Big Data w produkcji – znaczenie i przypadki użycia

W ciągu ostatnich 20 lat producenci – dzięki wdrożeniu podejścia Six Sigma i Lean – byli w stanie zmniejszyć ilość odpadów w procesach produkcyjnych oraz poprawić wydajność i jakość produktów. Jednak niestabilny charakter dzisiejszego segmentu produkcyjnego, szczególnie w zakresie chemikaliów, farmaceutyków i górnictwa, doprowadził do potrzeby posiadania bardziej szczegółowego podejścia do identyfikacji i korygowania wad procesu.

Jednym z takich rozwiązań jest big data w produkcji. Istnieją oznaki, które to potwierdzają, a jednym z nich jest to, że globalne big data w dziedzinie produkcji mają osiągnąć 9,11 miliarda dolarów do 2026 roku . Przypadek użycia technologii odgrywa dużą rolę w kształtowaniu tego wzrostu rynku. W tym artykule zamierzamy zbadać rolę analityki big data w produkcji i jak sprawia, że ​​cała domena staje się inteligentniejsza i wydajniejsza.

Czym są duże zbiory danych?

Technologię można zdefiniować jako zestawy danych o dużej szybkości, dużej objętości i dużej różnorodności, które pomagają w przetwarzaniu informacji, co zwiększa wgląd w dane, pomaga w podejmowaniu decyzji i automatyzuje procesy.

Innym sposobem zdefiniowania big data może być to, że jest to technologia składająca się ze zróżnicowanego i złożonego zestawu danych gromadzonych za pomocą wielu zasobów i wymagająca zaawansowanego podejścia do przetwarzania, takiego jak przetwarzanie w chmurze lub uczenie maszynowe, aby zapewnić kluczowe informacje biznesowe.

Technologia składa się głównie z trzech kluczowych elementów:

Różnorodność — dla firm dostępny jest szeroki zakres danych, ale można je podzielić na dane nieustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i ustrukturyzowane.

Prędkość — odnosi się do szybkości, z jaką odbierane są dane. Zazwyczaj dane są przechowywane w pamięci, ale w firmach działają również mechanizmy przetwarzania w czasie rzeczywistym.

Wolumen — technologia przetwarza dużą ilość informacji, która obejmuje szereg danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się, co oznaczają big data, nadszedł czas, aby przyjrzeć się, w jaki sposób dane są generowane przez przemysł wytwórczy.

Jak generowana jest analiza big data dla produkcji?

Oprócz ogólnych źródeł generowania danych, takich jak programy lojalnościowe, analiza marketingu online i monitorowanie mediów społecznościowych, branża wykorzystuje szereg oprogramowania do zbierania informacji.

Zestawy oprogramowania od CRP, MES, CMMS itp. są zintegrowane z maszynami w celu generowania dużych zbiorów danych w przestrzeni produkcyjnej.

Zestawy danych generowane przez to oprogramowanie i maszyny mogą być następnie wykorzystywane do tworzenia wzorców, identyfikowania obszarów problemowych i opracowywania rozwiązań opartych na danych.

Teraz, aby wygenerować tak ogromną ilość danych, branża potrzebuje solidnego zestawu intuicyjnego stosu technologicznego. W Appinventiv korzystamy z jednych z najlepszych w swojej klasie narzędzi do analizy danych przemysłowych:

Jaka jest rola analizy big data dla produkcji?

Korzyści płynące z big data w produkcji sięgają od kilku korzyści na poziomie prewencyjnym po wspomaganie decyzji predykcyjnych. Przyjrzyjmy się różnym sposobom, które podkreślają znaczenie analityki danych w branży produkcyjnej.

1. Większa przewaga konkurencyjna

Przemysł wytwórczy był ośrodkiem innowacji technologicznych. Niezależnie od tego, czy jest to łączność mobilna, przemysłowy Internet rzeczy, czy sprzęt nowej generacji, dane generowane za pośrednictwem różnych mediów pomagają podnieść konkurencyjność na wyższy poziom. Dane prowadzą do lepszego wglądu w trendy rynkowe, lepszego zrozumienia potrzeb klientów i prognozowania przyszłych trendów. Krótko mówiąc, zapewnia wszystko, co daje domom produkcyjnym ogromną przewagę nad konkurencją.

