İmalatta Büyük Veri – Önemi ve Kullanım Örnekleri

Son 20 yılda üreticiler - Altı Sigma ve Yalın yaklaşımların uygulanmasıyla - üretim süreçlerinde israfı azaltabildiler ve ürün verimini ve kalitesini iyileştirdiler. Ancak günümüz üretim segmentinin özellikle kimyasallar, ilaçlar ve madencilikle ilgili değişken doğası, süreçteki kusurları belirlemek ve düzeltmek için daha ayrıntılı bir yaklaşıma sahip olma ihtiyacına yol açmıştır.

Üretimde büyük veri böyle bir çözümdür. Ve bunu doğrulayan işaretler var, bunlardan biri, üretim alanındaki küresel büyük verinin 2026 yılına kadar 9.11 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor . Teknolojinin kullanım durumu, bu pazar büyümesinin şekillenmesinde büyük rol oynuyor. Bu makalede, üretimde büyük veri analitiğinin rolünü ve tüm alanı nasıl daha akıllı ve verimli hale getirdiğini keşfedeceğiz.

Büyük veri nedir?

Teknoloji, içgörüleri geliştiren, karar vermeye yardımcı olan ve süreçleri otomatikleştiren bilgilerin işlenmesine yardımcı olan yüksek hızlı, yüksek hacimli ve çok çeşitli veri kümeleri olarak tanımlanabilir.

Büyük veriyi tanımlamanın bir başka yolu da, onun birden fazla kaynaktan toplanan çeşitli ve karmaşık bir veri kümesinden oluşan ve temel iş içgörüleri sağlamak için bulut bilişim veya makine öğrenimi gibi gelişmiş bir işleme yaklaşımı gerektiren bir teknoloji olması olabilir.

Teknoloji büyük ölçüde üç temel unsurdan oluşur -

Çeşitlilik - İşletmeler için geniş bir veri yelpazesi vardır, ancak bunlar yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış veriler olarak kategorize edilebilir.

Hız – Verilerin alınma hızını ifade eder. Genellikle veriler bellekte saklanır ancak işletmelerde aktif olan gerçek zamanlı işleme mekanizmaları da vardır.

Hacim – Teknoloji, bir dizi yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriden oluşan büyük miktarda bilgiyi işler.

Artık büyük verinin ne anlama geldiğine baktık, şimdi verinin imalat sanayi tarafından nasıl üretildiğine bakmanın zamanı geldi.

Üretim için büyük veri analitiği nasıl oluşturulur?

Sadakat programları, çevrimiçi pazarlama analizi ve sosyal medya izleme gibi genel veri üretme kaynaklarına ek olarak, endüstri bilgi toplamak için bir dizi yazılım kullanıyor.

CRP, MES ve CMMS vb. yazılım setleri, üretim alanında büyük veri üretmek için makinelere entegre edilmiştir.

Bu yazılımların ve makinelerin oluşturduğu veri setleri daha sonra kalıplar oluşturmak, sorunlu alanları belirlemek ve veri destekli çözümler üretmek için kullanılabilir.

Şimdi, bu devasa miktarda veriyi üretmek için endüstri, sağlam bir sezgisel teknoloji yığınına ihtiyaç duyuyor. Appinventiv'de sınıfının en iyisi endüstriyel veri analiz araçlarından bazılarını kullanıyoruz:

Üretim için büyük veri analizinin rolü nedir?

Üretimde büyük verilerin faydaları, çeşitli önleyici düzey avantajlarından tahmine dayalı kararlara yardımcı olmaya kadar uzanmaktadır. İmalat endüstrisinde veri analitiğinin önemini vurgulayan farklı yollara bakalım.

1. Daha fazla rekabet avantajı

İmalat sanayi, teknolojik yeniliklerin merkezi olmuştur. Mobil bağlantı, endüstriyel IoT veya yeni nesil donanım olsun, tüm farklı ortamlarda oluşturulan veriler rekabet gücünü bir sonraki seviyeye yükseltmeye yardımcı olur. Veriler, pazar eğilimlerinde daha fazla içgörüye, müşteri ihtiyaçlarının daha iyi anlaşılmasına ve gelecekteki eğilimlere ilişkin tahminlere yol açar. Kısacası, imalathanelere muazzam bir rekabet avantajı sağlayan her şeyi sağlar.

2. Daha az kesinti

Donanımın kapalı kalma süresi, üretim alanında gerçek bir üretkenlik tehlikesi olabilir. Sadece çalışanların zamanını engellemekle kalmaz, aynı zamanda çok fazla bakım ve sorun giderme gerektirir. Artık endüstrinin bu soruna bulduğu çözüm, donanımlarında önleyici ve kestirimci bakım yapmak için endüstriyel veri analizini kullanmaktır. Üreticilerin, verimliliklerini analiz ederek ve günlük olarak çalışarak donanımın kalite değerlendirmesini takip etmelerine yardımcı olur.

