บิ๊กดาต้าในการผลิต – ความสำคัญและกรณีการใช้งาน

ในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา ผู้ผลิตโดยใช้แนวทาง Six Sigma และ Lean สามารถลดของเสียในกระบวนการผลิตและปรับปรุงผลผลิตและคุณภาพของผลิตภัณฑ์ได้ แต่ลักษณะที่ผันผวนของส่วนการผลิตในยุคปัจจุบัน โดยเฉพาะเกี่ยวกับเคมีภัณฑ์ เภสัชภัณฑ์ และเหมืองแร่ ส่งผลให้จำเป็นต้องมีแนวทางที่ละเอียดยิ่งขึ้นเพื่อระบุและแก้ไขข้อบกพร่องในกระบวนการ

ข้อมูลขนาดใหญ่ในการผลิตเป็นหนึ่งในโซลูชั่นดังกล่าว และมีสัญญาณที่ยืนยันว่าข้อมูลขนาดใหญ่ทั่วโลกในโดเมนการผลิตคาดว่าจะสูงถึง 9.11 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2569 กรณีการใช้งานของเทคโนโลยีมีบทบาทสำคัญในการกำหนดการเติบโตของตลาดนี้ ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจบทบาทของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในการผลิตและวิธีที่ทำให้ทั้งโดเมนฉลาดขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?

เทคโนโลยีสามารถกำหนดเป็นชุดข้อมูลความเร็วสูง ปริมาณมาก และความหลากหลายสูง ที่ช่วยในการประมวลผลข้อมูลที่ปรับปรุงข้อมูลเชิงลึก ช่วยในการตัดสินใจ และทำให้กระบวนการเป็นไปโดยอัตโนมัติ

อีกวิธีหนึ่งในการกำหนดบิ๊กดาต้าอาจเป็นเทคโนโลยีที่ประกอบด้วยชุดข้อมูลที่หลากหลายและซับซ้อน ซึ่งรวบรวมผ่านแหล่งข้อมูลหลายแห่ง และต้องใช้วิธีการประมวลผลขั้นสูง เช่น คลาวด์คอมพิวติ้ง หรือการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่สำคัญ

เทคโนโลยีส่วนใหญ่ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักสามประการ -

ความ หลากหลาย – มีข้อมูลที่หลากหลายสำหรับธุรกิจ แต่สามารถจัดประเภทเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และแบบมีโครงสร้างได้

ความเร็ว – หมายถึงอัตราที่ข้อมูลได้รับ โดยปกติ ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในหน่วยความจำ แต่ก็มีกลไกการประมวลผลตามเวลาจริงที่ทำงานอยู่ในธุรกิจเช่นกัน

ปริมาณ – เทคโนโลยีประมวลผลข้อมูลจำนวนมากซึ่งประกอบด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง

เมื่อเราได้ดูว่าบิ๊กดาต้าย่อมาจากอะไร ก็ถึงเวลาที่จะพิจารณาว่าข้อมูลถูกสร้างขึ้นโดยอุตสาหกรรมการผลิตอย่างไร

การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าสำหรับการผลิตเกิดขึ้นได้อย่างไร?

นอกเหนือจากแหล่งที่มาทั่วไปของการสร้างข้อมูล เช่น โปรแกรมความภักดี การวิเคราะห์การตลาดออนไลน์ และการติดตามโซเชียลมีเดีย อุตสาหกรรมนี้ใช้ซอฟต์แวร์หลากหลายประเภทในการรวบรวมข้อมูล

ชุดซอฟต์แวร์ตั้งแต่ CRP, MES และ CMMS ฯลฯ ถูกรวมเข้ากับเครื่องจักรเพื่อสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ในพื้นที่การผลิต

ชุดข้อมูลที่ซอฟต์แวร์และเครื่องเหล่านี้สร้างขึ้นนั้นสามารถใช้เพื่อสร้างรูปแบบ ระบุพื้นที่ที่มีปัญหา และสร้างโซลูชันที่มีข้อมูลสำรอง

ในการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ อุตสาหกรรมต้องการชุดเทคโนโลยีที่ใช้งานง่ายที่มีประสิทธิภาพ ที่ Appinventiv เราใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลทางอุตสาหกรรมที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน:

บทบาทของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการผลิตคืออะไร?

