제조의 빅 데이터 – 중요성 및 사용 사례

지난 20년 동안 제조업체는 6시그마 및 린 접근 방식의 구현을 통해 생산 공정에서 낭비를 줄이고 제품 수율과 품질을 향상시킬 수 있었습니다. 그러나 특히 화학, 제약 및 광업을 중심으로 하는 오늘날 제조 부문의 변동성으로 인해 프로세스의 결함을 식별하고 수정하기 위한 보다 세분화된 접근 방식이 필요했습니다.

제조 분야의 빅 데이터가 그러한 솔루션 중 하나입니다. 그리고 이를 검증하는 징후가 있습니다. 하나는 제조 영역의 글로벌 빅 데이터가 2026년까지 91억 1천만 달러에 이를 것으로 예상된다는 것 입니다. 이 기술의 사용 사례는 이 시장 성장을 형성하는 데 큰 역할을 했습니다. 이 기사에서는 제조에서 빅 데이터 분석의 역할과 전체 도메인을 더 스마트하고 효율적으로 만드는 방법을 탐구할 것입니다.

빅데이터란 무엇인가?

이 기술은 통찰력을 강화하고 의사 결정을 돕고 프로세스를 자동화하는 정보 처리에 도움이 되는 고속, 고용량 및 다양한 데이터 세트로 정의할 수 있습니다.

빅 데이터를 정의하는 또 다른 방법은 여러 리소스를 통해 수집되는 다양하고 복잡한 데이터 집합으로 구성된 기술이며 주요 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 클라우드 컴퓨팅 또는 머신 러닝과 같은 고급 처리 접근 방식이 필요하다는 것입니다.

기술은 크게 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다.

다양성 – 기업에서 사용할 수 있는 데이터는 광범위하지만 비정형, 반정형 및 정형 데이터로 분류할 수 있습니다.

속도 – 데이터가 수신되는 속도를 나타냅니다. 일반적으로 데이터는 메모리에 저장되지만 비즈니스에서도 실시간 처리 메커니즘이 활성화됩니다.

볼륨 – 이 기술은 다양한 정형, 반정형 및 비정형 데이터로 구성된 방대한 양의 정보를 처리합니다.

지금까지 빅데이터가 무엇을 의미하는지 살펴보았으니 이제 제조업에서 데이터가 어떻게 생성되는지 살펴볼 차례입니다.

제조용 빅 데이터 분석은 어떻게 생성됩니까?

로열티 프로그램, 온라인 마케팅 분석 및 소셜 미디어 모니터링과 같은 데이터 생성의 일반적인 소스 외에도 업계에서는 정보를 수집하기 위해 다양한 소프트웨어를 사용하고 있습니다.

CRP, MES, CMMS 등의 소프트웨어 세트를 기계와 통합하여 제조 공간에서 빅 데이터를 생성합니다.

이러한 소프트웨어와 기계가 생성하는 데이터 세트는 패턴을 형성하고 문제 영역을 식별하며 데이터 기반 솔루션을 제시하는 데 사용할 수 있습니다.

이제 이 방대한 양의 데이터를 생성하기 위해 업계에서는 강력한 직관적인 기술 스택 세트가 필요합니다. Appinventiv에서는 다음과 같은 동급 최고의 산업 데이터 분석 도구를 사용합니다.

제조업에서 빅데이터 분석의 역할은?

제조 분야에서 빅 데이터의 이점은 여러 예방 수준의 이점에서 예측 결정을 돕는 것까지 다양합니다. 제조 산업에서 데이터 분석의 중요성을 강조하는 다양한 방법을 살펴보겠습니다.

1. 경쟁력 강화

제조업은 기술 혁신의 중심이었습니다. 모바일 커넥티비티, 산업용 IoT , 차세대 하드웨어 등 다양한 매체를 통해 생성되는 데이터는 경쟁력을 한 단계 끌어올립니다. 데이터는 시장 동향에 대한 더 큰 통찰력, 고객 요구에 대한 더 나은 이해 및 미래 동향에 대한 예측으로 이어집니다. 요컨대, 제조 회사에 엄청난 경쟁 우위를 제공하는 모든 것을 제공합니다.

