Big Data в производстве: 5 проверенных прорывных применений

Для ведущих производителей способность собирать, управлять и оценивать большие объемы данных критична для успешных операций. Однако по мере роста и диверсификации предложений компаний, тип требуемых данных становится все более сложным. Решения Big Data могут улучшить операционную эффективность и дать более широкое представление о функционировании организации.

Вот 5 способов, которыми решения Big Data ведут к лучшим результатам для производителей:

1. Отслеживание затрат

Отслеживание и понимание причин накладных расходов в производственной отрасли необходимо для рентабельности вашей операции. Используя данные-ориентированные процессы для отслеживания этих расходов, вы видите, какие активности продуктивны, а какие повышают накладные расходы и влияют на рентабельность.

Дополнительно, захват точных затрат на труд может быть включен через возможности Big Data. Например, трекинговые устройства, коммуницирующие с бейджами сотрудников, могут быть размещены на рабочих станциях для идентификации действий сотрудников. Сбор и визуализация такого типа данных требует распределенной обработки и вычислений.

2. Массовая кастомизация

Производство продукции на заказ — крайне эффективный и рентабельный способ ведения бизнеса. Однако требует проницательного понимания покупательских паттернов клиентов. Big Data аналитика позволяет компаниям анализировать поведение клиентов и разрабатывать метод доставки продуктов максимально своевременно и эффективно.

3. Снижение рисков цепочки поставок

Зависимости цепочки поставок могут быть основными источниками риска и иметь значительный эффект в цепочке поставок, если бизнес не подготовлен. Хотя эти воздействия, вообще, не могут быть полностью избежаны, они могут быть сильно снижены с правильным планированием, процессами и инструментами. Например, Big Data аналитика может использоваться для картографирования потенциальных задержек или погодных паттернов, влияющих на отгрузку продукта.

4. Повышение операционной эффективности

Выявление нерегулярностей в паттернах продаж и определение несоответствий между фактическими и ожидаемыми результатами достижимо с Big Data. Анализируя информацию, связанную с качеством продукта, можно улучшить операционную эффективность. Источники вроде соцмедиа полезны для изучения поведения и установок клиентов, помогая с прогнозированием нагрузки.

5. Затраты на гарантию и поддержку

Затраты на гарантию продукта и реколлы могут быть значительными и иметь крупное влияние на итоговую строку бизнеса, если не предпринимать усилий по их контролю. Поскольку эти расходы часто напрямую связаны с качеством производства, Big Data системы могут быть полезны в критическом анализе производственных процессов для определения, содержатся ли и затраты, и восприятие качества.

Почему Big Data?

Получение инсайтов через новую информацию критично для организаций, желающих удерживать или расширять долю рынка. Фактически, доказано, что компании, успешно использующие решения Big Data для улучшения операций, могут успешно выделиться среди конкурентов. Это особенно верно для производства и других процессных отраслей.