Роль больших данных и машинного обучения в обрабатывающей промышленности
Производственная отрасль внедряет аналитику больших данных и машинное обучение для оптимизации производства, улучшения качества продукции, анализа данных в реальном времени и принятия более эффективных бизнес-решений, меняя подход к производству.
Учитывая наличие огромного массива данных, производственная отрасль начала оптимизировать области, оказывающие наибольшее влияние на производственную деятельность, используя подход, основанный на данных. Благодаря доступу к цеховым данным в режиме реального времени производственные компании имеют возможность проводить сложный статистический анализ с использованием аналитики больших данных и алгоритмов машинного обучения для поиска новых бизнес-моделей, тонкой настройки качества продукции, оптимизации операций, выявления важных моментов и принятия более разумных бизнес-решений.
В производстве методы машинного обучения и больших данных применяются для анализа больших массивов данных с целью выработки приближенных прогнозов будущего поведения систем, обнаружения аномалий и определения сценариев развития всех возможных ситуаций.
В этой статье мы рассмотрим, как аналитика больших данных и машинное обучение меняют производственный сектор.
В производстве методы машинного обучения и больших данных применяются для анализа больших массивов данных с целью выработки приближенных прогнозов будущего поведения систем, обнаружения аномалий и определения сценариев развития всех возможных ситуаций.
В этой статье мы рассмотрим, как аналитика больших данных и машинное обучение меняют производственный сектор.
Предиктивное техническое обслуживание
Общеизвестно, что своевременное техническое обслуживание снижает затраты. Одним из наиболее эффективных применений машинного обучения в производстве стало предиктивное обслуживание.
Рынок промышленного Интернета вещей (IIoT) оценивается в 11 трлн долларов США, а предиктивное обслуживание может помочь компаниям сэкономить почти 630 млрд долларов США в течение следующих 15 лет. Машинное обучение позволяет получить ценную информацию о состоянии оборудования и предсказать, произойдет ли поломка. Эта информация может помочь компаниям принять превентивные меры вместо реактивных и сократить время незапланированного простоя, избыточные затраты и долгосрочный ущерб, наносимый оборудованию. Предприятия могут использовать алгоритмы машинного обучения для анализа данных датчиков с целью повышения общей эффективности оборудования (OEE) за счет улучшения качества оборудования и всей линейки продукции, а также повышения эффективности работы цеха и завода.
Общеизвестно, что своевременное техническое обслуживание снижает затраты. Одним из наиболее эффективных применений машинного обучения в производстве стало предиктивное обслуживание.
Рынок промышленного Интернета вещей (IIoT) оценивается в 11 трлн долларов США, а предиктивное обслуживание может помочь компаниям сэкономить почти 630 млрд долларов США в течение следующих 15 лет. Машинное обучение позволяет получить ценную информацию о состоянии оборудования и предсказать, произойдет ли поломка. Эта информация может помочь компаниям принять превентивные меры вместо реактивных и сократить время незапланированного простоя, избыточные затраты и долгосрочный ущерб, наносимый оборудованию. Предприятия могут использовать алгоритмы машинного обучения для анализа данных датчиков с целью повышения общей эффективности оборудования (OEE) за счет улучшения качества оборудования и всей линейки продукции, а также повышения эффективности работы цеха и завода.
Профилактическое обслуживание или мониторинг состояния оборудования
Учитывая, что производственные предприятия располагают большой базой оборудования, им необходимо следить за тем, чтобы техника не выходила из строя в самый нужный момент. С помощью профилактического обслуживания или мониторинга состояния оборудования они стараются поддерживать его в оптимальном рабочем состоянии и предотвращать незапланированные простои, выявляя отказы оборудования до их возникновения и устраняя их в установленные сроки. Профилактическое обслуживание - это процесс непрерывного мониторинга оборудования, при котором с помощью заранее заданных параметров отслеживаются закономерности, указывающие на отказ оборудования, и своевременно делаются прогнозы его неисправности. Мониторинг состояния обеспечивает работу оборудования или его техническое обслуживание путем итерации изменений параметров, которые постоянно контролируются.
Учитывая, что производственные предприятия располагают большой базой оборудования, им необходимо следить за тем, чтобы техника не выходила из строя в самый нужный момент. С помощью профилактического обслуживания или мониторинга состояния оборудования они стараются поддерживать его в оптимальном рабочем состоянии и предотвращать незапланированные простои, выявляя отказы оборудования до их возникновения и устраняя их в установленные сроки. Профилактическое обслуживание - это процесс непрерывного мониторинга оборудования, при котором с помощью заранее заданных параметров отслеживаются закономерности, указывающие на отказ оборудования, и своевременно делаются прогнозы его неисправности. Мониторинг состояния обеспечивает работу оборудования или его техническое обслуживание путем итерации изменений параметров, которые постоянно контролируются.
