Изучение взаимодействия между интеллектуальным производством и большими данными

В последнее время традиционное производство, при котором сырье объединяется в многоэтапный процесс создания продукта, отошло на второй план по сравнению с интеллектуальным производством. Интеллектуальное производство основано на исторической концепции производства как конструкции, основанной на процессах и материалах, которая добавляет информационные технологии, гибкость и компьютерный контроль.

В этой статье обсуждается растущая область интеллектуального производства и, в частности, все более актуальная роль больших данных в помощи группам разработки продуктов в различных отраслях промышленности в улучшении процессов, контроле затрат, разработке продуктов и согласовании производственного предложения с потребительским спросом. В этой статье, исследующей взаимодействие между интеллектуальным производством и аналитикой больших данных, описывается текущее интеллектуальное производство и среда больших данных, исследуются будущие разработки и определяются ограничения больших данных в интеллектуальном производстве.

<центр> (Источник:pixabay.com)

Компании все чаще используют технологии для сбора данных о своих продуктах. Логистика цепочки поставок, отслеживание сведений о клиентах, обнаружение дефектов продукции с помощью оптических датчиков, расход топлива и скорость грузовиков - все это области, в которых производственные компании преобразуют собранные данные в ценные бизнес-идеи.

Однако данные часто плохо организованы в разрозненных базах данных, что приводит к потере времени и ресурсов. Текущие отношения между интеллектуальным производством и аналитикой больших данных страдают от нехватки квалифицированного персонала, неадекватных промышленных и государственных инвестиций, проблем с конфиденциальностью данных и практичности долгосрочного хранения высококачественных данных. Прогностическое моделирование, хотя в настоящее время находится на стадии зарождения, слишком часто заменяется «реактивным» моделированием; то есть сбор данных об уже выполненных процессах, а не прогнозирование во избежание повторения нежелательных результатов. Будущие разработки в области интеллектуального производства в том, что касается анализа больших данных, должны исправить эти недостатки, и фирмы должны определить, есть ли ценное применение этого партнерства новых технологий в их собственных организациях.

Описывая текущее состояние интеллектуального производства и его пересечение с аналитикой больших данных, мы можем начать делать выводы о потенциальных будущих разработках. Во-первых, компании должны научиться более эффективно организовывать свои данные. Унифицированные системы управления базами данных могут сократить время, потраченное на поиск информации в нерелевантных источниках. Более того, фирмам необходимо убедиться, что они наняли высококвалифицированный технический персонал для обработки данных. Многим бакалаврским программам бакалавриата не хватает соответствующей рыночной подготовки в области аналитики и обработки данных, поскольку они полагаются либо на полностью теоретический подход, либо на практическую реализацию концепций бесполезными в профессиональном плане способами.

Кроме того, некоторые данные свидетельствуют о том, что для того, чтобы интеллектуальное производство и аналитика больших данных могли наиболее эффективно сотрудничать и служить примером для будущих разработок, они должны быть реализованы таким образом, чтобы служить общественным интересам для привлечения государственных инвестиций. Особого внимания заслуживают здравоохранение, безопасность / кибербезопасность и возобновляемые источники энергии:все они имеют решающее значение для социального и экономического развития, но зачастую неэффективны как с точки зрения затрат, так и с точки зрения доставки.