Как Big Data могут повысить эффективность производства
Большие данные улучшают производство: анализируют процессы, оптимизируют управление цепочкой поставок, предотвращают задержки и прогнозируют спрос.
За последние десять лет производители смогли сократить отходы и увеличить выход продукции за счёт внедрения методик Six Sigma и Lean. Однако сегодняшний нестабильный характер производства, особенно в химической, фармацевтической и горнодобывающей отраслях, требует более детального подхода к выявлению и устранению проблем процессов. В наше время все больше производителей обращаются к использованию Big Data для решения этой проблемы. Рыночные исследования показывают, что глобальная отрасль Big Data в производстве ожидает достигнуть рыночной стоимости в 9,11 миллиарда долларов к 2026 году. В этом блоге мы рассмотрим, как использование Big Data может помочь повысить эффективность производства.
Что такое Big Data?
Big Data - это очень большие или сложные наборы данных, которые можно изучать с помощью продвинутых статистических методов и инструментов, чтобы выявлять закономерности, тренды и взаимосвязи, особенно в процессах, поведении и взаимодействиях. Аналитика больших данных использует сложные методологии и инструменты, чтобы выявлять связи, определять причины и следствия, и прогнозировать тренды, события и поведение.
Как большие данные повышают эффективность производства?
Большие данные и передовая аналитика оказывают влияние на несколько важных решений в производстве, потому что они могут быть использованы для обнаружения идей, которые помогут улучшить эффективность и качество. Использование больших данных также может ускорить инновации, что становится все более важным среди конкурирующих предприятий. Ключевые сегменты в производственном секторе, где большие данные оказывают влияние, включают:
Повышение эффективности и сокращение затрат
Использование технологии больших данных для анализа больших исторических наборов данных позволяет производителям находить скрытые закономерности в своем производственном процессе. Использование больших данных предоставляет производителям более детальный подход к диагностированию и исправлению недостатков процесса, что в конечном итоге приводит к увеличению эффективности и сокращению затрат.
Управление цепочкой поставок
Производители используют аналитику больших данных для улучшения управления цепочкой поставок. Это может использоваться для решения различных проблем на стратегическом, операционном и тактическом уровнях. Внедрение аналитики цепочки поставок может обеспечить принятие решений на основе данных для снижения затрат и улучшения обслуживания.
Повышение контроля
Одной из самых сложных задач для производителей является задержка в производственной линии. Задержки в производственном процессе могут возникать из-за таких факторов, как простои из-за технического обслуживания, дефекты или недостаток опыта. Использование умных датчиков, которые могут обнаруживать наличие ошибок, позволяет в реальном времени контролировать ситуацию. Эти сложные датчики обнаруживают источник задержки, когда она началась и сколько длится. Анализ метрик мониторинга в реальном времени позволяет производителям выявлять проблемы, что позволяет им вмешиваться и улучшать качество.
Маркетинговые исследования
В сочетании с технологическим развитием интернета вещей и другими сложными аналитическими методами, аналитика больших данных помогает анализировать рынок, включая обратную связь, проведение опросов и сбор данных для модификации продуктов и поиска ниши на рынке для максимизации прибыли. В производстве это помогает предварительному планированию бизнес-стратегии и отслеживанию требований, чтобы ни один ресурс не был потерян в контексте отрасли.
Использование технологии больших данных для анализа больших исторических наборов данных позволяет производителям находить скрытые закономерности в своем производственном процессе. Использование больших данных предоставляет производителям более детальный подход к диагностированию и исправлению недостатков процесса, что в конечном итоге приводит к увеличению эффективности и сокращению затрат.
Управление цепочкой поставок
Производители используют аналитику больших данных для улучшения управления цепочкой поставок. Это может использоваться для решения различных проблем на стратегическом, операционном и тактическом уровнях. Внедрение аналитики цепочки поставок может обеспечить принятие решений на основе данных для снижения затрат и улучшения обслуживания.
Повышение контроля
Одной из самых сложных задач для производителей является задержка в производственной линии. Задержки в производственном процессе могут возникать из-за таких факторов, как простои из-за технического обслуживания, дефекты или недостаток опыта. Использование умных датчиков, которые могут обнаруживать наличие ошибок, позволяет в реальном времени контролировать ситуацию. Эти сложные датчики обнаруживают источник задержки, когда она началась и сколько длится. Анализ метрик мониторинга в реальном времени позволяет производителям выявлять проблемы, что позволяет им вмешиваться и улучшать качество.
