Big Data nella produzione: importanza e casi d'uso
Pubblicato: 2022-02-21Negli ultimi 20 anni, i produttori, attraverso l'implementazione degli approcci Six Sigma e Lean, sono stati in grado di ridurre gli sprechi nei processi produttivi e hanno migliorato la resa e la qualità del prodotto. Ma la natura volatile del segmento manifatturiero odierno, specialmente per quanto riguarda prodotti chimici, farmaceutici e minerario, ha portato alla necessità di avere un approccio più granulare per identificare e correggere i difetti nel processo.
I big data nel settore manifatturiero sono una di queste soluzioni. E ci sono segnali che lo confermano, uno è che si prevede che i big data globali nel settore manifatturiero raggiungeranno i 9,11 miliardi di dollari entro il 2026 . Il caso d'uso della tecnologia ha giocato un ruolo importante nel plasmare questa crescita del mercato. In questo articolo esploreremo il ruolo dell'analisi dei big data nella produzione e come sta rendendo l'intero dominio più intelligente ed efficiente.
Cosa sono i big data?
La tecnologia può essere definita come set di dati ad alta velocità, volume elevato e varietà elevata che aiutano nell'elaborazione delle informazioni che migliorano le informazioni, aiutano con il processo decisionale e automatizzano i processi.
Un altro modo per definire i big data può essere che si tratti di una tecnologia che consiste in un insieme diversificato e complesso di dati che viene raccolto attraverso più risorse e richiede un approccio di elaborazione avanzato come il cloud computing o l'apprendimento automatico per fornire informazioni aziendali chiave.
La tecnologia è composta principalmente da tre elementi chiave:
Varietà: le aziende hanno a disposizione un'ampia gamma di dati, ma possono essere classificati in dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati.
Velocità – Si riferisce alla velocità con cui i dati vengono ricevuti. Di solito, i dati vengono archiviati in memoria, ma esistono meccanismi di elaborazione in tempo reale attivi anche nelle aziende.
Volume: la tecnologia elabora una grande quantità di informazioni che comprende una gamma di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
Ora che abbiamo esaminato cosa rappresentano i big data, è tempo di esaminare come i dati vengono generati dall'industria manifatturiera.
Come viene generata l'analisi dei big data per la produzione?
Oltre alle fonti generali di generazione di dati come programmi fedeltà, analisi di marketing online e monitoraggio dei social media, il settore utilizza una gamma di software per raccogliere le informazioni.
I set di software che vanno da CRP, MES e CMMS, ecc. sono integrati con le macchine per generare big data nello spazio di produzione.
I set di dati generati da questi software e macchine possono essere utilizzati per formare schemi, identificare le aree problematiche e trovare soluzioni supportate dai dati.
Ora, per generare questa enorme quantità di dati, il settore richiede un solido insieme di stack tecnologici intuitivi. In Appinventiv, utilizziamo alcuni dei migliori strumenti di analisi dei dati industriali:
Qual è il ruolo dell'analisi dei big data per la produzione?
I vantaggi dei big data nella produzione vanno da diversi vantaggi a livello preventivo all'aiuto alle decisioni predittive. Esaminiamo i diversi modi che evidenziano l'importanza dell'analisi dei dati nell'industria manifatturiera.
1. Maggiore vantaggio competitivo
L'industria manifatturiera è stata al centro delle innovazioni tecnologiche. Che si tratti di connettività mobile, IoT industriale o hardware di nuova generazione, i dati generati attraverso tutti i diversi mezzi aiutano a portare la competitività al livello successivo. I dati portano a maggiori informazioni sulle tendenze del mercato, una migliore comprensione delle esigenze dei clienti e previsioni sulle tendenze future. In breve, fornisce tutto ciò che offre alle case di produzione un enorme vantaggio competitivo.
2. Meno tempi di fermo
I tempi di fermo dell'hardware possono rappresentare un vero pericolo per la produttività nel settore manifatturiero. Non solo ostacola il tempo dei dipendenti, ma richiede anche molta manutenzione e risoluzione dei problemi. Ora, la soluzione che l'industria ha trovato per il problema sta utilizzando l'analisi dei dati industriali per eseguire la manutenzione preventiva e predittiva sul proprio hardware. Aiuta i produttori a tenere traccia della valutazione della qualità dell'hardware analizzandone l'efficienza e lavorando su base giornaliera.