2. Mniej przestojów

Przestój sprzętu może stanowić realne zagrożenie produktywności w dziedzinie produkcji. Nie tylko ogranicza czas pracowników, ale także wymaga wielu czynności konserwacyjnych i rozwiązywania problemów. Obecnie rozwiązanie, które branża znalazła dla tego problemu, wykorzystuje analizę danych przemysłowych do wykonywania konserwacji zapobiegawczej i predykcyjnej sprzętu. Pomaga producentom śledzić ocenę jakości sprzętu, analizując jego wydajność i pracując na co dzień.

3. Większe CX

Zakłady produkcyjne używają teraz zaawansowanych czujników, aby dostarczać technikom pracującym w terenie alerty oparte na danych big-data dotyczące wymagań konserwacyjnych, używają tagów RFID do monitorowania stanu jednostek i korzystają z raportów opartych na danych, które oferują dokładne sugestie dotyczące poprawy obsługa klienta .

4. Zarządzanie łańcuchem dostaw

Analityka Big Data w produkcji daje producentom możliwość śledzenia lokalizacji produktów. Ta możliwość śledzenia lokalizacji produktu za pomocą technologii, takich jak urządzenia do transmisji częstotliwości radiowej i skanery kodów kreskowych, rozwiązuje problem zgubienia lub utrudnienia śledzenia produktów. Dla klientów oznacza to, że firmy mogą zapewnić im bardziej realistyczny harmonogram dostaw.

5. Zarządzanie produkcją

Jednym z kluczowych wskaźników produktywności domu produkcyjnego jest określenie potrzeb rynku i ilości towarów, które muszą wytworzyć.

W czasach, gdy nie istniały duże zbiory danych w przemyśle, firmy polegały na ludzkich szacunkach, które prowadziły do ​​nadmiernej produkcji lub niedoboru towarów. Big data pomaga w dostarczaniu firmom ważnych informacji predykcyjnych , które pomagają im dokonywać lepszych wyborów.

6. Zwinna reakcja na wahania popytu na rynku

Włączenie analizy produkcji w czasie rzeczywistym w szczególności do systemu CRM może pomóc firmom produkcyjnym prognozować przyszłość w czasie rzeczywistym. Analiza danych CRM może pokazać różnicę w zamówieniach i wzorcach konsumpcji, które można wykorzystać do kierowania korektą w produkcji. Co więcej, inteligencja oparta na big data zebrana z CRM może pomóc w zorientowaniu się, o co proszą klienci, a następnie w przygotowaniu produkcji w cyklu w taki sposób, aby zminimalizować czas na odpowiedź.

7. Przyspieszenie montażu

Dzięki analizie Big Data w produkcji firmy uzyskały możliwość segmentacji produkcji i identyfikacji jednostek, które są produkowane szybciej. Dzięki temu domy produkcyjne wiedzą, na czym muszą skoncentrować swoje wysiłki, aby uzyskać maksymalną produkcję. Pomogłoby im to również zidentyfikować obszary, w których są najbardziej efektywni, oraz te, nad którymi muszą pracować.

8. Identyfikacja ukrytego ryzyka w procesie

Analiza danych dotyczących przeszłych awarii sprzętu umożliwia producentom prognozowanie jego cyklu życia i ustalenie prawidłowych harmonogramów konserwacji predykcyjnej, które są oparte na wykorzystaniu lub czasie. Wszystko to z kolei pomaga wykrywać luki, zmniejszać straty i przestoje oraz pomaga firmom stworzyć plan naprawy na wypadek nieoczekiwanej awarii.

Co więcej, big data w połączeniu ze sztuczną inteligencją umożliwia producentom automatyzację procesów tak, aby dokonywali samooptymalizacji bez udziału człowieka.

9. Dostosowanie produktu stało się wykonalne

Historycznie jednostki produkcyjne koncentrowały się na produkcji na dużą skalę i pozostawiły dostosowanie do potrzeb przedsiębiorstw obsługujących skoncentrowany rynek. Analiza danych dla produkcji umożliwia dostosowanie na etapie produkcji poprzez przewidywanie zapotrzebowania, a następnie zapewnienie producentom czasu na wyprodukowanie niestandardowych produktów na wielką skalę.

Wykorzystując duże zbiory danych, producenci są w stanie usprawnić swój proces produkcyjny, eliminując marnotrawstwo i przewidując popyt. To usprawnienie pomaga im z czasem, którego potrzebują do masowej personalizacji produktów.