ประโยชน์ของข้อมูลขนาดใหญ่ในการผลิตมีตั้งแต่ข้อดีระดับการป้องกันหลายประการ ไปจนถึงช่วยในการตัดสินใจเชิงคาดการณ์ ให้เราพิจารณาถึงวิธีต่างๆ ที่เน้นถึงความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลในอุตสาหกรรมการผลิต

1. ความได้เปรียบในการแข่งขันที่มากขึ้น

อุตสาหกรรมการผลิตเป็นศูนย์กลางของนวัตกรรมทางเทคโนโลยี ไม่ว่าจะเป็นการเชื่อมต่อมือถือ IoT อุตสาหกรรม หรือฮาร์ดแวร์ยุคหน้า ข้อมูลที่สร้างขึ้นผ่านสื่อต่างๆ ทั้งหมดจะช่วยเพิ่มความสามารถในการแข่งขันไปสู่ระดับถัดไป ข้อมูลดังกล่าวนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้นในแนวโน้มของตลาด ความเข้าใจความต้องการของลูกค้าที่ดีขึ้น และการคาดการณ์ถึงแนวโน้มในอนาคต กล่าวโดยสรุป คือ มีทุกอย่างที่ช่วยให้โรงงานผลิตมีความได้เปรียบในการแข่งขันสูง

2. เวลาหยุดทำงานน้อยลง

การหยุดทำงานของฮาร์ดแวร์อาจเป็นอันตรายต่อประสิทธิภาพการทำงานอย่างแท้จริงในโดเมนการผลิต ไม่เพียงแต่ขัดขวางเวลาของพนักงาน แต่ยังต้องบำรุงรักษาและแก้ไขปัญหาเป็นจำนวนมาก ตอนนี้ โซลูชันที่อุตสาหกรรมพบสำหรับปัญหานี้คือการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลอุตสาหกรรมเพื่อดำเนินการบำรุงรักษาเชิงป้องกันและคาดการณ์บนฮาร์ดแวร์ของตน ช่วยให้ผู้ผลิตติดตามการประเมินคุณภาพของฮาร์ดแวร์โดยการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและการทำงานในแต่ละวัน

3. มหานคร CX

โรงผลิตกำลังใช้เซ็นเซอร์ขั้นสูงเพื่อแจ้งเตือนช่างเทคนิคภาคสนามเกี่ยวกับข้อกำหนดในการบำรุงรักษาโดยใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ พวกเขากำลังใช้แท็ก RFID เพื่อตรวจสอบสภาพของหน่วย และใช้รายงานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งเสนอคำแนะนำที่ถูกต้องสำหรับ การปรับปรุง บริการลูกค้า .

4. การจัดการห่วงโซ่อุปทาน

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในการผลิตทำให้ผู้ผลิตสามารถติดตามตำแหน่งของผลิตภัณฑ์ได้ ความสามารถในการติดตามตำแหน่งผลิตภัณฑ์โดยใช้เทคโนโลยี เช่น อุปกรณ์ส่งคลื่นความถี่วิทยุ และเครื่องสแกนบาร์โค้ด ช่วยแก้ปัญหาสินค้าสูญหายหรือติดตามได้ยาก สิ่งนี้หมายความว่าสำหรับลูกค้าคือธุรกิจสามารถให้ไทม์ไลน์การจัดส่งที่สมจริงยิ่งขึ้น

5. การจัดการการผลิต

สัญญาณการผลิตที่สำคัญอย่างหนึ่งของโรงงานผลิตคือการกำหนดความต้องการของตลาดและปริมาณสินค้าที่ต้องการสร้าง

ย้อนกลับไปในวันที่ข้อมูลขนาดใหญ่ในการผลิตไม่มีอยู่จริง ธุรกิจต่างๆ อาศัยการประมาณการของมนุษย์ซึ่งนำไปสู่การผลิตสินค้าเกินหรือขาดแคลน ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์ที่สำคัญ ซึ่งช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้ดีขึ้น

6. การตอบสนองที่คล่องตัวต่อความผันผวนของความต้องการของตลาด

การผสานรวมการวิเคราะห์การผลิตแบบเรียลไทม์โดยเฉพาะใน ระบบ CRM สามารถช่วยโรงงานผลิตคาดการณ์อนาคตแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ข้อมูล CRM สามารถแสดงความแตกต่างในรูปแบบการสั่งซื้อและการบริโภคที่สามารถใช้ในการขับเคลื่อนการปรับในการผลิตได้ นอกจากนี้ ข้อมูลอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมจาก CRM ยังช่วยให้รู้ว่าลูกค้าต้องการอะไร จากนั้นจึงเตรียมการผลิตเป็นวงจรในลักษณะที่เวลาในการตอบสนองลดลง

