制造业中的大数据——重要性和用例

在过去的 20 年中，制造商通过实施 6 Sigma 和精益方法，能够减少生产过程中的浪费并提高产品产量和质量。 但当今制造业部门的波动性，特别是围绕化学品、制药和采矿业的波动性，导致需要采用更精细的方法来识别和纠正过程中的缺陷。

制造业中的大数据就是这样一种解决方案。 有迹象表明，到2026 年，全球制造领域的大数据预计将达到 91.1 亿美元。 该技术的用例在塑造这一市场增长方面发挥了重要作用。 在本文中，我们将探讨大数据分析在制造业中的作用，以及它如何使整个领域变得更智能、更高效。

什么是大数据？

该技术可以定义为高速、大容量和种类繁多的数据集，有助于处理信息，从而增强洞察力、帮助决策制定和自动化流程。

定义大数据的另一种方法可能是，它是一种技术，它由一组多样化且复杂的数据组成，这些数据通过多种资源收集，需要云计算或机器学习等先进的处理方法来提供关键的业务洞察力。

该技术主要由三个关键要素组成——

多样性——企业可以使用的数据范围很广，但它们可以分为非结构化、半结构化和结构化数据。

速度——它指的是接收数据的速率。 通常，数据存储在内存中，但企业中也有实时处理机制。

容量——该技术处理大量信息，包括一系列结构化、半结构化和非结构化数据。

现在我们已经了解了大数据的含义，是时候研究制造业如何生成数据了。

制造业的大数据分析是如何产生的？

除了生成忠诚度计划、在线营销分析和社交媒体监控等数据的一般来源外，该行业还使用一系列软件来收集信息。

CRP、MES、CMMS等软件集与机器集成，在制造空间生成大数据。

这些软件和机器生成的数据集随后可用于形成模式、识别问题区域并提出数据支持的解决方案。

现在要生成如此大量的数据，该行业需要一套强大的直观技术堆栈。 在 Appinventiv，我们使用了一些一流的工业数据分析工具：

大数据分析对制造业有什么作用？

大数据在制造业中的好处从几个预防级别的优势到帮助预测性决策。 让我们来看看突出数据分析在制造业中重要性的不同方式。

1. 更大的竞争优势

制造业一直是技术创新的中心。 无论是移动连接、工业物联网还是下一代硬件，通过所有不同媒介生成的数据都有助于将竞争力提升到一个新的水平。 这些数据有助于更深入地了解市场趋势、更好地了解客户需求并预测未来趋势。 简而言之，它提供了使制造商具有巨大竞争优势的一切。

2. 减少停机时间

在制造领域，硬件停机时间可能是真正的生产力危害。 这不仅会妨碍员工的时间，而且还需要大量的维护和故障排除。 现在，业界针对该问题找到的解决方案是使用工业数据分析对其硬件进行预防性和预测性维护。 它通过分析他们的效率和日常工作来帮助制造商跟踪硬件的质量评估。

3. 更大的客户体验

制造商现在正在使用先进的传感器向现场技术人员提供有关维护要求的大数据驱动警报，他们正在使用 RFID 标签来监控设备的状况，并利用数据驱动的报告为改进提供准确的建议客户服务。

4. 供应链管理

制造业中的大数据分析使制造商能够追踪产品的位置。 这种使用射频传输设备和条形码扫描仪等技术追踪产品位置的能力，解决了产品丢失或难以追踪的问题。 这对客户意味着，企业能够为他们提供更现实的交付时间表。

5、生产管理

制造商的关键生产力标志之一是确定市场需求是什么以及他们需要生产多少商品。

回到制造业大数据不存在的时代，企业依靠人类估计导致商品生产过剩或短缺。 大数据有助于为企业提供重要的预测性见解，帮助他们做出更好的选择。

6、灵活应对市场需求波动

专门在CRM 系统中结合实时制造分析可以帮助制造商实时预测未来。 CRM数据分析可以展示订单和消费模式的差异，可用于推动生产调整。 此外，从 CRM 收集的大数据驱动的情报可以帮助了解客户的需求，然后以最小化响应时间的方式循环准备生产。

