製造業中的大數據——重要性和用例

在過去的 20 年中，製造商通過實施 6 Sigma 和精益方法，能夠減少生產過程中的浪費並提高產品產量和質量。 但是，當今製造業領域的波動性，特別是圍繞化學品、製藥和採礦業的波動性，導致需要採用更精細的方法來識別和糾正流程中的缺陷。

製造業中的大數據就是這樣一種解決方案。 有跡象表明，到2026 年，全球製造領域的大數據預計將達到 91.1 億美元。 該技術的用例在塑造這一市場增長方面發揮了重要作用。 在本文中，我們將探討大數據分析在製造業中的作用，以及它如何使整個領域變得更智能、更高效。

什麼是大數據？

該技術可以定義為高速、大容量和種類繁多的數據集，有助於處理信息，從而增強洞察力、幫助決策制定和自動化流程。

定義大數據的另一種方法可能是，它是一種技術，它由一組多樣化且複雜的數據組成，這些數據通過多種資源收集，需要雲計算或機器學習等先進的處理方法來提供關鍵的業務洞察力。

該技術主要由三個關鍵要素組成——

多樣性——企業可以使用的數據范圍很廣，但它們可以分為非結構化、半結構化和結構化數據。

速度——它指的是接收數據的速率。 通常，數據存儲在內存中，但企業中也有實時處理機制。

容量——該技術處理大量信息，包括一系列結構化、半結構化和非結構化數據。

現在我們已經了解了大數據的含義，是時候研究製造業如何生成數據了。

製造業的大數據分析是如何產生的？

除了生成忠誠度計劃、在線營銷分析和社交媒體監控等數據的一般來源外，該行業還使用一系列軟件來收集信息。

CRP、MES、CMMS等軟件集與機器集成，在製造空間生成大數據。

這些軟件和機器生成的數據集隨後可用於形成模式、識別問題區域並提出數據支持的解決方案。

現在要生成如此大量的數據，該行業需要一套強大的直觀技術堆棧。 在 Appinventiv，我們使用了一些一流的工業數據分析工具：

大數據分析對製造業有什麼作用？

大數據在製造業中的好處從幾個預防級別的優勢到幫助預測性決策。 讓我們來看看突出數據分析在製造業中重要性的不同方式。

1. 更大的競爭優勢

製造業一直是技術創新的中心。 無論是移動連接、工業物聯網還是下一代硬件，通過所有不同媒介生成的數據都有助於將競爭力提升到一個新的水平。 這些數據有助於更深入地了解市場趨勢、更好地了解客戶需求並預測未來趨勢。 簡而言之，它提供了使製造商具有巨大競爭優勢的一切。

2. 減少停機時間

在製造領域，硬件停機時間可能是真正的生產力危害。 這不僅會妨礙員工的時間，而且還需要大量的維護和故障排除。 現在，業界針對該問題找到的解決方案是使用工業數據分析對其硬件進行預防性和預測性維護。 它通過分析他們的效率和日常工作來幫助製造商跟踪硬件的質量評估。

3. 更大的客戶體驗

製造商現在正在使用先進的傳感器向現場技術人員提供有關維護要求的大數據驅動警報，他們正在使用 RFID 標籤來監控設備的狀況，並利用數據驅動的報告為改進提供準確的建議客戶服務。

4. 供應鏈管理

製造業中的大數據分析使製造商能夠追踪產品的位置。 這種使用射頻傳輸設備和條形碼掃描儀等技術追踪產品位置的能力，解決了產品丟失或難以追踪的問題。 這對客戶意味著，企業能夠為他們提供更現實的交付時間表。

5、生產管理

製造商的關鍵生產力標誌之一是確定市場需求是什麼以及他們需要生產多少商品。

回到製造業大數據不存在的時代，企業依靠人類估計導致商品生產過剩或短缺。 大數據有助於為企業提供重要的預測性見解，幫助他們做出更好的選擇。

6、靈活應對市場需求波動

專門在CRM 系統中結合實時製造分析可以幫助製造商實時預測未來。 CRM數據分析可以展示訂單和消費模式的差異，可用於推動生產調整。 此外，從 CRM 收集的大數據驅動的情報可以幫助了解客戶的需求，然後以最小化響應時間的方式循環準備生產。

