Big Data na Manufatura – Importância e Casos de Uso

Nos últimos 20 anos, os fabricantes – através da implementação das abordagens Seis Sigma e Lean – conseguiram reduzir o desperdício nos processos de produção e melhoraram o rendimento e a qualidade do produto. Mas a natureza volátil do segmento de manufatura atual, especialmente em torno de produtos químicos, farmacêuticos e mineração, levou à necessidade de uma abordagem mais granular para identificar e corrigir as falhas no processo.

Big data na fabricação é uma dessas soluções. E há sinais que o validam, um deles é que o big data global no domínio da manufatura está projetado para atingir US$ 9,11 bilhões até 2026 . O caso de uso da tecnologia tem desempenhado um grande papel na formação desse crescimento de mercado. Neste artigo, vamos explorar o papel da análise de big data na fabricação e como ela está tornando todo o domínio mais inteligente e eficiente.

O que são grandes dados?

A tecnologia pode ser definida como conjuntos de dados de alta velocidade, alto volume e alta variedade que ajudam no processamento de informações que aprimoram insights, auxiliam na tomada de decisões e automatizam processos.

Outra maneira de definir big data pode ser que seja uma tecnologia que consiste em um conjunto diversificado e complexo de dados coletados por meio de vários recursos e requer uma abordagem de processamento avançada, como computação em nuvem ou aprendizado de máquina, para fornecer insights de negócios importantes.

A tecnologia é composta principalmente de três elementos-chave –

Variedade – Há uma grande variedade de dados disponíveis para as empresas, mas eles podem ser categorizados em dados não estruturados, semiestruturados e estruturados.

Velocidade – Refere-se à taxa na qual os dados são recebidos. Normalmente, os dados são armazenados na memória, mas também existem mecanismos de processamento em tempo real ativos nas empresas.

Volume – A tecnologia processa uma grande quantidade de informação que compreende uma gama de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

Agora que vimos o que significa big data, é hora de analisar como os dados são gerados pela indústria manufatureira.

Como é gerada a análise de big data para manufatura?

Além das fontes gerais de geração de dados, como programas de fidelidade, análise de marketing online e monitoramento de mídia social, o setor está usando uma variedade de softwares para coletar as informações.

Os conjuntos de software que variam de CRP, MES e CMMS, etc., são integrados às máquinas para gerar big data no espaço de fabricação.

Os conjuntos de dados que esses softwares e máquinas geram podem ser usados ​​para formar padrões, identificar as áreas problemáticas e apresentar soluções baseadas em dados.

Agora, para gerar essa enorme quantidade de dados, o setor exige um conjunto robusto de pilha de tecnologia intuitiva. Na Appinventiv, usamos algumas das melhores ferramentas de análise de dados industriais:

Qual é o papel da análise de big data para a manufatura?

Os benefícios do big data na fabricação variam de várias vantagens de nível preventivo para auxiliar nas decisões preditivas. Vejamos as diferentes maneiras que destacam a importância da análise de dados na indústria de manufatura.

1. Maior vantagem competitiva

A indústria manufatureira tem sido o centro das inovações tecnológicas. Seja conectividade móvel, IoT industrial ou hardware de última geração, os dados gerados por todos os diferentes meios ajudam a elevar a competitividade ao próximo nível. Os dados levam a maiores insights sobre as tendências do mercado, melhor compreensão das necessidades dos clientes e previsões sobre as tendências futuras. Em suma, fornece tudo o que dá às fábricas uma enorme vantagem competitiva.

2. Menos tempo de inatividade

O tempo de inatividade do hardware pode ser um risco real de produtividade no domínio da fabricação. Isso não apenas dificulta o tempo dos funcionários, mas também exige muita manutenção e solução de problemas. Agora, a solução que a indústria encontrou para o problema é usar a análise de dados industriais para realizar manutenções preventivas e preditivas em seus hardwares. Ele ajuda os fabricantes a acompanhar a avaliação da qualidade do hardware, analisando sua eficiência e trabalhando diariamente.

3. Maior CX

As fábricas agora estão usando sensores avançados para fornecer alertas de big data aos técnicos de campo sobre os requisitos de manutenção, estão usando etiquetas RFID para monitorar a condição das unidades e fazendo uso de relatórios orientados por dados que oferecem sugestões precisas para melhorar o serviços ao cliente .

4. Gestão da cadeia de suprimentos

A análise de big data na fabricação oferece aos fabricantes a capacidade de rastrear a localização dos produtos. Essa capacidade de rastrear a localização do produto usando tecnologias como dispositivos de transmissão de radiofrequência e leitores de código de barras resolve o problema de perda ou dificuldade de rastreamento de produtos. O que isso significa para os clientes é que as empresas são capazes de fornecer a eles um cronograma de entrega mais realista.

5. Gestão da produção

Um dos principais sinais de produtividade de uma fábrica é determinar quais são as necessidades do mercado e qual o volume de mercadorias que eles precisam criar.

Na época em que o big data na manufatura não existia, as empresas contavam com estimativas humanas que levavam a bens produzidos em excesso ou em escassez. O big data ajuda a fornecer às empresas importantes insights preditivos que os ajudam a fazer a melhor escolha.

6. Resposta ágil à flutuação na demanda do mercado

A incorporação de análises de manufatura em tempo real especificamente no sistema CRM pode ajudar as fábricas a prever o futuro em tempo real. A análise dos dados do CRM pode mostrar a diferença nos padrões de pedido e consumo que podem ser usados ​​para direcionar o ajuste na produção. Além disso, a inteligência baseada em big data coletada do CRM pode ajudar a saber o que os clientes estão pedindo e, em seguida, preparar a produção em um ciclo de forma que o tempo de resposta seja minimizado.

