Большие данные в производстве:5 вариантов использования, меняющих правила игры

Для ведущих производителей способность собирать, обрабатывать и оценивать большие объемы данных имеет решающее значение для успешной работы. Однако по мере того, как компании растут и диверсифицируют свои предложения, требуемые типы данных также становятся все более сложными. Решения для работы с большими данными можно использовать для повышения операционной эффективности и более полного представления о том, как работает организация.

Вот 5 способов, которыми решения для больших объемов данных могут улучшить результаты для производителей:

1. Отслеживание затрат

Отслеживание и понимание причин накладных расходов в обрабатывающей промышленности имеет важное значение для прибыльности вашей деятельности. Используя процессы на основе данных для отслеживания этих расходов, вы можете увидеть, какие виды деятельности являются продуктивными, а какие приводят к увеличению накладных расходов и снижению прибыльности.

Кроме того, точный учет затрат на рабочую силу может быть обеспечен за счет возможностей больших данных. Например, устройства слежения, которые связываются со значками сотрудников, могут быть размещены на рабочих станциях для идентификации действий сотрудников. Сбор и визуализация данных этого типа требует распределенной обработки и вычислений.

2. Массовая настройка

Производство продукции на заказ - чрезвычайно эффективный и прибыльный способ ведения бизнеса. Однако для этого требуется тонкое понимание и осведомленность о покупательских моделях ваших клиентов. Аналитика больших данных позволяет компаниям анализировать поведение клиентов и разрабатывать метод доставки продуктов наиболее своевременным и эффективным способом.

3. Снижение риска цепочки поставок

Зависимости цепочки поставок могут быть основными источниками риска и могут иметь значительное влияние на цепочку поставок, если ваш бизнес не подготовлен. Хотя этих воздействий, как правило, нельзя полностью избежать, их можно значительно уменьшить с помощью правильного планирования, процессов и инструментов. Например, аналитика больших данных может использоваться для определения возможных задержек или погодных условий, которые могут повлиять на отгрузку продукта.

4. Повышение операционной эффективности

Выявление нарушений в моделях продаж и выявление несоответствий между фактическими и ожидаемыми результатами может быть достигнуто с помощью больших данных. Анализируя информацию, относящуюся к качеству продукции, вы можете повысить свою операционную эффективность. Такие источники, как социальные сети, могут быть полезны для изучения поведения и отношения клиентов, что может помочь в прогнозировании нагрузки.

5. Стоимость гарантии и поддержки

Затраты на гарантийное обслуживание и отзыв продукции могут быть значительными и существенно повлиять на чистую прибыль предприятия, если вы не приложите усилий для их контроля. Поскольку эти расходы часто напрямую связаны с качеством производства, системы больших данных могут быть полезны при критическом анализе производственных процессов, чтобы определить, сдерживаются ли оценки как стоимости, так и качества.

Почему большие данные?

Получение понимания с помощью новой информации имеет решающее значение для организаций, которые хотят сохранить или увеличить свою долю на рынке. Фактически, было доказано, что компании, которые успешно используют решения для больших данных для улучшения своей деятельности, могут успешно выделиться среди конкурентов. Это особенно актуально для обрабатывающей промышленности и других отраслей, связанных с процессами.