Маркетинговые исследования
В сочетании с технологическим развитием интернета вещей и другими сложными аналитическими методами, аналитика больших данных помогает анализировать рынок, включая обратную связь, проведение опросов и сбор данных для модификации продуктов и поиска ниши на рынке для максимизации прибыли. В производстве это помогает предварительному планированию бизнес-стратегии и отслеживанию требований, чтобы ни один ресурс не был потерян в контексте отрасли.
Как производители могут извлечь выгоду из аналитики больших данных?
В последние годы самым значительным улучшением в производственной отрасли стало внедрение аналитики больших данных в производственный процесс, что предоставило производителям лучшие производственные возможности. Давайте посмотрим на преимущества аналитики данных в производстве и как она помогает улучшить качество продукции.
Аналитика данных обеспечивает лучший дизайн продукта
Традиционно, создание нового дизайна продукта для рынка требует значительного количества проб и ошибок. Часто ранние версии дизайна продукта получают холодный прием от потребителей из-за плохой эргономики и дизайна. Машинное обучение и искусственный интеллект в сочетании с современными технологиями аналитики данных помогают создавать компьютеризированные дизайны продуктов и помогают производителям проверять их, чтобы увеличить их приемлемость.
Алгоритмы аналитики подпитывают автоматизацию производства
Производители могут сократить неожиданный простой с помощью автоматизированных производственных систем, оптимизируя алгоритмы аналитики для обнаружения потенциальных аномалий в производственном процессе или оборудовании и осуществления проактивного обслуживания.
Эффективное управление продуктом
Моделирование данных и прогностическая аналитика используют исторические данные о спросе, чтобы имитировать будущие рыночные условия и генерировать точные прогнозы спроса, позволяя фирмам удовлетворять рыночный спрос без потери ресурсов.
Преимущества стоят усилий
С прочным фундаментом больших данных и анализа вы почти готовы к запуску вашей идеи. Однако требуется значительное обучение, потому что среда больших данных может существенно отличаться от типичных технологий баз данных и хранилищ данных. Тем не менее, коммерческие преимущества и выгоды больших данных стоят затраченных усилий. Большие данные являются неотъемлемой частью современного бизнеса и одним из ваших самых ценных ресурсов для создания умного, устойчивого изменения в организации и получения конкурентного преимущества над соперниками.
Аналитика данных обеспечивает лучший дизайн продукта
Традиционно, создание нового дизайна продукта для рынка требует значительного количества проб и ошибок. Часто ранние версии дизайна продукта получают холодный прием от потребителей из-за плохой эргономики и дизайна. Машинное обучение и искусственный интеллект в сочетании с современными технологиями аналитики данных помогают создавать компьютеризированные дизайны продуктов и помогают производителям проверять их, чтобы увеличить их приемлемость.
Алгоритмы аналитики подпитывают автоматизацию производства
Производители могут сократить неожиданный простой с помощью автоматизированных производственных систем, оптимизируя алгоритмы аналитики для обнаружения потенциальных аномалий в производственном процессе или оборудовании и осуществления проактивного обслуживания.
Эффективное управление продуктом
Моделирование данных и прогностическая аналитика используют исторические данные о спросе, чтобы имитировать будущие рыночные условия и генерировать точные прогнозы спроса, позволяя фирмам удовлетворять рыночный спрос без потери ресурсов.
Преимущества стоят усилий
С прочным фундаментом больших данных и анализа вы почти готовы к запуску вашей идеи. Однако требуется значительное обучение, потому что среда больших данных может существенно отличаться от типичных технологий баз данных и хранилищ данных. Тем не менее, коммерческие преимущества и выгоды больших данных стоят затраченных усилий. Большие данные являются неотъемлемой частью современного бизнеса и одним из ваших самых ценных ресурсов для создания умного, устойчивого изменения в организации и получения конкурентного преимущества над соперниками.
Как использовать большие данные для повышения эффективности производства
Существует бесчисленное количество способов, которыми производители могут использовать большие данные для улучшения своих производственных процессов. Однако ключ к успеху - в наличии правильных инструментов и платформ, которые команды могут использовать, чтобы использовать мощь больших данных и получать практические результаты.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи