Большие данные в производстве — важность и варианты использования

За последние 20 лет производители благодаря внедрению подходов «Шесть сигм» и «бережливое производство» смогли снизить количество отходов в производственных процессах и повысить выход и качество продукции. Но изменчивый характер современного производственного сегмента, особенно в области химической, фармацевтической и горнодобывающей промышленности, привел к необходимости более детального подхода к выявлению и исправлению недостатков в процессе.

Большие данные в производстве — одно из таких решений. И есть признаки, подтверждающие это, например, прогнозируется, что к 2026 году глобальные большие данные в сфере производства достигнут 9,11 млрд долларов . Вариант использования технологии играет большую роль в формировании этого роста рынка. В этой статье мы собираемся изучить роль аналитики больших данных в производстве и то, как она делает всю область более разумной и эффективной.

Что такое большие данные?

Технологию можно определить как высокоскоростные, объемные и разнообразные наборы данных, которые помогают обрабатывать информацию, улучшают понимание, помогают в принятии решений и автоматизируют процессы.

Другим способом определения больших данных может быть то, что это технология, состоящая из разнообразного и сложного набора данных, которые собираются с помощью нескольких ресурсов и требуют расширенного подхода к обработке, такого как облачные вычисления или машинное обучение, для получения ключевых бизнес-идей.

Технология в основном состоит из трех ключевых элементов:

Разнообразие . Существует широкий спектр данных, доступных для предприятий, но их можно разделить на неструктурированные, полуструктурированные и структурированные данные.

Скорость — это относится к скорости, с которой данные принимаются. Обычно данные хранятся в памяти, но на предприятиях также действуют механизмы обработки в реальном времени.

Объем . Технология обрабатывает большой объем информации, которая включает в себя ряд структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных.

Теперь, когда мы рассмотрели, что означают большие данные, пришло время изучить, как данные генерируются в обрабатывающей промышленности.

Как создается аналитика больших данных для производства?

В дополнение к основным источникам сбора данных, таким как программы лояльности, анализ онлайн-маркетинга и мониторинг социальных сетей, в отрасли используется ряд программ для сбора информации.

Наборы программного обеспечения, начиная от CRP, MES, CMMS и т. д., интегрированы с машинами для создания больших данных в производственных помещениях.

Наборы данных, которые генерируют это программное обеспечение и машины, затем можно использовать для формирования шаблонов, выявления проблемных областей и поиска решений, основанных на данных.

Теперь, чтобы генерировать этот огромный объем данных, отрасли требуется надежный набор интуитивно понятных технологий. В Appinventiv мы используем одни из лучших в своем классе инструментов анализа промышленных данных:

Какова роль анализа больших данных для производства?

Преимущества больших данных в производстве варьируются от нескольких преимуществ на профилактическом уровне до помощи в принятии прогнозных решений. Давайте рассмотрим различные способы, которые подчеркивают важность анализа данных в обрабатывающей промышленности.

1. Больше конкурентных преимуществ

Обрабатывающая промышленность была центром технологических инноваций. Будь то мобильная связь, промышленный Интернет вещей или аппаратное обеспечение следующего поколения, данные, генерируемые с помощью всех различных сред, помогают поднять конкурентоспособность на новый уровень. Данные позволяют лучше понять рыночные тенденции, лучше понять потребности клиентов и прогнозировать будущие тенденции. Короче говоря, он обеспечивает все, что дает производственным домам огромное конкурентное преимущество.

2. Меньше времени простоя

Простой оборудования может быть реальной угрозой производительности в производственной сфере. Это не только отнимает время сотрудников, но и требует большого объема обслуживания и устранения неполадок. Теперь решение, которое отрасль нашла для этой проблемы, заключается в использовании анализа промышленных данных для профилактического и профилактического обслуживания своего оборудования. Это помогает производителям отслеживать оценку качества оборудования, анализируя его эффективность и работая ежедневно.

3. Высокий клиентский опыт

В настоящее время производственные предприятия используют передовые датчики для отправки предупреждений выездным специалистам с использованием больших данных о требованиях к техническому обслуживанию, они используют метки RFID для мониторинга состояния агрегатов и используют основанные на данных отчеты, которые предлагают точные предложения по улучшению обслуживание клиентов .

4. Управление цепочками поставок

Аналитика больших данных в производстве дает производителям возможность отслеживать местонахождение продуктов. Эта возможность отслеживания местоположения продукта с использованием таких технологий, как устройства радиочастотной передачи и сканеры штрих-кода, решает проблему потери продуктов или их трудно отследить. Для клиентов это означает, что компании могут давать им более реалистичные сроки доставки.

5. Управление производством

Один из ключевых признаков продуктивности производственного дома — определение потребностей рынка и объема товаров, которые им необходимо создать.

В те времена, когда больших данных в производстве не существовало, предприятия полагались на человеческие оценки, что приводило к тому, что товары производились либо в избытке, либо в дефиците. Большие данные помогают компаниям получать важную прогностическую информацию , которая помогает им сделать правильный выбор.

6. Оперативное реагирование на колебания рыночного спроса

Включение производственной аналитики в режиме реального времени, особенно в систему CRM, может помочь производственным предприятиям прогнозировать будущее в режиме реального времени. Анализ данных CRM может продемонстрировать разницу в моделях заказа и потребления, которые можно использовать для корректировки производства. Кроме того, интеллектуальные данные, основанные на больших данных, собранные из CRM, могут помочь узнать, о чем просят клиенты, а затем подготовить производство в цикле таким образом, чтобы время реагирования было минимальным.