3. Daha Büyük Müşteri Deneyimi

İmalathaneler artık saha teknisyenlerine bakım gereksinimleriyle ilgili büyük veri destekli uyarılar sağlamak için gelişmiş sensörler kullanıyor, birimlerin durumunu izlemek için RFID etiketlerini kullanıyor ve iyileştirme için doğru öneriler sunan veriye dayalı raporlardan yararlanıyor. müşteri hizmetleri .

4. Tedarik zinciri yönetimi

İmalatta büyük veri analitiği, üreticilere ürünlerin yerini takip etme yeteneği verir. Radyo frekansı iletim cihazları ve barkod tarayıcılar gibi teknolojileri kullanarak ürün konumunu takip etme yeteneği, ürünlerin kaybolması veya izlenmesinin zorlaşması sorununu çözer. Bunun müşteriler için anlamı, işletmelerin onlara daha gerçekçi bir teslimat zaman çizelgesi sunabilmesidir.

5. Üretim yönetimi

Bir imalathanenin en önemli üretkenlik işaretlerinden biri, pazarın ihtiyaçlarının ne olduğunu ve ne kadar mal yaratmak için ihtiyaç duyduklarını belirlemektir.

Üretimde büyük verinin olmadığı günlerde, işletmeler, malların fazla veya eksik üretilmesine yol açan insan tahminlerine güveniyordu. Büyük veri, işletmelere seçimi daha iyi yapmalarına yardımcı olan önemli öngörü bilgileri sağlamaya yardımcı olur.

6. Pazar talebindeki dalgalanmaya çevik yanıt

Gerçek zamanlı üretim analitiğinin özellikle CRM sistemine dahil edilmesi , üretim evlerinin geleceği gerçek zamanlı olarak tahmin etmesine yardımcı olabilir. CRM verilerinin analizi, üretimde ayarlamayı yönlendirmek için kullanılabilecek sipariş ve tüketim kalıplarındaki farkı gösterebilir. Ayrıca, CRM'den toplanan büyük veriye dayalı zeka, müşterilerin ne istediğini bilmeye ve ardından üretimi yanıt verme süresini en aza indirecek şekilde bir döngü içinde hazırlamaya yardımcı olabilir.

7. Montajı hızlandırmak

Üretimde büyük veri analitiği ile işletmeler, üretimlerini bölümlere ayırma ve daha hızlı üretilen birimleri belirleme yeteneklerine sahip oldular. Bu, imalathanelerin maksimum üretim elde etmek için çabalarını nereye odaklamaları gerektiğini bilmelerine yardımcı olur. Ayrıca, üzerinde çalışmaları gereken alanlarla birlikte en verimli oldukları alanları belirlemelerine de yardımcı olacaktır.

8. Süreçteki gizli riskin belirlenmesi

Ekipmanların geçmişteki arızalarına ilişkin verilerin analizi , üreticilerin yaşam döngüsünü tahmin etmelerine ve kullanıma dayalı veya zamana dayalı doğru kestirimci bakım programlarını oluşturmalarına olanak tanır. Tüm bunlar, sırayla, boşlukları tespit etmeye, israfı ve arıza süresini azaltmaya yardımcı olur ve beklenmedik bir arıza meydana gelmesi durumunda işletmelerin bir kurtarma planı oluşturmasına yardımcı olur.

Ayrıca, büyük veri, yapay zeka ile birleştirildiğinde , üreticilerin, insan müdahalesi olmadan kendi kendilerini optimize etmeleri için süreçleri otomatikleştirmelerine olanak tanır.

9. Ürün özelleştirmesi yapılabilir hale getirildi

Tarihsel olarak, üretim birimleri ölçekli üretime odaklanmış ve özelleştirmeyi yoğun pazara hizmet eden işletmelere bırakmıştır. Üretim için veri analizi, talebi tahmin ederek ve ardından üreticilere büyük ölçekte özelleştirilmiş ürünler üretmeleri için zaman tanıyarak üretim aşamasında özelleştirmeyi mümkün kılar.

Üreticiler, büyük verileri kullanarak, israfı ortadan kaldırarak ve talebi tahmin ederek üretim süreçlerini düzenleyebilirler. Bu kolaylaştırma, ürünlerin toplu kişiselleştirmesini yapmak için ihtiyaç duydukları zaman konusunda onlara yardımcı olur.

