineuses pour la fabrication est-elle générée ?

En plus des sources générales de génération de données telles que les programmes de fidélité, l'analyse du marketing en ligne et la surveillance des médias sociaux, l'industrie utilise une gamme de logiciels pour collecter les informations.

Les ensembles de logiciels allant de CRP, MES et CMMS, etc. sont intégrés aux machines pour générer de grandes données dans l'espace de fabrication.

Les ensembles de données générés par ces logiciels et ces machines peuvent ensuite être utilisés pour former des modèles, identifier les problèmes et proposer des solutions basées sur des données.

Maintenant, pour générer cette quantité massive de données, l'industrie a besoin d'un ensemble robuste de piles technologiques intuitives. Chez Appinventiv, nous utilisons certains des meilleurs outils d'analyse de données industrielles :

Quel est le rôle de l'analyse des mégadonnées pour la fabrication ?

Les avantages du Big Data dans le secteur manufacturier vont de plusieurs avantages au niveau préventif à l'aide à la prise de décisions prédictives. Examinons les différentes manières qui mettent en évidence l'importance de l'analyse de données dans l'industrie manufacturière.

1. Plus grand avantage concurrentiel

L'industrie manufacturière a été le centre des innovations technologiques. Qu'il s'agisse de connectivité mobile, d'IoT industriel ou de matériel de nouvelle génération, les données générées par tous les différents supports contribuent à élever la compétitivité au niveau supérieur. Les données permettent de mieux comprendre les tendances du marché, de mieux comprendre les besoins des clients et de prévoir les tendances futures. En bref, il fournit tout ce qui donne aux maisons de fabrication un avantage concurrentiel considérable.

2. Moins de temps d'arrêt

Les temps d'arrêt du matériel peuvent constituer un véritable danger pour la productivité dans le domaine de la fabrication. Non seulement cela gêne le temps des employés, mais cela nécessite également beaucoup de maintenance et de dépannage. Désormais, la solution que l'industrie a trouvée à ce problème consiste à utiliser l'analyse de données industrielles pour effectuer une maintenance préventive et prédictive sur son matériel. Il aide les fabricants à suivre l'évaluation de la qualité du matériel en analysant leur efficacité et en travaillant au quotidien.

3. Une plus grande CX

Les maisons de fabrication utilisent désormais des capteurs avancés pour fournir des alertes alimentées par des données volumineuses aux techniciens sur le terrain concernant les exigences de maintenance, elles utilisent des étiquettes RFID pour surveiller l'état des unités et utilisent des rapports basés sur des données qui offrent des suggestions précises pour améliorer le services à la clientèle .

4. Gestion de la chaîne d'approvisionnement

L'analyse de données volumineuses dans le secteur manufacturier permet aux fabricants de localiser l'emplacement des produits. Cette capacité à localiser l'emplacement du produit à l'aide de technologies telles que les dispositifs de transmission par radiofréquence et les lecteurs de codes-barres résout le problème des produits perdus ou difficiles à retracer. Cela signifie pour les clients que les entreprises sont en mesure de leur donner un délai de livraison plus réaliste.

5. Gestion de production

L'un des principaux signes de productivité d'une maison de fabrication est de déterminer quels sont les besoins du marché et le volume de biens qu'ils doivent créer.

À l'époque où les mégadonnées dans le secteur manufacturier n'existaient pas, les entreprises s'appuyaient sur des estimations humaines qui entraînaient une production excessive ou insuffisante de biens. Le Big Data aide à donner aux entreprises des informations prédictives importantes qui les aident à mieux choisir.

6. Réponse agile aux fluctuations de la demande du marché

L'incorporation d'analyses de fabrication en temps réel spécifiquement dans le système CRM peut aider les maisons de fabrication à prévoir l'avenir en temps réel. L'analyse des données CRM peut mettre en évidence la différence dans les modèles de commande et de consommation qui peuvent être utilisés pour piloter l'ajustement de la production. De plus, les informations basées sur les mégadonnées recueillies à partir du CRM peuvent aider à savoir ce que les clients demandent, puis à préparer la production dans un cycle de manière à minimiser le temps de réponse.

7. Accélérer le montage

Grâce à l'analyse des mégadonnées dans le secteur manufacturier, les entreprises ont la capacité de segmenter leur production et d'identifier les unités qui sont fabriquées plus rapidement. Cela aide les maisons de fabrication à savoir où elles doivent concentrer leurs efforts pour obtenir une production maximale. Cela les aiderait également à identifier les domaines dans lesquels ils sont les plus efficaces, ainsi que ceux sur lesquels ils doivent travailler.

8. Identification du risque caché dans le processus

L' analyse des données relatives aux défaillances passées des équipements permet aux fabricants de prévoir leur cycle de vie et de mettre en place les bons programmes de maintenance prédictive, qui sont soit basés sur l'utilisation, soit basés sur le temps. Tout cela, à son tour, permet de détecter les lacunes, de réduire le gaspillage et les temps d'arrêt, et d'aider les entreprises à créer un plan de reprise en cas de panne inattendue.