3. CX maggiore
Le case di produzione stanno ora utilizzando sensori avanzati per fornire avvisi alimentati da big data ai tecnici sul campo in merito ai requisiti di manutenzione, utilizzano tag RFID per monitorare le condizioni delle unità e utilizzano report basati sui dati che offrono suggerimenti accurati per migliorare il servizi ai clienti .
4. Gestione della catena di approvvigionamento
L'analisi dei big data nella produzione offre ai produttori la possibilità di rintracciare l'ubicazione dei prodotti. Questa capacità di rintracciare la posizione del prodotto utilizzando tecnologie come dispositivi di trasmissione a radiofrequenza e scanner di codici a barre risolve il problema della perdita o della difficoltà di rintracciabilità dei prodotti. Ciò significa per i clienti che le aziende sono in grado di fornire loro una tempistica di consegna più realistica.
5. Gestione della produzione
Uno dei segni chiave di produttività di una casa manifatturiera è determinare quali sono le esigenze del mercato e quale volume di beni devono creare.
Ai tempi in cui i big data nel settore manifatturiero non esistevano, le aziende facevano affidamento su stime umane che portavano a produrre beni in eccesso o in carenza. I big data aiutano a fornire alle aziende importanti informazioni predittive che le aiutano a fare la scelta migliore.
6. Risposta agile alle fluttuazioni della domanda di mercato
L'incorporazione di analisi della produzione in tempo reale specificatamente nel sistema CRM può aiutare le case di produzione a prevedere il futuro in tempo reale. L'analisi dei dati CRM può mostrare la differenza negli ordini e nei modelli di consumo che possono essere utilizzati per guidare l'adeguamento in produzione. Inoltre, l'intelligence basata sui big data raccolta dal CRM può aiutare a sapere cosa chiedono i clienti e quindi a preparare la produzione in un ciclo in modo da ridurre al minimo il tempo per rispondere.
7. Velocizzare il montaggio
Con l'analisi dei big data nella produzione, le aziende hanno acquisito la capacità di segmentare la produzione e identificare le unità che vengono prodotte più velocemente. Questo aiuta le case di produzione a sapere dove devono concentrare i loro sforzi per ottenere la massima produzione. Li aiuterebbe anche a identificare le aree in cui sono più efficienti, insieme a quelle su cui devono lavorare.
8. Identificazione del rischio nascosto in corso
L' analisi dei dati sui guasti passati delle apparecchiature consente ai produttori di prevederne il ciclo di vita e impostare i corretti programmi di manutenzione predittiva, basati sull'utilizzo o sul tempo. Tutto ciò, a sua volta, aiuta a rilevare le lacune, ridurre gli sprechi e i tempi di inattività e aiutare le aziende a creare un piano di ripristino in caso di guasto imprevisto.
Inoltre, i big data, se combinati con l'IA , consentono ai produttori di automatizzare i processi in modo che si auto ottimizzino senza il coinvolgimento di un intervento umano.
9. Personalizzazione del prodotto resa possibile
Storicamente, le unità di produzione si sono concentrate sulla produzione su larga scala e hanno lasciato la personalizzazione alle imprese che servono il mercato concentrato. L'analisi dei dati per la produzione rende possibile la personalizzazione nella fase di produzione prevedendo la sua domanda e quindi fornendo ai produttori il tempo necessario per produrre prodotti personalizzati su larga scala.
Utilizzando i big data, i produttori sono in grado di semplificare il processo di produzione eliminando gli sprechi e prevedendo la domanda. Questa razionalizzazione li aiuta con il tempo necessario per eseguire la personalizzazione di massa dei prodotti.
10. Miglioramento della resa e della resa
La tecnologia dei big data aiuta i produttori a trovare modelli nascosti nei processi, consentendo loro di perseguire le proprie iniziative di miglioramento continuo con maggiore certezza. Il risultato di ciò può essere visto in un aumento della produttività e della resa.
11. Ottimizzazione dei prezzi
Il prezzo di un prodotto può essere deciso con l'aiuto dei big data. La tecnologia può raccogliere e analizzare i dati da più parti interessate come clienti, fornitori, ecc. Per determinare il miglior prezzo adatto sia ai clienti che alle aziende.