10. Poprawa wydajności i przepustowości

Technologia Big Data pomaga producentom znaleźć ukryte wzorce w procesach, umożliwiając im realizację ich inicjatyw ciągłego doskonalenia z większą pewnością. Efektem tego jest wzrost przepustowości i wydajności.

11. Optymalizacja cen

Za pomocą big data można ustalić cenę produktu. Technologia może zbierać i analizować dane od wielu interesariuszy, takich jak klienci, dostawcy itp., aby określić najlepszą cenę, która odpowiada zarówno klientom, jak i firmom.

12. Rozpoznawanie obrazu

Firma produkcyjna może znaleźć szereg konkretnych przypadków użycia rozpoznawania obrazu dla dużych zbiorów danych. Zobaczmy przykład. Załóżmy, że potrzebujesz określonej części zamiennej, ale nie wiesz, jak się ona nazywa ani ile kosztuje. Oprogramowanie do rozpoznawania obrazów oparte na danych big data może pomóc firmom w uchwyceniu obrazu i przekazaniu szczegółów producentom.

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się szerokiemu zestawowi powodów, dla których duże zbiory danych są ważne w produkcji, przyjrzyjmy się kilku rzeczywistym przypadkom, w których firmy zastosowały tę technologię w celu ewidentnego wzrostu wydajności produkcji .

Jakie są niektóre z najważniejszych rzeczywistych danych big data w zastosowaniach produkcyjnych?

Branża produkcyjna pokazała, że ​​istnieje wiele korzyści, jakie duże zbiory danych oferują tej domenie. Ale w jaki sposób te korzyści są faktycznie wykorzystywane w prawdziwym świecie? Przekonajmy się przez kilka rzeczywistych przykładów firm.

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się rzeczywistym przypadkom użycia dużych zbiorów danych w dziedzinie produkcji, przyjrzyjmy się sposobom, w jakie można zastosować tę technologię w branży.

Jak włączyć big data w przestrzeń produkcyjną?

Chociaż każdy projekt jest inny, istnieje kilka kroków, które są wspólne w każdym projekcie, które wymagają zastosowania dużych zbiorów danych w produkcji.

1. Ustal biznesowe KPI

Rozpoczęcie projektu big data powinno rozpocząć się od poznania, czego oczekuje się od jego włączenia. Będziesz mógł zweryfikować zysk i wykonalność technologii w swojej firmie produkcyjnej tylko wtedy, gdy znasz kluczowe wskaźniki wydajności, z którymi będziesz mógł je zmierzyć.

2. Przeanalizuj problemy w produkcji

Następnym krokiem byłoby uzyskanie szczegółowych informacji na temat aktualnych wymagań i potrzeb produkcyjnych. Tylko wtedy, gdy będziesz wiedzieć, jak działa dzisiaj Twoja jednostka produkcyjna, będziesz w stanie znaleźć miejsce na włączenie dużych zbiorów danych. Analiza Twojego obecnego statusu pomoże Ci również zbudować silny proces poprawy jakości.

3. Przeprowadź analizę kosztów i korzyści projektu

Po ustaleniu wskaźników KPI dla technologii i przeanalizowaniu problemów w biznesie, następnym krokiem będzie poznanie kosztów projektu. Szacując ten punkt cenowy, uwzględnij cały rozwój, integrację i utrzymanie projektu. Po zakończeniu zmierz ten koszt z możliwymi korzyściami, których może oczekiwać jednostka produkcyjna.

4. Włącz duże zbiory danych do procesu produkcyjnego

Po zidentyfikowaniu procesów, w których będziesz uwzględniać duże zbiory danych, i przeanalizowaniu analizy kosztów i korzyści, następnym krokiem będzie współpraca z wiarygodną firmą zajmującą się big data. Pomogą w bezproblemowej integracji technologii w zakładach produkcyjnych.

Końcowe przemyślenia

Big data w produkcji, o czym pisaliśmy w artykule, to sekret, dzięki któremu producenci uzyskują wysoką wydajność produkcji, lepsze przewidywanie anomalii i zdobywają przewagę konkurencyjną. Jednak zastosowanie go w tradycyjnych systemach nie jest ani łatwe, ani wystarczające. Aby naprawdę skorzystać z technologii, big data musi być zintegrowana z technologiami takimi jak IoT i AI .

To, czego producenci naprawdę potrzebują, aby skorzystać z tej technologii, to wsparcie potężnego dostawcy usług analizy danych , takiego jak Appinventiv. Jeśli chcesz zmodernizować swój dom produkcyjny, skontaktuj się z nami .