Big Data în producție – importanță și cazuri de utilizare

În ultimii 20 de ani, producătorii – prin implementarea abordărilor Six Sigma și Lean – au reușit să reducă risipa în procesele de producție și au îmbunătățit randamentul și calitatea produsului. Dar natura volatilă a segmentului de producție actual, în special în ceea ce privește produsele chimice, farmaceutice și minerit, a condus la necesitatea unei abordări mai granulare pentru identificarea și corectarea defectelor procesului.

Big Data în producție este o astfel de soluție. Și există semne care o validează, unul fiind că big data globală în domeniul producției este proiectat să ajungă la 9,11 miliarde de dolari până în 2026 . Cazul de utilizare al tehnologiei a jucat un rol important în modelarea acestei creșteri a pieței. În acest articol, vom explora rolul analizei de date mari în producție și modul în care face ca întregul domeniu să fie mai inteligent și mai eficient.

Ce este big data?

Tehnologia poate fi definită ca seturi de date cu viteză mare, volum mare și varietate mare, care ajută la procesarea informațiilor care îmbunătățesc informațiile, ajută la luarea deciziilor și automatizează procesele.

O altă modalitate de a defini big data poate fi aceea că este o tehnologie care constă dintr-un set divers și complex de date, care este adunat prin mai multe resurse și necesită o abordare avansată de procesare, cum ar fi cloud computing sau machine learning, pentru a oferi informații cheie de afaceri.

Tehnologia este formată în principal din trei elemente cheie -

Varietate – Există o gamă largă de date disponibile pentru companii, dar acestea pot fi clasificate în date nestructurate, semi-structurate și structurate.

Viteza – se referă la viteza la care sunt primite datele. De obicei, datele sunt stocate în memorie, dar există mecanisme de procesare în timp real active și în afaceri.

Volum – Tehnologia procesează o cantitate mare de informații care cuprinde o gamă de date structurate, semi-structurate și nestructurate.

Acum că ne-am uitat la ce înseamnă big data, este timpul să analizăm modul în care datele sunt generate de industria de producție.

Cum este generată analiza de date mari pentru producție?

Pe lângă sursele generale de generare a datelor, cum ar fi programele de loialitate, analiza de marketing online și monitorizarea rețelelor sociale, industria folosește o serie de software pentru a colecta informații.

Seturile de software, de la CRP, MES și CMMS, etc. sunt integrate cu mașinile pentru a genera date mari în spațiul de producție.

Seturile de date pe care aceste software și mașini le generează apoi pot fi folosite pentru a forma modele, pentru a identifica zonele cu probleme și pentru a veni cu soluții bazate pe date.

Acum, pentru a genera această cantitate masivă de date, industria are nevoie de un set robust de tehnologie intuitivă. La Appinventiv, folosim unele dintre cele mai bune instrumente de analiză a datelor industriale din clasă:

Care este rolul analizei de date mari pentru producție?

Beneficiile big data în producție variază de la mai multe avantaje la nivel preventiv până la sprijinirea deciziilor predictive. Să analizăm diferitele moduri care evidențiază importanța analizei datelor în industria de producție.

1. Un avantaj competitiv mai mare

Industria prelucrătoare a fost centrul inovațiilor tehnologice. Fie că este vorba de conectivitate mobilă, IoT industrial sau hardware de nouă generație, datele care sunt generate prin toate mediile diferite contribuie la creșterea competitivității la următorul nivel. Datele conduc la o mai bună înțelegere a tendințelor pieței, la o mai bună înțelegere a nevoilor clienților și la previziuni privind tendințele viitoare. Pe scurt, oferă tot ceea ce oferă caselor de producție un avantaj competitiv masiv.

2. Mai puțin timp de nefuncționare

Perioada de nefuncționare a hardware-ului poate reprezenta un pericol real de productivitate în domeniul producției. Nu doar îngreunează timpul angajaților, ci necesită și multă întreținere și depanare. Acum, soluția pe care industria a găsit-o pentru această problemă este să folosească analiza datelor industriale pentru a efectua întreținere preventivă și predictivă a hardware-ului lor. Ajută producătorii să țină o evidență a evaluării calității hardware-ului, analizându-le eficiența și lucrând zilnic.