12. Riconoscimento dell'immagine
Una casa di produzione può trovare una gamma di casi d'uso specifici per il riconoscimento delle immagini per i big data. Vediamo un esempio. Supponiamo di aver bisogno di un pezzo di ricambio specifico ma non sai come si chiama o quanto costa. Un software di riconoscimento delle immagini basato sui big data può aiutare le aziende a catturare l'immagine e restituire i dettagli ai produttori.
Ora che abbiamo esaminato l'ampia serie di ragioni per cui i big data sono importanti nella produzione, diamo un'occhiata ad alcuni casi del mondo reale in cui le aziende hanno adottato la tecnologia per un evidente aumento dell'efficienza produttiva .
Quali sono alcuni dei principali big data del mondo reale nei casi d'uso della produzione?
L'industria manifatturiera ha messo in evidenza che ci sono una serie di vantaggi che i big data offrono al dominio. Ma come vengono effettivamente sfruttati questi vantaggi nel mondo reale? Scopriamolo attraverso alcuni esempi reali di aziende.
| Azienda | Risultato dell'utilizzo dei Big Data |
|---|---|
| Colfax | – Rilevamento di anomalie e pattern nelle applicazioni – Aumento dell'utilizzo delle risorse |
| National Engineering Industries Limited (NEI) | – Aumento della visibilità in officina, linea, stabilimento, e le prestazioni aziendali – Prevenzione di guasti non pianificati attraverso azioni proattive |
| Motori Kia | – Previsione dei costi di manutenzione e tassi di guasto – Riduzione dei tempi di produzione – Categorizzazione ed estrazione dei reclami dal cliente sondaggi per scoprire i problemi di qualità |
| Siemens Healthineers | – Previsione del guasto del prodotto – 36% di downtime del sistema in meno |
| Deutsche Bahn | – Riduzione del 25% dei costi di manutenzione – Riduzione dei guasti che causano ritardi |
Ora che abbiamo esaminato i casi d'uso del mondo reale dei big data nel settore manifatturiero, esaminiamo i modi in cui la tecnologia può essere adottata nel settore.
Come incorporare i big data nello spazio di produzione?
Sebbene ogni progetto sia diverso, ci sono alcuni passaggi comuni in ogni progetto che richiedono l'adozione di big data nella produzione.
1. Stabilire i KPI aziendali
L'inizio di un progetto di big data dovrebbe iniziare con la conoscenza di cosa ci si aspetta dalla sua inclusione. Sarai in grado di convalidare il profitto e la fattibilità della tecnologia nella tua attività di produzione solo quando conosci gli indicatori chiave di prestazione con cui misurarli.
2. Analizzare i problemi nella produzione
Il passo successivo sarebbe ottenere dettagli sui tuoi attuali requisiti e necessità di produzione. Solo quando saprai come sta andando la tua unità di produzione oggi, sarai in grado di trovare spazio per l'inclusione dei big data. Un'analisi del tuo stato attuale ti aiuterà anche a costruire un forte processo di miglioramento della qualità.
3. Eseguire un'analisi costi-benefici del progetto
Una volta impostati i KPI per la tecnologia e analizzati i problemi aziendali, il passo successivo sarebbe conoscere il costo del progetto. Quando si stima questo prezzo, tenere conto di tutto lo sviluppo, l'integrazione e la manutenzione del progetto. Una volta fatto, misura questo costo rispetto ai possibili vantaggi che l'unità di produzione può aspettarsi.
4. Incorpora i big data nel processo di produzione
Dopo aver identificato i processi in cui incorporerai i big data e aver analizzato l'analisi dei costi e dei benefici, il passo successivo sarebbe la collaborazione con un'azienda affidabile di big data. Ti aiuteranno con una perfetta integrazione della tecnologia nelle case di produzione.
Pensieri finali
I big data nella produzione, come abbiamo spiegato in tutto l'articolo, sono il segreto dietro ai produttori che ottengono un'elevata efficienza di produzione, una migliore previsione delle anomalie e un vantaggio competitivo. Tuttavia, applicarlo nei sistemi tradizionali non è facile né sufficiente. Per trarre veramente vantaggio dalla tecnologia, i big data devono essere integrati con tecnologie come IoT e AI .
Ciò di cui i produttori hanno veramente bisogno per trarre vantaggio dalla tecnologia è il supporto di un centro di servizi di analisi dei dati come Appinventiv. Se stai cercando di modernizzare la tua casa di produzione, contattaci .