Контроль качества
В современных условиях регулирования качество продукции имеет первостепенное значение. Большинство производителей утверждают, что качество продукции определяет их успех в глазах клиентов. Они постоянно ищут пути сокращения потерь и вариабельности производственных процессов для повышения эффективности и качества продукции. Используя принципы передовой аналитики больших данных и концепции машинного обучения, производственные компании могут собирать данные с датчиков цеховых инструментов и оборудования, чтобы применять все более детальный и общеорганизационный подход к контролю качества. Кроме того, производители смогут выявлять дефекты, вскрывать первопричины проблем, снижать риск отгрузки несоответствующих деталей, внедрять инженерные усовершенствования и определять, какие факторы, процессы и рабочие процессы влияют на качество.
В современных условиях регулирования качество продукции имеет первостепенное значение. Большинство производителей утверждают, что качество продукции определяет их успех в глазах клиентов. Они постоянно ищут пути сокращения потерь и вариабельности производственных процессов для повышения эффективности и качества продукции. Используя принципы передовой аналитики больших данных и концепции машинного обучения, производственные компании могут собирать данные с датчиков цеховых инструментов и оборудования, чтобы применять все более детальный и общеорганизационный подход к контролю качества. Кроме того, производители смогут выявлять дефекты, вскрывать первопричины проблем, снижать риск отгрузки несоответствующих деталей, внедрять инженерные усовершенствования и определять, какие факторы, процессы и рабочие процессы влияют на качество.
Эффективное управление цепочками поставок
По прогнозам McKinsey, машинное обучение позволит снизить ошибки прогнозирования в цепочках поставок на 50% и сократить потери продаж на 65% за счет повышения доступности продукции.
Цепочки поставок - это жизненно важная составляющая любого производственного бизнеса. Аналитика больших данных и алгоритмы машинного обучения могут помочь производственным компаниям оценить состояние цепочки поставок и повысить эффективность оптимизации запасов, планирования спроса, планирования поставок, планирования операций, логистики и т.д.
Это позволяет производителям и поставщикам взаимодействовать в режиме реального времени, предотвращая поддержание высоких уровней запасов, корректировать позиции запасов, чтобы обеспечить размещение нужных запасов в нужном месте для лучшего обслуживания клиентов и предотвращения дефицита, а также улучшить транспортную логистику.
По прогнозам McKinsey, машинное обучение позволит снизить ошибки прогнозирования в цепочках поставок на 50% и сократить потери продаж на 65% за счет повышения доступности продукции.
Цепочки поставок - это жизненно важная составляющая любого производственного бизнеса. Аналитика больших данных и алгоритмы машинного обучения могут помочь производственным компаниям оценить состояние цепочки поставок и повысить эффективность оптимизации запасов, планирования спроса, планирования поставок, планирования операций, логистики и т.д.
Это позволяет производителям и поставщикам взаимодействовать в режиме реального времени, предотвращая поддержание высоких уровней запасов, корректировать позиции запасов, чтобы обеспечить размещение нужных запасов в нужном месте для лучшего обслуживания клиентов и предотвращения дефицита, а также улучшить транспортную логистику.
Оптимизация производства
Исследование Gartner, посвященное прогнозируемому использованию аналитики в производстве в ближайшие два года, показало, что 88% компаний планируют использовать метрики данных для повышения оперативности реагирования производства, 81% - для повышения загрузки производственных мощностей, 74% - для понимания истинных затрат и 75% - для принятия более быстрых и качественных решений.
Внося корректировки в режиме реального времени, производственные компании могут оптимизировать операционную эффективность производственных активов. Это предполагает управление производственными мощностями путем получения в реальном времени информации о производительности оборудования и производственных процессах, а также определения местоположения активов, в том числе продукции и людей. С помощью машинного обучения и расширенной аналитики предприятия могут оценивать прогнозы спроса и другие параметры, такие как будущие затраты на сырье, стоимость производства и дистрибуции, анализ оборотного капитала и т.д. Это напрямую способствует повышению качества планирования продаж и операций за счет оптимизации сети поставок.
Исследование Gartner, посвященное прогнозируемому использованию аналитики в производстве в ближайшие два года, показало, что 88% компаний планируют использовать метрики данных для повышения оперативности реагирования производства, 81% - для повышения загрузки производственных мощностей, 74% - для понимания истинных затрат и 75% - для принятия более быстрых и качественных решений.