2. 다운타임 감소

하드웨어 다운타임은 제조 영역에서 실질적인 생산성 위험이 될 수 있습니다. 직원의 시간을 방해할 뿐만 아니라 많은 유지 관리 및 문제 해결이 필요합니다. 이제 업계에서 이 문제에 대해 찾은 솔루션은 산업 데이터 분석을 사용하여 하드웨어에 대한 예방 및 예측 유지 관리를 수행하는 것입니다. 제조업체가 효율성을 분석하고 매일 작업하여 하드웨어 품질 평가를 추적하는 데 도움이 됩니다.

3. 더 큰 CX

제조 공장은 이제 고급 센서를 사용하여 현장 기술자에게 유지 관리 요구 사항과 관련하여 빅 데이터 기반 경고를 제공하고, RFID 태그를 사용하여 장치 상태를 모니터링하고, 개선 을 위한 정확한 제안을 제공하는 데이터 기반 보고서를 사용하고 있습니다 . 고객 서비스 .

4. 공급망 관리

제조 분야의 빅 데이터 분석을 통해 제조업체는 제품의 위치를 ​​추적할 수 있습니다. 무선 주파수 전송 장치 및 바코드 스캐너와 같은 기술을 사용하여 제품 위치를 추적하는 이러한 기능은 제품이 분실되거나 추적하기 어려워지는 문제를 해결합니다. 이것이 고객에게 의미하는 바는 기업이 고객에게 보다 현실적인 배송 일정을 제공할 수 있다는 것입니다.

5. 생산관리

제조 공장의 주요 생산성 징후 중 하나는 시장이 필요로 하는 것과 생산해야 하는 제품의 양을 결정하는 것입니다.

제조 분야의 빅 데이터가 존재하지 않던 시대에 기업은 사람의 추정에 의존하여 제품이 과도하게 생산되거나 부족하게 되었습니다. 빅 데이터는 기업 이 더 나은 선택을 하는 데 도움이 되는 중요한 예측 통찰력을 제공 하는 데 도움이 됩니다.

6. 시장 수요 변동에 대한 민첩한 대응

특히 CRM 시스템 에 실시간 제조 분석을 통합하면 제조 회사가 실시간으로 미래를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. CRM 데이터의 분석은 생산 조정을 추진하는 데 사용할 수 있는 주문 및 소비 패턴의 차이를 보여줄 수 있습니다. 또한 CRM에서 수집한 빅데이터 기반 인텔리전스는 고객이 무엇을 요구하는지 파악하고 대응 시간을 최소화하는 방식으로 사이클에 따라 생산을 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다.

7. 조립 속도 향상

제조 분야의 빅 데이터 분석을 통해 기업은 생산을 세분화하고 더 빠르게 제조되는 단위를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 제조 회사는 최대 생산량을 달성하기 위해 노력을 집중해야 하는 부분을 알 수 있습니다. 또한 작업해야 하는 영역과 함께 가장 효율적인 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.

8. 프로세스의 숨겨진 위험 식별

장비 의 과거 고장에 대한 데이터 분석을 통해 제조업체는 수명 주기를 예측하고 사용량 기반 또는 시간 기반의 올바른 예측 유지 보수 일정을 설정할 수 있습니다. 이 모든 것은 결과적으로 격차를 감지하고 낭비와 가동 중지 시간을 줄이며 예기치 않은 장애가 발생할 경우 기업이 복구 계획을 수립하는 데 도움이 됩니다.

또한 AI와 결합된 빅 데이터를 통해 제조업체는 프로세스를 자동화하여 사람의 개입 없이 자체 최적화할 수 있습니다.

9. 실현 가능한 제품 맞춤화

역사적으로 제조 단위는 대규모 생산에 중점을 두었고 집중된 시장에 서비스를 제공하는 기업에 맞춤화를 맡겼습니다. 제조를 위한 데이터 분석은 수요를 예측하고 제조업체가 맞춤형 제품을 대규모로 생산할 수 있는 리드 타임을 제공함으로써 제조 단계에서 맞춤화를 가능하게 합니다.

제조업체는 빅 데이터를 사용하여 낭비를 제거하고 수요를 예측하여 제조 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이러한 간소화는 제품의 대량 개인화를 수행하는 데 필요한 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다.