7. เร่งการประกอบ

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในการผลิต ธุรกิจได้รับความสามารถในการแบ่งกลุ่มการผลิตและระบุหน่วยที่ผลิตได้เร็วกว่า ซึ่งช่วยให้โรงงานผลิตทราบว่าพวกเขาต้องมุ่งเน้นความพยายามของตนไปที่ใดเพื่อให้ได้การผลิตสูงสุด นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาระบุด้านที่พวกเขามีประสิทธิภาพมากที่สุดพร้อมกับสิ่งที่พวกเขาต้องดำเนินการ

8. การระบุความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ในกระบวนการ

การ วิเคราะห์ข้อมูล เกี่ยวกับความล้มเหลวในอดีตของอุปกรณ์ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถคาดการณ์วงจรชีวิตและตั้งค่ากำหนดการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ถูกต้อง ซึ่งจะขึ้นอยู่กับการใช้งานหรือตามเวลา ในทางกลับกัน ทั้งหมดนี้ช่วยตรวจจับช่องว่าง ลดการสูญเสียและการหยุดทำงาน และช่วยให้ธุรกิจจัดทำแผนการกู้คืนในกรณีที่เกิดความล้มเหลวโดยไม่คาดคิด

ยิ่งไปกว่านั้น บิ๊กดาต้าเมื่อรวมกับ AI ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถดำเนินการตามกระบวนการอัตโนมัติ เพื่อให้พวกเขาปรับตัวเองให้เหมาะสมโดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์

9. การปรับแต่งผลิตภัณฑ์ทำให้เป็นไปได้

ในอดีต หน่วยการผลิตมุ่งเน้นไปที่การผลิตตามขนาดและปล่อยให้องค์กรปรับแต่งตามความต้องการของลูกค้าในตลาดที่มีความเข้มข้นสูง การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการผลิตทำให้การปรับแต่งเป็นไปได้ในขั้นตอนการผลิต โดยคาดการณ์ความต้องการ จากนั้นให้เวลาผู้ผลิตในการผลิตผลิตภัณฑ์ที่กำหนดเองได้ในขนาดที่ดี

ผู้ผลิตสามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงกระบวนการผลิตของตนโดยกำจัดการสูญเสียและคาดการณ์ความต้องการ การทำให้เพรียวลมนี้ช่วยให้พวกเขามีเวลาที่พวกเขาต้องการในการปรับเปลี่ยนผลิตภัณฑ์ให้เป็นแบบส่วนตัวจำนวนมาก

10. การปรับปรุงผลผลิตและปริมาณงาน

เทคโนโลยีบิ๊กดาต้าช่วยให้ผู้ผลิตค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในกระบวนการ ทำให้พวกเขาสามารถดำเนินการตามความคิดริเริ่มในการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องด้วยความมั่นใจที่ดีขึ้น ผลลัพธ์นี้สามารถเห็นได้ในการเพิ่มปริมาณงานและผลผลิต

11. การเพิ่มประสิทธิภาพราคา

จุดราคาของผลิตภัณฑ์สามารถตัดสินใจได้โดยใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ เทคโนโลยีสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่าย เช่น ลูกค้า ซัพพลายเออร์ ฯลฯ เพื่อกำหนดราคาที่เหมาะสมที่สุดที่เหมาะกับทั้งลูกค้าและธุรกิจ

12. การจดจำภาพ

โรงงานผลิตสามารถค้นหากรณีการใช้งานเฉพาะสำหรับการจดจำภาพที่หลากหลายสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ มาดูตัวอย่างกัน สมมติว่าคุณต้องการอะไหล่เฉพาะ แต่คุณไม่รู้ว่ามันเรียกว่าอะไรหรือราคาเท่าไหร่ ซอฟต์แวร์จดจำรูปภาพที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยให้ธุรกิจถ่ายภาพและให้รายละเอียดกลับไปยังผู้ผลิตได้

ตอนนี้เราได้พิจารณาสาเหตุต่างๆ มากมายว่าทำไมข้อมูลขนาดใหญ่จึงมีความสำคัญในการผลิต ให้เรามาดูกรณีการใช้งานจริงที่ธุรกิจต่างๆ ได้นำเทคโนโลยีนี้ไปใช้เพื่อ เพิ่มประสิทธิภาพการผลิตอย่างเห็นได้ ชัด