7. 加快組裝速度

通過製造業中的大數據分析，企業已經獲得了對生產進行細分和識別生產速度更快的單元的能力。 這有助於製造商知道他們必須將精力集中在哪里以獲得最大產量。 它還將幫助他們確定他們最有效率的領域，以及他們需要努力的領域。

8、過程隱患識別

圍繞設備過去故障的數據分析使製造商能夠預測其生命週期並設置正確的預測性維護計劃，這些計劃要么基於使用，要么基於時間。 所有這些反過來又有助於發現差距，減少浪費和停機時間，並幫助企業製定恢復計劃，以防發生意外故障。

此外，大數據與人工智能相結合使製造商能夠自動化流程，從而在無需人工干預的情況下進行自我優化。

9. 產品定制變得可行

從歷史上看，製造單位一直專注於規模化生產，而將定制留給服務於集中市場的企業。 製造數據分析通過預測其需求，然後為製造商提供大量生產定制產品的時間，使製造階段的定製成為可能。

使用大數據，製造商能夠通過消除浪費和預測需求來簡化他們的製造過程。 這種精簡可以幫助他們節省大量個性化產品所需的時間。

10. 提高產量和產量

大數據技術幫助製造商發現流程中隱藏的模式，使他們能夠更有把握地實施持續改進計劃。 其結果可以從吞吐量和產量的提高中看出。

11.價格優化

產品的價格點可以在大數據的幫助下確定。 該技術可以收集和分析來自客戶、供應商等多個利益相關者的數據，以確定適合客戶和企業的最佳價格點。

12. 圖像識別

製造商可以找到一系列用於大數據的圖像識別特定用例。 讓我們看一個例子。 假設您需要一個特定的備件，但您不知道它的名稱或成本。 大數據驅動的圖像識別軟件可以幫助企業捕捉圖像並將細節反饋給製造商。

既然我們已經研究了為什麼大數據在製造業中很重要的廣泛原因，讓我們看看一些真實案例，說明企業採用該技術顯著提高了生產效率。

製造業用例中有哪些最重要的真實世界大數據？

製造業已經清楚地表明，大數據為該領域提供了許多好處。 但是這些好處在現實世界中是如何被實際利用的呢？ 讓我們通過一些現實世界的公司示例來了解一下。

既然我們已經研究了製造領域中大數據的實際用例，那麼讓我們研究一下該技術在行業中的應用方式。

如何將大數據融入製造領域？

雖然每個項目都不同，但每個項目都有一些共同的步驟，要求在製造中採用大數據。

1、建立業務KPI

大數據項目的開始應該從了解對其包含的預期內容開始。 只有當您知道要衡量的關鍵績效指標時，您才能驗證該技術在製造業務中的利潤和可行性。

2.分析製造中的問題

下一步是獲取有關您當前製造要求和需求的詳細信息。 只有當您了解您的製造單位今天的表現時，您才能找到包含大數據的範圍。 對您當前狀態的分析也將幫助您建立強大的質量改進流程。

3. 對項目進行成本效益分析

一旦您為技術設置了 KPI 並分析了業務中的問題，下一步就是了解項目的成本。 在估算此價格點時，請考慮項目的所有開發、集成和維護。 完成後，根據製造單位可以預期的可能收益來衡量此成本。

4. 在製造過程中融入大數據

一旦您確定了將要納入大數據的流程並分析了成本、收益分析，下一步就是與一家可靠的大數據公司合作。 他們將幫助您將技術無縫集成到製造廠中。

最後的想法

正如我們在整篇文章中介紹的那樣，製造中的大數據是製造商獲得高生產效率、更好地預測異常並獲得競爭優勢的秘訣。 然而，在傳統系統中應用它並不容易或不夠。 為了真正從技術中受益，大數據需要與物聯網和人工智能等技術相結合。

製造商真正需要從該技術中獲得優勢的是像 Appinventiv 這樣的數據分析服務巨頭的支持。 如果您正在尋求現代化您的製造工廠，請聯繫我們。