3. CX mai mare

Producătorii folosesc acum senzori avansați pentru a furniza alerte bazate pe date mari tehnicienilor de teren cu privire la cerințele de întreținere, folosesc etichete RFID pentru a monitoriza starea unităților și folosesc rapoarte bazate pe date care oferă sugestii precise pentru îmbunătățirea servicii pentru clienți .

4. Managementul lanțului de aprovizionare

Analiza datelor mari în producție oferă producătorilor posibilitatea de a urmări locația produselor. Această capacitate de a urmări locația produsului folosind tehnologii precum dispozitivele de transmisie cu frecvență radio și scanerele de coduri de bare rezolvă problema pierderii produselor sau a deveni dificil de urmărit. Ce înseamnă acest lucru pentru clienți este că companiile sunt capabile să le ofere un termen de livrare mai realist.

5. Managementul producției

Unul dintre semnele cheie de productivitate ale unei case de producție este determinarea care sunt nevoile pieței și ce volum de bunuri trebuie să creeze.

Pe vremea când nu existau date mari în producție, companiile se bazau pe estimări umane care duceau la producția de mărfuri în exces sau în lipsă. Big Data ajută la oferirea companiilor de informații predictive importante care le ajută să facă alegerea mai bună.

6. Răspuns agil la fluctuația cererii de pe piață

Încorporarea analizei de producție în timp real în mod specific în sistemul CRM poate ajuta casele de producție să prezică viitorul în timp real. Analiza datelor CRM poate evidenția diferența dintre comenzile și modelele de consum care pot fi utilizate pentru a determina ajustarea în producție. Mai mult, inteligența bazată pe date mari colectate din CRM poate ajuta la știi ce cer clienții și apoi la pregătirea producției într-un ciclu într-un mod în care timpul de răspuns să fie minimizat.

7. Accelerarea montajului

Cu analiza datelor mari în producție, companiile au dobândit capacitățile de a-și segmenta producția și de a identifica unitățile care sunt fabricate mai repede. Acest lucru ajută casele producătoare să știe unde trebuie să-și concentreze eforturile pentru a obține o producție maximă. De asemenea, i-ar ajuta să identifice domeniile în care sunt cei mai eficienți, împreună cu cele pe care trebuie să lucreze.

8. Identificarea riscului ascuns în proces

Analiza datelor despre defecțiunile anterioare ale echipamentelor le permite producătorilor să prognozeze ciclul de viață al acestuia și să stabilească programe corecte de întreținere predictivă, care sunt fie bazate pe utilizare, fie pe timp. Toate acestea, la rândul lor, ajută la detectarea decalajelor, la reducerea pierderilor și a timpului de nefuncționare și ajută companiile să creeze un plan de recuperare în cazul în care apare o defecțiune neașteptată.

Mai mult, datele mari atunci când sunt combinate cu inteligența artificială le permit producătorilor să automatizeze procesele astfel încât să se auto-optimizeze fără implicarea unei intervenții umane.

9. Personalizarea produsului făcută fezabilă

Din punct de vedere istoric, unitățile de producție s-au concentrat pe producția la scară și au lăsat personalizarea întreprinderilor care deservesc piața concentrată. Analiza datelor pentru producție face posibilă personalizarea în faza de fabricație, anticipând cererea acesteia și oferind apoi producătorilor timp de pregătire pentru a produce produse personalizate la scară mare.

Folosind big data, producătorii își pot eficientiza procesul de producție eliminând risipa și anticipând cererea. Această simplificare îi ajută cu timpul de care au nevoie pentru a face personalizarea în masă a produselor.

10. Îmbunătățirea randamentului și a randamentului

Tehnologia Big Data îi ajută pe producători să găsească modele ascunse în procese, permițându-le să-și urmărească inițiativele de îmbunătățire continuă cu o mai bună siguranță. Rezultatul acestui lucru poate fi observat într-o creștere a producției și a randamentului.