Внося корректировки в режиме реального времени, производственные компании могут оптимизировать операционную эффективность производственных активов. Это предполагает управление производственными мощностями путем получения в реальном времени информации о производительности оборудования и производственных процессах, а также определения местоположения активов, в том числе продукции и людей. С помощью машинного обучения и расширенной аналитики предприятия могут оценивать прогнозы спроса и другие параметры, такие как будущие затраты на сырье, стоимость производства и дистрибуции, анализ оборотного капитала и т.д. Это напрямую способствует повышению качества планирования продаж и операций за счет оптимизации сети поставок.
Совершенствование послепродажного обслуживания
Производители приходят к пониманию того, что их действия после совершения продажи не менее важны, чем усилия, затраченные на подготовку к ней, и все это оказывает все более существенное влияние на финансовые показатели компании. Недавнее исследование показало, что 27% общей выручки производственных компаний приходится на сервисное обслуживание. По данным другого исследования, средняя валовая маржа в 39% может быть отнесена к послепродажному обслуживанию. Безусловно, качественный сервис важен для достижения финансового успеха.
Поэтому производители будут отказываться от использования устаревших технологий и методов управления запасами и послепродажным обслуживанием, которые не обеспечивают достаточной наглядности и контроля. Для повышения лояльности клиентов, экономии времени и снижения затрат им необходимо использовать предиктивную аналитику для оптимизации послепродажного обслуживания и работы с запчастями.
Производители приходят к пониманию того, что их действия после совершения продажи не менее важны, чем усилия, затраченные на подготовку к ней, и все это оказывает все более существенное влияние на финансовые показатели компании. Недавнее исследование показало, что 27% общей выручки производственных компаний приходится на сервисное обслуживание. По данным другого исследования, средняя валовая маржа в 39% может быть отнесена к послепродажному обслуживанию. Безусловно, качественный сервис важен для достижения финансового успеха.
Поэтому производители будут отказываться от использования устаревших технологий и методов управления запасами и послепродажным обслуживанием, которые не обеспечивают достаточной наглядности и контроля. Для повышения лояльности клиентов, экономии времени и снижения затрат им необходимо использовать предиктивную аналитику для оптимизации послепродажного обслуживания и работы с запчастями.
Кастомизация продуктов
Описанный выше переход власти от производителей к потребителям также стимулирует инвестиции в развитие возможностей индивидуализации продуктов, что во многом стало возможным благодаря достижениям в области использования больших данных, машинного обучения и передовой аналитики. Когда производители предлагают индивидуальные продукты, потребители предоставляют обширные данные о своих предпочтениях и поведении, которые могут быть использованы производителями при разработке будущих продуктов. Аналитика больших данных позволяет компаниям анализировать поведение потребителей и разрабатывать методы наиболее своевременной и эффективной доставки продукции.
Таким образом, мы увидим, как производители выводят данные из изолированных систем и создают океан информации о клиентах, чтобы стать более гибкими и оперативными в создании продуктов, отвечающих индивидуальным требованиям как в B2C, так и в B2B-среде. Это контрастирует с традиционной ориентацией на обеспечение высокой производительности, низкой вариабельности и массового производства.
Очевидно, что алгоритмы машинного обучения оказывают положительное влияние на прибыль компаний, создавая новые возможности и помогая им оптимизировать процессы, повысить точность прогнозирования и сократить потери времени и ресурсов за счет извлечения значительной пользы из Больших Данных, находящихся в их распоряжении.
Описанный выше переход власти от производителей к потребителям также стимулирует инвестиции в развитие возможностей индивидуализации продуктов, что во многом стало возможным благодаря достижениям в области использования больших данных, машинного обучения и передовой аналитики. Когда производители предлагают индивидуальные продукты, потребители предоставляют обширные данные о своих предпочтениях и поведении, которые могут быть использованы производителями при разработке будущих продуктов. Аналитика больших данных позволяет компаниям анализировать поведение потребителей и разрабатывать методы наиболее своевременной и эффективной доставки продукции.
Таким образом, мы увидим, как производители выводят данные из изолированных систем и создают океан информации о клиентах, чтобы стать более гибкими и оперативными в создании продуктов, отвечающих индивидуальным требованиям как в B2C, так и в B2B-среде. Это контрастирует с традиционной ориентацией на обеспечение высокой производительности, низкой вариабельности и массового производства.
Очевидно, что алгоритмы машинного обучения оказывают положительное влияние на прибыль компаний, создавая новые возможности и помогая им оптимизировать процессы, повысить точность прогнозирования и сократить потери времени и ресурсов за счет извлечения значительной пользы из Больших Данных, находящихся в их распоряжении.
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