Производственный сектор является одним из важнейших секторов любой экономики. Он отвечает за производство продуктов, которые мы используем каждый день, и является ключевым фактором экономического роста. В последние годы было много разговоров о Четвертой промышленной революции (Индустрия 4.0) и IIoT, а также о том, как они изменят способ производства вещей. Производственные компании начинают все больше и больше использовать науку о данных для принятия решений о том, какие продукты производить и как их производить.
Наука о данных — это междисциплинарная область, в которой используются различные научные методы, математика, статистика, искусственный интеллект и расширенная аналитика для получения знаний о структурированных и неструктурированных данных в широком диапазоне областей применения. Индустрия 4.0 использует науку о данных для повышения производительности, снижения затрат на энергию и увеличения производства. Данные предоставляют производителям ценную информацию для максимизации прибыли, минимизации рисков, крупномасштабных процессов и ускорения времени выполнения.
Оборудование, подключенное через датчики и периферийные устройства, передает огромные объемы данных на облачные аналитические платформы, которые могут анализировать и понимать данные быстрее, чем человеческое восприятие. Затем эти данные можно использовать для принятия решений в режиме реального времени и значительного улучшения процессов в компании.
Основные варианты использования производственной аналитикиПрогнозный анализ:
Данные используются для анализа текущих данных, чтобы прогнозировать и избегать проблем в будущем. Они анализируют проблемы, с которыми сталкиваются сейчас, и действуют соответствующим образом, чтобы не совершить ту же ошибку в будущем. Производители используют данные в полной мере для мониторинга функционирования компании, ее производительности и поиска возможных решений для преодоления трудностей и предотвращения того, чтобы они препятствовали будущим возможностям с помощью прогнозного анализа.
Прогнозирование неисправностей и профилактическое обслуживание:
Программы профилактического обслуживания существуют на производстве уже несколько десятилетий. Идея состоит в том, что с помощью программ, основанных на использовании или времени, вероятность незапланированных поломок снижается. Применяя аналитику, данные в реальном времени можно использовать не только для предотвращения сбоев.
Он может с высокой точностью предсказать вероятность поломки и момент ее возникновения. Это снижает затраты, позволяя техническим специалистам выполнять ремонт машины в оптимальное время и в оптимальное время. Это сокращает общее время простоя и повышает производительность.
Оптимизация цен
Оптимизация цен является важным аспектом производства. Используя науку о данных для анализа данных о ценах и затратах, производители могут найти идеальную цену для своей продукции, выгодную для компании и привлекательную для клиентов.
Есть несколько факторов, влияющих на ценообразование продукта, включая сырье, производственные затраты, распространение и техническое обслуживание. Используя науку о данных для оптимизации ценообразования, производители могут гарантировать получение максимально возможной прибыли от каждой продажи.
Оптимизация цен может быть сложным процессом, но стоит убедиться, что ваши продукты оцениваются правильно. Используя науку о данных для анализа цен и затрат, вы можете быть уверены, что получаете максимально возможную прибыль от каждой продажи.
Автоматизация и роботизация:
Обрабатывающая промышленность вынуждена автоматизировать и роботизировать, чтобы оставаться конкурентоспособной. Наука о данных может сыграть ключевую роль в достижении этих целей.
Понимая производственный процесс и связанные с ним данные, специалисты по данным могут помочь выявить возможности для автоматизации и роботизации. Они также могут помочь разработать и внедрить системы, необходимые для воплощения этих изменений в жизнь.
Ежегодно производители вкладывают огромные средства в роботов и автоматизацию. Наука о данных помогает в программировании и бесперебойной работе роботов для повышения качества продукции. Каждый год появляются новые роботы, которые революционизируют производственную линию. Производственные роботы стали доступнее для производственных секторов, чем когда-либо прежде.
Управление цепочкой поставок:
Наука о данных быстро становится необходимостью для управления цепочками поставок в обрабатывающей промышленности. Анализируя данные, собранные в различных точках цепочки поставок, предприятия могут выявить недостатки и принять меры для улучшения своей деятельности.
Наука о данных может помочь производственным предприятиям оптимизировать свои производственные графики, сократить уровень запасов и повысить удовлетворенность клиентов. Используя данные для понимания производственного процесса, предприятия могут вносить улучшения, которые приводят к экономии средств и повышению эффективности.
Цепочка поставок всегда была сложной, и использование аналитики больших данных в этом отношении оказалось полезным. С помощью науки о данных производители анализируют потенциальные риски или задержки и рассчитывают вероятность проблемных вопросов. Это помогает им соответствующим образом строить планы и находить резервных поставщиков.
Прогнозирование спроса и управление запасами:
Прогнозирование спроса имеет решающее значение для современных производителей, а полный контроль над цепочкой поставок позволяет лучше контролировать запасы.
Но планирование спроса может быть сложным. С добавлением методов науки о данных сквозной контроль цепочки поставок может использоваться в сочетании с данными цеха в режиме реального времени для более эффективного управления закупками, контролем запасов и транспортировкой. Могут быть созданы высокоточные планы спроса, определяющие тенденции, которые в противном случае остались бы незамеченными.
Имея лучшее представление о том, сколько времени занимает изготовление деталей, сколько времени займет выполнение работ, а также ожидаемые затраты и прибыль от данной работы, производители могут лучше оценить свои потребности в материалах для улучшения планирования.
Гарантийный анализ:
Науку о данных можно применять для анализа гарантий в обрабатывающей промышленности с целью повышения качества продукции и снижения затрат. Понимая, как продукты выходят из строя, производители могут принимать упреждающие меры, чтобы избежать будущих отказов.
Применяя науку о данных в производстве и собирая информацию из действующих гарантийных обязательств в полевых условиях, продукты можно улучшать или изменять, чтобы уменьшить отказ и, следовательно, стоимость. Это также может привести к более обоснованным итерациям новых линеек продуктов, чтобы заранее избежать жалоб на местах.
заключение
Наука о данных революционизирует обрабатывающую промышленность с помощью Industry 4.0 и IIoT. Собирая и анализируя данные, производители могут оптимизировать свои процессы и улучшить свою продукцию. Это приводит к повышению качества продукции, снижению производственных затрат и сокращению сроков выполнения заказов.