11. Optimizarea prețurilor

Prețul unui produs poate fi decis cu ajutorul datelor mari. Tehnologia poate colecta și analiza datele de la mai multe părți interesate, cum ar fi clienți, furnizori etc., pentru a determina cel mai bun preț care se potrivește atât clienților, cât și afacerilor.

12. Recunoașterea imaginilor

O casă de producție poate găsi o serie de cazuri de utilizare specifice pentru recunoașterea imaginii pentru date mari. Să vedem un exemplu. Să presupunem că aveți nevoie de o anumită piesă de schimb, dar nu știți cum se numește sau cât costă. Un software de recunoaștere a imaginii bazat pe date mari poate ajuta companiile să captureze imaginea și să ofere detaliile înapoi producătorilor.

Acum că am analizat setul larg de motive pentru care datele mari sunt importante în producție, să ne uităm la câteva cazuri din lumea reală în care companiile au adoptat tehnologia pentru o creștere evidentă a eficienței producției .

Care sunt unele dintre cele mai importante date mari din lumea reală în cazurile de utilizare în producție?

Industria de producție a arătat că există o serie de beneficii pe care big data le oferă domeniului. Dar cum sunt de fapt aceste beneficii valorificate în lumea reală? Să aflăm prin câteva exemple reale de companii.

Acum că am analizat cazurile de utilizare în lumea reală a datelor mari în domeniul producției, haideți să analizăm modurile în care tehnologia poate fi adoptată în industrie.

Cum se încorporează big data în spațiul de producție?

Deși fiecare proiect este diferit, există câțiva pași care sunt comuni în fiecare proiect care necesită adoptarea datelor mari în producție.

1. Stabiliți KPI-urile de afaceri

Începutul unui proiect de date mari ar trebui să înceapă cu a ști ce se așteaptă de la includerea acestuia. Veți putea valida profitul și fezabilitatea tehnologiei din afacerea dvs. de producție numai atunci când cunoașteți indicatorii cheie de performanță cu care să îi măsurați.

2. Analizați problemele din producție

Următorul pas ar fi obținerea de detalii despre cerințele și nevoile dvs. actuale de producție. Numai când știi cum funcționează unitatea ta de producție astăzi, vei putea găsi spațiu pentru includerea datelor mari. O analiză a stării dvs. actuale vă va ajuta, de asemenea, să construiți un proces puternic de îmbunătățire a calității.

3. Efectuați o analiză cost-beneficiu a proiectului

Odată ce ați setat KPI-urile pentru tehnologie și ați analizat problemele din afaceri, următorul pas ar fi să cunoașteți costul proiectului. Când estimați acest preț, luați în considerare toată dezvoltarea, integrarea și întreținerea proiectului. Odată terminat, măsurați acest cost în raport cu posibilele avantaje la care se poate aștepta unitatea de producție.

4. Încorporați big data în procesul de fabricație

Odată ce ați identificat procesele în care veți încorpora big data și ați analizat analiza costurilor, beneficiilor, următorul pas ar fi parteneriatul cu o companie de încredere de big data. Ele vă vor ajuta cu o integrare perfectă a tehnologiei în casele de producție.

Gânduri finale

Big Data în producție, așa cum am tratat în articol, este secretul din spatele producătorilor care obțin o eficiență ridicată a producției, o predicție mai bună a anomaliilor și un avantaj competitiv. Cu toate acestea, aplicarea acestuia în sistemele tradiționale nu este ușoară sau suficientă. Pentru a beneficia cu adevărat de pe urma tehnologiei, datele mari trebuie să fie integrate cu tehnologii precum IoT și AI .

Ceea ce trebuie cu adevărat producătorilor pentru a obține avantaje de pe urma tehnologiei este sprijinul unei centrale de servicii de analiză a datelor precum Appinventiv. Dacă doriți să vă modernizați casa de producție, contactați-ne .