Использование Big Data в производстве: раскрытие бизнес-ценности и инноваций

Принятие аналитики Big Data в производстве

Термин «Big Data» относится к все более сложным, огромным хранилищам данных, которые нельзя эффективно обрабатывать с помощью традиционных методов. В производстве Big Data может относиться к информации, собранной из множества источников, включая данные датчиков станков, информацию об управлении качеством, данные от поставщиков, производственный выпуск, обслуживание, финансовую информацию и практически любой другой измеримый процесс, входящий в современное производство.

Есть причина, по которой производители собирают такие огромные пласты данных обо всем на свете. Big Data может быть обработан и рафинирован в бизнес-инсайты, которые могут تغذية массивный финансовый рост, удержание клиентов, экономию на обслуживании, хранении и неожиданных простоях, и многое другое.

Используя силу Big Data и производственной аналитики, производители легче могут добавлять эффективность и продуктивность в свои бизнесы, зная, что их шаги рассчитаны и основаны на точных данных. Это добавляет не только буст вероятности успеха, но и уверенность в внедряемых идеях.

Почему использование данных растет в производственной отрасли?

Ответ на этот вопрос двусложен. Чтобы принимать все более сложные решения и получать более глубокие инсайты, производители все больше полагаются на данные из множества источников. По мере того как больше данных собирается с цеха и преобразуется в пригодные отчеты, data-driven решения могут приниматься, которые просто не были возможны раньше.

Другая причина роста использования данных в производстве — это легче получить доступ. Барьер входа для внедрения устройств IIoT и оборудования умных заводов находится на историческом минимуме. Производители могут легко и доступно измерять многие аспекты своего бизнеса, как в плане сбора данных, так и в плане хранения и веयरхаузинга данных. Например, с MachineMetrics производители могут развернуть plug-and-play решения для обеспечения немедленной видимости в производительность цеха.

Кроме того, современные рынки толкают производителей к использованию Big Data, чтобы оставаться гибкими, эффективными и релевантными для своих целевых потребителей, сохраняя конкурентоспособность на рынке. Данные раскрывают следующий шаг в пути производителей к непрерывному улучшению.

Варианты использования Big Data в производстве

Big Data имеет место почти в каждом аспекте ведения производственного бизнеса. Некоторые из самых заметных вариантов использования Big Data в производстве включают:

Загрузка станков

Когда станки недоиспользуются, производители теряют время, деньги и возможности. Анализируя данные о том, когда заводские станки загружены, производители четко видят, какие станки служат бутылками, какие недоиспользуются, а какие толкаются к пределу своих возможностей.

Отчет о загрузке станков от MachineMetrics.

Проектирование продукта

Big Data можно использовать для сбора информации и вдохновения о потенциальных новых продуктах, усиления понимания того, как продукт фактически используется клиентами, для разработки изменений и улучшений, лучше соответствующих ожиданиям использования, а также для определения жизнеспособности продукта с большей легкостью и эффективностью.

Качество продукта

Big Data успешно использовалось вместе с машинным обучением для понимания тональности в отзывах клиентов и тикетах поддержки, чтобы определить, какие точки отказа наиболее часты и фрустрируют потребителей. Big Data также можно использовать для контроля качества и управления качеством на линии, используя технологии для захвата и отчетов о данных состояния станка.

Прогнозирование спроса

Big Data дает производителям заглянуть в будущее того, что клиенты захотят и когда. Прогнозируя спрос, производители реализуют экономию на затратах склада, потраченных материалах и производственном времени, которое могло быть потрачено иначе.

Клиентский опыт

Клиенты чувствуют себя услышанными, когда их опасения адресуются. Big Data дает инсайт не только адресовать возникающие опасения, но и выявлять и предотвращать будущие. Также Big Data обычно ведет к продуктам более высокого качества при более низких затратах и более быстрой доставке.

Оптимизация цепочки поставок

Анализируя данные цепочки поставок, производители могут снизить затраты как за счет поиска более дешевых поставщиков, так и за счет объединения связанных продуктов от единственных поставщиков, повысить качество, видеть и находить решения для логистических проблем — таких как снежные бури и стихийные бедствия — чтобы продолжать бизнес без пропуска такта.

Преимущества Big Data в производстве

Производители, эффективно использующие Big Data, видят заметные выгоды для бизнеса с множества ракурсов. Поскольку данные могут применяться широко, как варианты использования, так и выгоды могут быть безграничными, растущими в сложности и инкрементальной ценности на основе «data-maturity» производителя. Некоторые из топовых выгод Big Data в производстве, которые обычно первыми стимулируют сбор и анализ данных, включают:

Конкурентное преимущество

Доступ к точным, реально-временным производственным данным позволяет беспрецедентную бизнес-гибкость и ловкость, которая может даже соответствовать ожиданиям клиентов. С инсайтом в цех, лучшие решения могут приниматься легко, давая производителям сильное преимущество над менее data-savvy конкурентами.

Инновации

Прогнозирование трендов и способность быстрее итерировать дизайн продукта ведут data-driven производителей к лучшим инновациям. В том же духе, время и деньги, сэкономленные на поставках и производстве благодаря вариантам использования выше, означают, что производители имеют больше ресурсов и гибкости для коммита к инновациям, сохраняя успех.

Снижение затрат

Не покупка излишних поставок, оптимизация складского пространства, поиск самых стоимоэффективных качественных поставщиков и обход логистических борьб — все ведет к экономии затрат. Далее, обслуживание станков, держащее оборудование работающим плавно, снижает простой и катастрофические (и дорогостоящие) поломки оборудования.

Улучшение клиентского сервиса

Способность анализировать данные клиентов на каждом этапе их пути от маркетинга к продажам к отзывам в соцмедиа означает, что клиенты могут получать топовый, data-driven сервис, адресующий их реальные желания, потребности и опасения.

Примеры Big Data в производстве

Один из наших клиентов, BC Machining, использует данные для понимания, когда их резальные инструменты собираются сломаться. Через наш High Frequency Data Adapter BC Machining способен извлекать высокочастотные данные прямо из управления станка. После построения алгоритма мы способны предсказывать и предотвращать поломки станочных инструментов, мониторя определенные пороги.

Этот продвинутый вариант использования Big Data смог устранить почти 100% бракованных деталей. Кроме того, он сэкономил время операторов, так как BC Machining больше не нужно сортировать брак, позволяя и им, и станкам фокусироваться на производстве хороших деталей и генерации выручки для компании. Результат — $72 000 годовых экономий на станок.

Другие производители используют Big Data, чтобы держать цеховых рабочих на курсе через видимые статистики, обновляющиеся в реальном времени. С этим рабочие способны понять, где они стоят в отношении производственных целей, а также быстро реагировать на любые проблемы на цехе, такие как событие простоя.