De plus, les mégadonnées, lorsqu'elles sont combinées à l'IA, permettent aux fabricants d'automatiser les processus afin qu'ils s'auto-optimisent sans intervention humaine.

9. La personnalisation du produit rendue possible

Historiquement, les unités de fabrication se sont concentrées sur la production à grande échelle et ont laissé la personnalisation aux entreprises desservant le marché concentré. L'analyse des données pour la fabrication rend possible la personnalisation au stade de la fabrication en prédisant sa demande, puis en donnant aux fabricants le temps nécessaire pour produire des produits personnalisés à grande échelle.

Grâce au big data, les fabricants sont en mesure de rationaliser leur processus de fabrication en éliminant le gaspillage et en prévoyant la demande. Cette rationalisation les aide à gagner du temps pour personnaliser en masse les produits.

10. Amélioration du rendement et du débit

La technologie Big Data aide les fabricants à trouver des modèles cachés dans les processus, leur permettant de poursuivre leurs initiatives d'amélioration continue avec une meilleure certitude. Cela se traduit par une augmentation du débit et du rendement.

11. Optimisation des prix

Le prix d'un produit peut être décidé à l'aide du big data. La technologie peut collecter et analyser les données de plusieurs parties prenantes telles que les clients, les fournisseurs, etc. pour déterminer le meilleur prix qui convient à la fois aux clients et aux entreprises.

12. Reconnaissance d'images

Une maison de fabrication peut trouver une gamme de cas d'utilisation spécifiques à la reconnaissance d'images pour le Big Data. Voyons un exemple. Supposons que vous ayez besoin d'une pièce de rechange spécifique mais que vous ne sachiez pas comment elle s'appelle ni combien elle coûte. Un logiciel de reconnaissance d'images basé sur le Big Data peut aider les entreprises à capturer l'image et à fournir les détails aux fabricants.

Maintenant que nous avons examiné le large éventail de raisons expliquant pourquoi le big data est important dans le secteur manufacturier, examinons quelques cas concrets où des entreprises ont adopté la technologie pour une augmentation évidente de l'efficacité de la production .

Quels sont les principaux cas d'utilisation du Big Data du monde réel dans la fabrication ?

L'industrie manufacturière a montré qu'il existe un certain nombre d'avantages que les mégadonnées offrent au domaine. Mais comment ces avantages sont-ils réellement exploités dans le monde réel ? Découvrons-le à travers quelques exemples concrets d'entreprises.

Maintenant que nous avons examiné les cas d'utilisation réels du Big Data dans le domaine de la fabrication, examinons comment la technologie peut être adoptée dans l'industrie.

Comment intégrer le Big Data dans l'espace manufacturier ?

Bien que chaque projet soit différent, certaines étapes sont communes à chaque projet nécessitant l'adoption du Big Data dans la fabrication.

1. Établir les KPI commerciaux

Le début d'un projet Big Data devrait commencer par savoir ce que l'on attend de son inclusion. Vous ne pourrez valider le profit et la faisabilité de la technologie dans votre entreprise de fabrication que lorsque vous connaîtrez les indicateurs de performance clés pour les mesurer.

2. Analyser les problèmes de fabrication

La prochaine étape consisterait à obtenir des détails sur vos exigences et besoins de fabrication actuels. Ce n'est que lorsque vous connaîtrez les performances de votre unité de fabrication aujourd'hui que vous pourrez trouver des possibilités d'inclusion de données volumineuses. Une analyse de votre statut actuel vous aidera également à mettre en place un solide processus d'amélioration de la qualité.

3. Effectuer une analyse coûts-avantages du projet

Une fois que vous avez défini les KPI pour la technologie et analysé les problèmes de l'entreprise, l'étape suivante consiste à connaître le coût du projet. Lors de l'estimation de ce prix, tenez compte de l'ensemble du développement, de l'intégration et de la maintenance du projet. Une fois cela fait, mesurez ce coût par rapport aux avantages possibles auxquels l'unité de fabrication peut s'attendre.

4. Intégrer le Big Data dans le processus de fabrication

Une fois que vous avez identifié les processus dans lesquels vous allez incorporer le Big Data et que vous avez analysé l'analyse des coûts et des avantages, la prochaine étape serait de vous associer à une entreprise de Big Data fiable. Ils vous aideront à une intégration transparente de la technologie dans les maisons de fabrication.

Dernières pensées

Le Big Data dans la fabrication, comme nous l'avons couvert tout au long de l'article, est le secret qui permet aux fabricants d'obtenir une efficacité de production élevée, une meilleure prédiction des anomalies et un avantage concurrentiel. Cependant, l'appliquer dans les systèmes traditionnels n'est ni facile ni suffisant. Afin de tirer pleinement parti de la technologie, les mégadonnées doivent être intégrées à des technologies telles que l' IdO et l'IA .

Ce dont les fabricants ont vraiment besoin pour tirer parti de la technologie, c'est le soutien d'une centrale de services d'analyse de données comme Appinventiv. Si vous cherchez à moderniser votre maison de fabrication, contactez-nous .