Big Data อันดับต้นๆ ในโลกแห่งความเป็นจริงในกรณีการใช้งานด้านการผลิตมีอะไรบ้าง

อุตสาหกรรมการผลิตได้แสดงให้เห็นชัดเจนว่ามีประโยชน์หลายประการที่ข้อมูลขนาดใหญ่เสนอให้กับโดเมน แต่ประโยชน์เหล่านั้นถูกนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างไร? ให้เราค้นหาผ่านตัวอย่างจริงของบริษัทต่างๆ

ตอนนี้เราได้พิจารณากรณีการใช้งานจริงของข้อมูลขนาดใหญ่ในโดเมนการผลิตแล้ว ให้เรามาดูวิธีการนำเทคโนโลยีมาใช้ในอุตสาหกรรมนี้กัน

จะรวมข้อมูลขนาดใหญ่ในพื้นที่การผลิตได้อย่างไร?

แม้ว่าทุกโครงการจะแตกต่างกัน แต่ก็มีบางขั้นตอนซึ่งเป็นเรื่องปกติในทุกโครงการที่เรียกร้องให้นำข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้ในการผลิต

1. สร้าง KPI ของธุรกิจ

จุดเริ่มต้นของโครงการบิ๊กดาต้าควรเริ่มต้นด้วยการรู้ว่าคาดหวังอะไรจากการรวมเข้าด้วยกัน คุณจะสามารถตรวจสอบผลกำไรและความเป็นไปได้ของเทคโนโลยีในธุรกิจการผลิตของคุณได้ก็ต่อเมื่อคุณทราบตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักที่จะวัดกับสิ่งเหล่านี้

2. วิเคราะห์ปัญหาในการผลิต

ขั้นตอนต่อไปคือการดูรายละเอียดเกี่ยวกับข้อกำหนดและความต้องการในการผลิตในปัจจุบันของคุณ เฉพาะเมื่อคุณรู้ว่าหน่วยการผลิตของคุณทำงานเป็นอย่างไรในวันนี้ คุณจะสามารถค้นหาขอบเขตสำหรับการรวมบิ๊กดาต้าได้ การวิเคราะห์สถานะปัจจุบันของคุณจะช่วยให้คุณสร้างกระบวนการปรับปรุงคุณภาพที่แข็งแกร่ง

3. ทำการวิเคราะห์ต้นทุนและผลประโยชน์ของโครงการ

เมื่อคุณได้กำหนด KPI สำหรับเทคโนโลยีและวิเคราะห์ปัญหาในธุรกิจแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการรู้ต้นทุนของโครงการ เมื่อประเมินจุดราคานี้ ให้คำนึงถึงการพัฒนา การบูรณาการ และการบำรุงรักษาโครงการทั้งหมด เมื่อเสร็จแล้ว ให้วัดต้นทุนนี้เทียบกับผลประโยชน์ที่เป็นไปได้ที่หน่วยการผลิตสามารถคาดหวังได้

4. รวมข้อมูลขนาดใหญ่ในกระบวนการผลิต

เมื่อคุณระบุกระบวนการที่คุณจะรวมบิ๊กดาต้าและวิเคราะห์ต้นทุน การวิเคราะห์ผลประโยชน์แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการร่วมมือกับบริษัทบิ๊กดาต้าที่เชื่อถือได้ พวกเขาจะช่วยคุณในการผสานรวมเทคโนโลยีอย่างราบรื่นในโรงงานผลิต

ความคิดสุดท้าย

ข้อมูลขนาดใหญ่ในการผลิตดังที่เราได้กล่าวถึงตลอดทั้งบทความ เป็นความลับเบื้องหลังผู้ผลิตที่จะได้รับประสิทธิภาพการผลิตสูง คาดการณ์ความผิดปกติได้ดีขึ้น และความได้เปรียบในการแข่งขัน อย่างไรก็ตาม การนำไปใช้ในระบบดั้งเดิมนั้นไม่ใช่เรื่องง่ายหรือเพียงพอ เพื่อให้ได้ประโยชน์จากเทคโนโลยีอย่างแท้จริง บิ๊กดาต้าจำเป็นต้องผสานรวมกับเทคโนโลยีอย่าง IoT และ AI

สิ่งที่ผู้ผลิตต้องการอย่างแท้จริงเพื่อให้ได้ความได้เปรียบจากเทคโนโลยีคือการสนับสนุนของผู้ ให้บริการวิเคราะห์ข้อมูล อย่าง Appinventiv หากคุณต้องการปรับปรุงโรงผลิตของคุณให้ทันสมัย ​​ติดต่อ เรา