7. Acelerando a montagem

Com a análise de big data na fabricação, as empresas obtiveram os recursos de segmentar sua produção e identificar as unidades que são fabricadas mais rapidamente. Isso ajuda as fábricas a saberem onde devem concentrar seus esforços para obter o máximo de produção. Também os ajudaria a identificar as áreas em que são mais eficientes, juntamente com as que precisam trabalhar.

8. Identificação de risco oculto em processo

A análise de dados em torno das falhas anteriores dos equipamentos permite que os fabricantes prevejam seu ciclo de vida e estabeleçam os cronogramas corretos de manutenção preditiva, que são baseados no uso ou no tempo. Tudo isso, por sua vez, ajuda a detectar as lacunas, diminuir o desperdício e o tempo de inatividade e ajudar as empresas a criar um plano de recuperação caso ocorra uma falha inesperada.

Além disso, o big data, quando combinado com a IA , permite que os fabricantes automatizem os processos para que eles se autootimizem sem o envolvimento de uma intervenção humana.

9. Customização do produto viabilizada

Historicamente, as unidades fabris focaram em produzir em escala e deixaram a customização para empresas que atendem o mercado concentrado. A análise de dados para fabricação possibilita a customização no estágio de fabricação, prevendo sua demanda e, em seguida, dando aos fabricantes tempo para produzir produtos personalizados em grande escala.

Usando big data, os fabricantes podem agilizar seu processo de fabricação, eliminando o desperdício e prevendo a demanda. Essa simplificação os ajuda com o tempo necessário para personalizar em massa os produtos.

10. Melhoria do rendimento e rendimento

A tecnologia de big data ajuda os fabricantes a encontrar padrões ocultos nos processos, permitindo que eles busquem suas iniciativas de melhoria contínua com mais certeza. O resultado disso pode ser visto em um aumento no rendimento e rendimento.

11. Otimização de preços

O preço de um produto pode ser decidido com a ajuda de big data. A tecnologia pode coletar e analisar os dados de várias partes interessadas, como clientes, fornecedores, etc., para determinar o melhor preço que atende aos clientes e às empresas.

12. Reconhecimento de imagem

Uma fábrica pode encontrar uma variedade de casos de uso específicos de reconhecimento de imagem para big data. Vamos ver um exemplo. Suponha que você precise de uma peça de reposição específica, mas não sabe como ela se chama ou quanto custa. Um software de reconhecimento de imagem alimentado por big data pode ajudar as empresas a capturar a imagem e devolver os detalhes aos fabricantes.

Agora que analisamos o amplo conjunto de razões pelas quais o big data é importante na fabricação, vejamos alguns casos do mundo real de onde as empresas adotaram a tecnologia para um aumento evidente na eficiência da produção .

Quais são alguns dos principais big data do mundo real em casos de uso de fabricação?

A indústria manufatureira deixou evidente que há uma série de benefícios que o big data oferece ao domínio. Mas como esses benefícios estão realmente sendo aproveitados no mundo real? Vamos descobrir através de alguns exemplos reais de empresas.

Agora que analisamos os casos de uso de big data no mundo real no domínio da manufatura, vamos analisar as maneiras pelas quais a tecnologia pode ser adotada no setor.

Como incorporar big data no espaço de manufatura?

Embora cada projeto seja diferente, existem algumas etapas comuns em todos os projetos que exigem a adoção de big data na fabricação.

1. Estabeleça os KPIs de negócios

O início de um projeto de big data deve começar com o conhecimento do que se espera de sua inclusão. Você só poderá validar o lucro e a viabilidade da tecnologia em seu negócio de manufatura quando conhecer os principais indicadores de desempenho para medi-los.

2. Analise os problemas na fabricação

O próximo passo seria obter detalhes sobre seus requisitos e necessidades de fabricação atuais. Somente quando você souber como sua unidade fabril está se saindo hoje, você poderá encontrar espaço para inclusão de big data. Uma análise de seu status atual também o ajudará a construir um forte processo de melhoria de qualidade.

3. Realizar uma análise de custo-benefício do projeto

Depois de definir os KPIs para a tecnologia e analisar os problemas nos negócios, o próximo passo seria saber o custo do projeto. Ao estimar esse ponto de preço, considere todo o desenvolvimento, integração e manutenção do projeto. Uma vez feito, meça esse custo em relação às possíveis vantagens que a unidade fabril pode esperar.

4. Incorporar big data no processo de fabricação

Depois de identificar os processos nos quais você incorporará big data e analisar a análise de custo e benefício, o próximo passo seria fazer parceria com uma empresa confiável de big data. Eles o ajudarão com uma integração perfeita da tecnologia nas fábricas.

Pensamentos finais

Big data na fabricação, como abordamos ao longo do artigo, é o segredo por trás dos fabricantes obterem alta eficiência de produção, melhor previsão de anomalias e obter vantagem competitiva. No entanto, aplicá-lo nos sistemas tradicionais não é fácil nem suficiente. Para realmente se beneficiar da tecnologia, o big data precisa ser integrado a tecnologias como IoT e IA .

O que os fabricantes realmente precisam para tirar vantagem da tecnologia é o suporte de uma potência de serviços de análise de dados como a Appinventiv. Se você deseja modernizar sua fábrica, entre em contato conosco .