7. Ускорение сборки

Благодаря аналитике больших данных в производстве предприятия получили возможность сегментировать свое производство и определять единицы, которые изготавливаются быстрее. Это помогает производственным домам знать, на чем они должны сосредоточить свои усилия, чтобы получить максимальную производительность. Это также поможет им определить области, в которых они наиболее эффективны, а также те, над которыми им нужно поработать.

8. Выявление скрытых рисков в процессе

Анализ данных о прошлых отказах оборудования позволяет производителям прогнозировать его жизненный цикл и устанавливать правильные графики профилактического обслуживания, основанные либо на использовании, либо на времени. Все это, в свою очередь, помогает обнаруживать пробелы, снижать потери и время простоя, а также помогает предприятиям разработать план восстановления на случай непредвиденного сбоя.

Более того, большие данные в сочетании с ИИ позволяют производителям автоматизировать процессы, чтобы они оптимизировались самостоятельно без участия человека.

9. Индивидуализация продукта стала возможной

Исторически сложилось так, что производственные подразделения были сосредоточены на масштабном производстве и оставляли настройку предприятиям, обслуживающим концентрированный рынок. Анализ данных для производства делает возможной настройку на этапе производства, прогнозируя спрос, а затем предоставляя производителям время для производства индивидуальных продуктов в больших масштабах.

Используя большие данные, производители могут оптимизировать свой производственный процесс, устраняя потери и прогнозируя спрос. Такая оптимизация помогает им сократить время, необходимое для массовой персонализации продуктов.

10. Повышение урожайности и пропускной способности

Технология больших данных помогает производителям находить скрытые закономерности в процессах, позволяя им с большей уверенностью реализовывать свои инициативы по постоянному совершенствованию. Результатом этого может быть рост производительности и выхода.

11. Оптимизация цен

Цена продукта может быть определена с помощью больших данных. Технология может собирать и анализировать данные от множества заинтересованных сторон, таких как клиенты, поставщики и т. д., чтобы определить наилучшую цену, которая подходит как клиентам, так и компаниям.

12. Распознавание изображений

Производственное предприятие может найти ряд вариантов использования больших данных для распознавания изображений. Давайте посмотрим пример. Предположим, вам нужна определенная запчасть, но вы не знаете, как она называется и сколько стоит. Программное обеспечение для распознавания изображений на основе больших данных может помочь предприятиям захватить изображение и передать детали производителям.

Теперь, когда мы рассмотрели широкий набор причин, почему большие данные важны в производстве, давайте рассмотрим некоторые реальные случаи, когда предприятия внедрили эту технологию для очевидного повышения эффективности производства .

Каковы некоторые из лучших реальных вариантов использования больших данных в производстве?

В обрабатывающей промышленности стало очевидным, что большие данные имеют ряд преимуществ в этой области. Но как эти преимущества на самом деле используются в реальном мире? Давайте выясним это на реальных примерах компаний.

Теперь, когда мы рассмотрели реальные варианты использования больших данных в сфере производства, давайте посмотрим, как эту технологию можно внедрить в отрасли.

Как внедрить большие данные в производственное пространство?

Несмотря на то, что каждый проект уникален, в каждом проекте есть общие этапы, требующие внедрения больших данных в производство.

1. Установите бизнес-KPI

Начало проекта больших данных должно начинаться с понимания того, что ожидается от его включения. Вы сможете подтвердить прибыльность и осуществимость технологии в своем производственном бизнесе только тогда, когда будете знать ключевые показатели эффективности, с которыми можно их сравнивать.

2. Анализировать проблемы в производстве

Следующим шагом будет получение подробной информации о ваших текущих производственных требованиях и потребностях. Только когда вы знаете, как работает ваше производственное подразделение сегодня, вы сможете найти возможности для включения больших данных. Анализ вашего текущего статуса также поможет вам построить эффективный процесс улучшения качества.

3. Проведите анализ рентабельности проекта

После того, как вы установили KPI для технологии и проанализировали проблемы в бизнесе, следующим шагом будет определение стоимости проекта. При оценке этой цены учитывайте всю разработку, интеграцию и обслуживание проекта. После этого сравните эту стоимость с возможными льготами, которые может ожидать производственная единица.

4. Включите большие данные в производственный процесс

После того, как вы определили процессы, в которые вы будете включать большие данные, и проанализировали анализ затрат и выгод, следующим шагом будет партнерство с надежной компанией, работающей с большими данными. Они помогут вам с бесшовной интеграцией технологии в производственные предприятия.

Последние мысли

Большие данные в производстве, как мы уже говорили на протяжении всей статьи, — это секрет, благодаря которому производители достигают высокой эффективности производства, лучшего прогнозирования аномалий и получения конкурентных преимуществ. Однако применять его в традиционных системах непросто или недостаточно. Чтобы по-настоящему извлечь выгоду из этой технологии, большие данные необходимо интегрировать с такими технологиями, как Интернет вещей и искусственный интеллект .

Что производителям действительно нужно, чтобы получить преимущество от технологии, так это поддержка такой мощной службы аналитики данных, как Appinventiv. Если вы хотите модернизировать свой производственный цех, обращайтесь к нам .