10. Verim ve iş hacminin iyileştirilmesi

Büyük veri teknolojisi, üreticilerin süreçlerdeki gizli kalıpları bulmalarına yardımcı olarak sürekli iyileştirme girişimlerini daha kesin bir şekilde sürdürmelerini sağlar. Bunun sonucu, verim ve verimde bir artış olarak görülebilir.

11. Fiyat optimizasyonu

Bir ürünün fiyatına büyük veri yardımıyla karar verilebilir. Teknoloji, hem müşterilere hem de işletmelere uygun en iyi fiyat noktasını belirlemek için müşteriler, tedarikçiler vb. gibi birden çok paydaştan veri toplayabilir ve analiz edebilir.

12. Görüntü tanıma

Bir üretim evi, büyük veriler için çeşitli görüntü tanımaya özel kullanım örnekleri bulabilir. Bir örnek görelim. Diyelim ki belirli bir yedek parçaya ihtiyacınız var ama ne dendiğini veya ne kadara mal olduğunu bilmiyorsunuz. Büyük veri destekli bir görüntü tanıma yazılımı, işletmelerin görüntüyü yakalamasına ve ayrıntıları üreticilere geri vermesine yardımcı olabilir.

Artık üretimde büyük verinin neden önemli olduğuna ilişkin çok sayıda nedeni incelediğimize göre, işletmelerin üretim verimliliğinde belirgin bir artış için teknolojiyi benimsediği bazı gerçek dünyadaki vakalara bakalım .

Üretimde kullanım senaryolarında gerçek dünyadaki en önemli büyük verilerden bazıları nelerdir?

İmalat endüstrisi, büyük verinin alana sunduğu bir takım faydaların olduğunu açıkça ortaya koymuştur. Ancak bu faydalar gerçek dünyada gerçekte nasıl kullanılıyor? Bazı gerçek dünyadaki şirket örneklerini öğrenelim.

Artık üretim alanındaki büyük verinin gerçek dünyadaki kullanım durumlarını incelediğimize göre, teknolojinin endüstride nasıl benimsenebileceğine bir göz atalım.

Üretim alanına büyük veri nasıl dahil edilir?

Her proje farklı olsa da, üretimde büyük verinin benimsenmesini gerektiren her projede ortak olan bazı adımlar vardır.

1. İş KPI'larını oluşturun

Bir büyük veri projesinin başlangıcı, dahil edilmesinden ne beklendiğini bilmekle başlamalıdır. Üretim işinizde teknolojinin kârlılığını ve uygulanabilirliğini ancak bunları ölçmek için temel performans göstergelerini bildiğiniz zaman doğrulayabileceksiniz.

2. İmalattaki sorunları analiz edin

Bir sonraki adım, mevcut üretim gereksinimleriniz ve ihtiyaçlarınız hakkında ayrıntılı bilgi almak olacaktır. Yalnızca üretim biriminizin bugün nasıl performans gösterdiğini bildiğinizde, büyük veri dahil etme kapsamı bulabileceksiniz. Mevcut durumunuzun analizi, güçlü bir kalite iyileştirme süreci oluşturmanıza da yardımcı olacaktır.

3. Projenin maliyet-fayda analizini gerçekleştirin

Teknoloji için KPI'ları belirledikten ve işletmedeki sorunları analiz ettikten sonraki adım, projenin maliyetini bilmek olacaktır. Bu fiyat noktasını tahmin ederken, projenin tüm geliştirme, entegrasyon ve bakımını hesaba katın. Tamamlandığında, bu maliyeti, üretim biriminin bekleyebileceği olası avantajlarla karşılaştırın.

4. Büyük verileri üretim sürecine dahil edin

Büyük veriyi dahil edeceğiniz süreçleri belirledikten ve maliyet, fayda analizini yaptıktan sonra, bir sonraki adım güvenilir bir büyük veri şirketi ile ortaklık yapmak olacaktır. Teknolojinin üretim evlerinde sorunsuz bir şekilde entegrasyonunda size yardımcı olacaklardır.

Son düşünceler

İmalatta büyük veri, makale boyunca ele aldığımız gibi, üreticilerin yüksek üretim verimliliği, anormalliklerin daha iyi öngörülmesi ve rekabet avantajı elde etmesinin ardındaki sırdır. Ancak bunu geleneksel sistemlerde uygulamak kolay ve yeterli değildir. Teknolojiden gerçekten faydalanmak için büyük verinin IoT ve AI gibi teknolojilerle entegre edilmesi gerekiyor .

Üreticilerin teknolojiden gerçekten faydalanmak için ihtiyaç duydukları şey, Appinventiv gibi bir veri analitiği hizmet merkezinin desteğidir. İmalathanenizi modernize etmek istiyorsanız bize ulaşın .