7. 加快组装速度

通过制造业中的大数据分析，企业已经获得了对生产进行细分和识别生产速度更快的单元的能力。 这有助于制造商知道他们必须将精力集中在哪里以获得最大产量。 它还将帮助他们确定他们最有效率的领域，以及他们需要努力的领域。

8、过程隐患识别

围绕设备过去故障的数据分析使制造商能够预测其生命周期并设置正确的预测性维护计划，这些计划要么基于使用，要么基于时间。 所有这些反过来又有助于发现差距，减少浪费和停机时间，并帮助企业制定恢复计划，以防发生意外故障。

此外，大数据与人工智能相结合使制造商能够自动化流程，从而在无需人工干预的情况下进行自我优化。

9. 产品定制变得可行

从历史上看，制造单位一直专注于规模化生产，而将定制留给服务于集中市场的企业。 制造数据分析通过预测其需求，然后为制造商提供大量生产定制产品的时间，使制造阶段的定制成为可能。

使用大数据，制造商能够通过消除浪费和预测需求来简化他们的制造过程。 这种精简可以帮助他们节省大量个性化产品所需的时间。

10. 提高产量和产量

大数据技术帮助制造商发现流程中隐藏的模式，使他们能够更有把握地实施持续改进计划。 其结果可以从吞吐量和产量的提高中看出。

11.价格优化

产品的价格点可以在大数据的帮助下确定。 该技术可以收集和分析来自客户、供应商等多个利益相关者的数据，以确定适合客户和企业的最佳价格点。

12. 图像识别

制造商可以找到一系列用于大数据的图像识别特定用例。 让我们看一个例子。 假设您需要一个特定的备件，但您不知道它的名称或成本。 大数据驱动的图像识别软件可以帮助企业捕捉图像并将细节反馈给制造商。

既然我们已经研究了为什么大数据在制造业中很重要的广泛原因，让我们看看一些真实世界的案例，这些案例说明企业采用该技术显着提高了生产效率。

制造业用例中有哪些最重要的真实世界大数据？

制造业已经清楚地表明，大数据为该领域提供了许多好处。 但是这些好处在现实世界中是如何被实际利用的呢？ 让我们通过一些现实世界的公司示例来了解一下。

既然我们已经研究了制造领域中大数据的实际用例，那么让我们研究一下该技术在行业中的应用方式。

如何将大数据融入制造领域？

虽然每个项目都不同，但每个项目都有一些共同的步骤，要求在制造中采用大数据。

1、建立业务KPI

大数据项目的开始应该从了解对其包含的预期内容开始。 只有当您知道要衡量的关键绩效指标时，您才能验证该技术在制造业务中的利润和可行性。

2.分析制造中的问题

下一步是获取有关您当前制造要求和需求的详细信息。 只有当您了解您的制造单位今天的表现时，您才能找到包含大数据的范围。 对您当前状态的分析也将帮助您建立强大的质量改进流程。

3. 对项目进行成本效益分析

一旦您为技术设置了 KPI 并分析了业务中的问题，下一步就是了解项目的成本。 在估算此价格点时，请考虑项目的所有开发、集成和维护。 完成后，根据制造单位可以预期的可能收益来衡量此成本。

4. 在制造过程中融入大数据

一旦您确定了将要纳入大数据的流程并分析了成本、收益分析，下一步就是与一家可靠的大数据公司合作。 他们将帮助您将技术无缝集成到制造厂中。

最后的想法

正如我们在整篇文章中介绍的那样，制造中的大数据是制造商获得高生产效率、更好地预测异常并获得竞争优势的秘诀。 然而，在传统系统中应用它并不容易或不够。 为了真正从技术中受益，大数据需要与物联网和人工智能等技术相结合。

制造商真正需要从该技术中获得优势的是像 Appinventiv 这样的数据分析服务巨头的支持。 如果您正在寻求现代化您的制造工厂，请联系我们。