10. 수율 및 처리량 향상

빅 데이터 기술은 제조업체가 프로세스에서 숨겨진 패턴을 찾는 데 도움이 되므로 더 확실하게 지속적인 개선 이니셔티브를 추구할 수 있습니다. 그 결과 처리량과 수율의 증가로 볼 수 있습니다.

11. 가격 최적화

제품의 가격은 빅데이터를 통해 결정될 수 있습니다. 이 기술은 고객, 공급업체 등과 같은 여러 이해 관계자로부터 데이터를 수집하고 분석하여 고객과 비즈니스 모두에 적합한 최적의 가격대를 결정할 수 있습니다.

12. 이미지 인식

제조 회사는 빅 데이터에 대한 다양한 이미지 인식 특정 사용 사례를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 보겠습니다. 특정 예비 부품이 필요하지만 이름이나 비용을 모른다고 가정해 보겠습니다. 빅 데이터 기반 이미지 인식 소프트웨어는 기업이 이미지를 캡처하고 세부 정보를 제조업체에 다시 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

제조에서 빅 데이터가 중요한 이유에 대해 폭넓은 이유를 살펴보았으므로 이제 기업이 생산 효율성을 분명히 높이기 위해 이 기술을 채택한 실제 사례를 살펴보겠습니다 .

제조 사용 사례에서 가장 많이 사용되는 실제 빅 데이터에는 어떤 것이 있습니까?

제조 산업은 빅 데이터가 도메인에 제공하는 많은 이점이 있음을 분명히 했습니다. 그러나 이러한 이점이 실제로 현실 세계에서 어떻게 활용되고 있습니까? 기업의 실제 사례를 통해 알아보겠습니다.

제조 영역에서 빅 데이터의 실제 사용 사례를 살펴보았으므로 이제 이 기술이 업계에서 채택될 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

제조 공간에 빅 데이터를 통합하는 방법은 무엇입니까?

모든 프로젝트는 다르지만 제조에 빅 데이터를 채택해야 하는 모든 프로젝트에 공통적인 몇 가지 단계가 있습니다.

1. 비즈니스 KPI 설정

빅 데이터 프로젝트의 시작은 포함에서 기대되는 것이 무엇인지 아는 것에서 시작해야 합니다. 측정할 핵심 성과 지표를 알고 있을 때만 제조 비즈니스에서 기술의 이익과 타당성을 검증할 수 있습니다.

2. 제조 이슈 분석

다음 단계는 현재 제조 요구 사항 및 요구 사항에 대한 세부 정보를 얻는 것입니다. 현재 제조 단위가 어떻게 작동하는지 알 때만 빅 데이터를 포함할 수 있는 범위를 찾을 수 있습니다. 현재 상태를 분석하면 강력한 품질 개선 프로세스를 구축하는 데도 도움이 됩니다.

3. 프로젝트의 비용 편익 분석 수행

기술에 대한 KPI를 설정하고 비즈니스 문제를 분석했으면 다음 단계는 프로젝트 비용을 파악하는 것입니다. 이 가격대를 추정할 때 프로젝트의 모든 개발, 통합 및 유지 관리를 고려하십시오. 완료되면 제조 단위에서 기대할 수 있는 가능한 특전과 비교하여 이 비용을 측정합니다.

4. 제조 공정에 빅 데이터 통합

빅 데이터를 통합할 프로세스를 식별하고 비용, 이점 분석을 분석했다면 다음 단계는 신뢰할 수 있는 빅 데이터 회사와 협력하는 것입니다. 그들은 제조 시설에서 기술을 원활하게 통합하는 데 도움을 줄 것입니다.

마지막 생각들

기사 전체에서 다루었듯이 제조 분야의 빅 데이터는 제조업체가 높은 생산 효율성, 더 나은 이상 예측 및 경쟁 우위를 확보하는 비결입니다. 그러나 이를 기존 시스템에 적용하는 것은 쉽지도 충분하지도 않습니다. 이 기술의 진정한 이점을 얻으려면 빅 데이터가 IoT 및 AI와 같은 기술과 통합되어야 합니다 .

제조업체가 이 기술을 활용하기 위해 진정으로 필요한 것은 Appinventiv와 같은 강력한 데이터 분석 서비스 의 지원입니다. 제조 시설을 현대화하려는 경우 당사에 문의하십시오 .