Как большие данные можно использовать в производстве

Большие данные — это массивные наборы данных, собранные с подключенных устройств, которые анализируются для получения информации на основе данных. Лидеры отрасли используют большие данные для выявления закономерностей и поведения потребителей, анализа исторических тенденций для оптимизации операционной эффективности и улучшения методов ведения бизнеса.

Частично статистический анализ и частично исследование потребителей, большие данные являются ключом к созданию ценности. В частности, в производственном секторе использование практических идей больших данных может стать ключом к большей экономии времени и средств. Совместное исследование, проведенное Honeywell и KRC, показало, что эффективное использование аналитики больших данных может сократить количество сбоев на 26 % и сократить время незапланированных простоев почти на четверть.

Ожидается, что к 2023 году индустрия больших данных в целом будет стоить 77 миллиардов долларов, и 44% лидеров отрасли считают, что аналитика больших данных открывает новые возможности для инноваций и прорывов. Сбор и анализ данных позволяет компаниям лучше понять свои операции, клиентов и болевые точки, а также позволяет использовать новые инновационные подходы для улучшения операций и производительности. Здесь представлено подробное описание того, как большие данные используются в производстве, а также основные соображения для заинтересованных сторон.

Большие данные и производство сегодня

Согласно тому же исследованию Honeywell-KRC, 67% руководителей производственных предприятий планируют инвестировать в большие данные, даже несмотря на то, что они сталкиваются с растущим давлением по сокращению затрат. Большинство мировых производителей уже имеют в своем распоряжении данные о цехах в режиме реального времени для статистической оценки, так что это просто вопрос эффективного сбора и анализа этих данных. Когда производители используют большие данные в своих интересах, они получают преимущество в трех ключевых областях:

Повышение операционной эффективности

Производители в значительной степени полагаются на максимизацию ценности своих инструментов для повышения производительности, снижения неэффективности и предотвращения поломок. Подключенные к Интернету вещей машины могут измерять, записывать и передавать данные в режиме реального времени, что позволяет производителям получать информацию, которая может повысить производительность.

Оптимизированная цепочка поставок и производственные процессы

По мере усложнения цепочек поставок производителям может быть сложно отслеживать и измерять свои цепочки поставок без правильных структур данных. Без надежного отслеживания и сбора данных предприятиям сложно выявить или измерить неэффективность цепочки поставок и слабые звенья. Большие данные позволяют производителям лучше отслеживать каждый этап своих цепочек поставок. Благодаря этому пониманию они могут точно определить конкретные возможности для рационализации и оптимизации процессов за счет устранения избыточности, автоматизации там, где это возможно, оптимизации выбора поставщиков и т. д. Анализ цепочки поставок на основе данных также может выявить зависимости внутри цепочки, позволяя производителям создавать резервные планы и готовиться к будущему.

Выявление и снижение рисков

Большие данные также полезны для выявления потенциальных уязвимостей в деятельности производителя. Например, анализируя данные об износе оборудования и прошлых отказах, производители могут более точно прогнозировать жизненный цикл своих машин и соответствующим образом планировать техническое обслуживание. Согласно отчету PWC и Mainnovation, профилактическое обслуживание на основе больших данных снижает затраты на 12 %, продлевает срок службы оборудования на 20 %, увеличивает время безотказной работы на 9 % и помогает производителям разработать план восстановления в случае непредвиденного сбоя.

Подготовка к будущему больших данных в производстве

Многие производители используют большие данные для оптимизации внутренних операций, но производители могут расширить свои возможности больших данных, изучив более широкий спектр вариантов использования.

Традиционно производители больше сосредотачивались на освоении масштабного производства, чем на настройке продукта — это казалось наиболее разумным. Теперь качество потребительского опыта компании может создать или разрушить ее будущий успех — и 90% потребителей готовы предоставить свою личную информацию, если это означает разблокировку более персонализированного опыта. Большие данные могут помочь производителям обнаруживать мельчайшие изменения в поведении потребителей, что, в свою очередь, помогает им предоставлять клиентам персонализированный опыт и индивидуальные продукты, которые они хотят. Наличие кэша больших данных, способного обновляться в режиме реального времени, позволяет производителям заранее создавать индивидуальные продукты с той же степенью эффективности, что и при обычном крупномасштабном производстве.

Более того, большие данные могут помочь производственным компаниям добиться больших успехов в создании более безопасных условий труда. Широкое внедрение профилактического обслуживания на основе больших данных может снизить риски для здоровья и безопасности работников на 14%. Кроме того, использование процессов управления на основе данных может снизить затраты на качество и повысить производительность.

Аналитика больших данных также может быть использована для повышения энергоэффективности и устойчивости производства. Когда известная европейская металлообрабатывающая компания использовала методы больших данных и обнаружила, что отклонения в потоке углекислого газа снижают их общую производительность, они сократили отходы сырья на 20% и затраты на энергию на 15%. Если больше производственных компаний будут использовать большие данные в своей повседневной работе для повышения энергоэффективности, углеродный след отрасли может значительно сократиться.

Большие объемы данных

Производственные компании могут использовать большие данные, чтобы работать более эффективно, производить более качественную продукцию, сокращать количество отходов и экономить энергию. Тем не менее заинтересованным сторонам отрасли следует опасаться прыгать на подножку больших данных, не проявив должной осмотрительности, исследуя и тестируя. Сначала примените аналитику больших данных к небольшому проекту, оцените результаты, а затем постепенно внедряйте более крупные проекты.

В Fast Radius мы всегда ищем новые способы сделать производство быстрее, лучше и динамичнее. Если вы хотите окунуться в Индустрию 4.0 и научиться использовать большие данные в своих интересах, наша команда экспертов поможет вам пройти каждый этап этого процесса. Свяжитесь с нами сегодня.

Для получения дополнительной информации об обрабатывающей промышленности в целом посетите ресурсный центр Fast Radius.

Готовы создавать детали с помощью Fast Radius?

Начать цитату