В настоящее время производственный бизнес переживает огромные преобразования. В связи с быстрым развитием цифрового мира и широким применением науки о данных различные области человеческой деятельности стремятся к совершенствованию. Современное производство часто называют индустрией 4.0, то есть производством в условиях четвертой промышленной революции, которая принесла роботизацию, автоматизацию и широкое применение данных.
Объем данных, которые нужно хранить и обрабатывать, растет с каждым днем. Поэтому сегодняшним производственным компаниям необходимо найти новые решения и варианты использования этих данных. Конечно, данные приносят пользу компаниям-производителям, поскольку позволяют автоматизировать крупномасштабные процессы и сократить время выполнения.
Считается, что наука о данных кардинально изменит обрабатывающую промышленность. Давайте рассмотрим несколько примеров использования науки о данных в производстве, которые уже стали обычным явлением и принесли пользу производителям.
Прогнозная аналитика
Предиктивная аналитика - это анализ имеющихся данных для предварительного прогнозирования и предотвращения проблемных ситуаций. Производители очень заинтересованы в мониторинге работы компании и ее высоких показателей. Поиск наилучшего способа решения проблемных вопросов, преодоление трудностей или их полное предотвращение - прекрасные возможности для производителей, использующих прогнозную аналитику. Внедрение прогнозной аналитики позволяет бороться с отходами (перепроизводство, простой, логистика, запасы и т. Д.). Поэтому давайте сконцентрируемся на возможных решениях, которые предлагает прогнозная аналитика.
Прогнозирование неисправностей и профилактическое обслуживание
Обе эти модели прогнозирования нацелены на прогнозирование момента, когда оборудование не справится с поставленной задачей. В результате может быть достигнута второстепенная цель - предотвратить эти отказы или хотя бы уменьшить их количество. Это становится возможным благодаря многочисленным методам прогнозирования.
Профилактическое обслуживание обычно применяется к части оборудования, которое все еще работает, чтобы уменьшить вероятность его выхода из строя. Существует 2 основных типа профилактического обслуживания: по времени и по факту использования. Самая большая сила профилактического обслуживания - это планирование. Имея под рукой прогноз относительно будущих проблем с оборудованием, производитель может спланировать перерыв или остановку для ремонта. Такие перерывы обычно делаются, чтобы избежать значительных задержек и сбоев, которые часто вызваны более серьезными проблемами, которые могут возникнуть.
Прогнозирование спроса и управление запасами
Прогнозирование спроса - сложный процесс, требующий анализа данных и большой работы бухгалтеров и специалистов. Более того, похоже, что у него прочные отношения с управлением запасами. Эту взаимосвязь можно объяснить простым фактом - прогнозирование спроса использует данные цепочки поставок.
Есть много преимуществ прогнозирования спроса для производителей. Во-первых, это дает возможность лучше контролировать запасы и снизить потребность в хранении значительных объемов бесполезных товаров. Кроме того, программное обеспечение для онлайн-управления запасами помогает собирать данные, которые могут быть очень полезны для дальнейшего анализа. Еще одним критическим фактором является то, что ввод данных для прогнозирования спроса может постоянно обновляться. Таким образом, можно делать соответствующие прогнозы. Дополнительные преимущества заключаются в улучшении отношений между поставщиком и производителем, поскольку оба могут эффективно регулировать свои запасы и процесс поставок.
Прогнозирование спроса и управление запасами учитывают множество факторов, среди которых внешние факторы, такие как экономика или рынки, доступность сырья и т. Д. Таким образом, вы можете получить более комплексное представление о производительности вашего производственного бизнеса и дальнейшего планирования.
Оптимизация цен
Производство и продажа продукта предполагает учет множества факторов и критериев, влияющих на цену продукта. Все элементы, начиная с начальной цены на сырье и заканчивая расходами на распространение, вносят свой вклад в конечную цену продукта. И что происходит, когда покупатель считает эту цену слишком высокой или слишком низкой?
Оптимизация цен - это процесс поиска наилучшей цены как для производителя, так и для клиента, не слишком высокой и не слишком низкой. Современные решения по оптимизации цен могут эффективно увеличить вашу прибыль. Эти инструменты собирают и анализируют данные о ценах и затратах как из внутренних источников, так и из источников ваших конкурентов, и выводят оптимизированные варианты цен.
В условиях высококонкурентного рынка и изменения потребностей клиентов оптимизация цен становится необходимостью и превращается в непрерывный процесс.
Гарантийный анализ
Производители ежегодно тратят значительные средства на поддержку гарантийных требований. В претензиях по гарантии раскрывается ценная информация о качестве и надежности продукта. Они помогают выявить ранние предупреждения или дефекты продукта.
Используя эти данные, производитель может улучшать существующие продукты или разрабатывать новые, более эффективные и действенные. Современные решения для аналитики гарантии помогают производителям обрабатывать огромные объемы данных, связанных с гарантией, из различных источников и применять эти знания, чтобы обнаружить, где возникают проблемы с гарантией и причины их возникновения.
Роботизация
Роботы меняют облик производства. В настоящее время широко распространено использование роботов для выполнения рутинных задач, а также тех, которые могут быть трудными или опасными для людей.
Производители стремятся с каждым годом вкладывать все больше денег в роботизацию своих предприятий. Модели роботов на базе искусственного интеллекта помогают удовлетворить постоянно растущий спрос. Более того, промышленные роботы во многом способствуют повышению качества продукта. Каждый год модернизированные модели поступают в производственный цех, чтобы произвести революцию в производственных линиях. Они прямолинейны. Более того, роботы-производители стали более доступными для предприятий, чем когда-либо прежде.
Разработка продукта
Большие данные открыли перед производственными компаниями большие возможности для разработки продуктов. Производители используют преимущества больших данных, чтобы лучше понимать своих клиентов, удовлетворять спрос и удовлетворять их потребности. Таким образом, данные могут быть использованы для разработки новых продуктов или для улучшения существующих.
Используя большие данные для разработки продукта, производители могут создавать продукт с повышенной потребительской ценностью и минимизировать риски, связанные с выводом нового продукта на рынок. Практические идеи учитываются при моделировании и планировании. Эти данные могут укрепить процесс принятия решений. Кроме того, инструменты управления данными широко применяются для оптимизации операционных аспектов распределительной цепочки.
Обработка отзывов клиентов и передача этих данных маркетологам может способствовать стадии генерации идеи. Таким образом, может быть разработан новый продукт, который окажется более полезным для потребителей и более прибыльным для производителей.
Приложения компьютерного зрения
Технологии на базе искусственного интеллекта и приложения компьютерного зрения нашли свое применение в производстве на этапе контроля качества. В этом отношении идентификация объектов, а также обнаружение и классификация объектов оказались очень эффективными. Обычно контроль качества осуществляли люди. Однако сейчас больше принято полагаться на компьютерное зрение, чем на зрение человека. Эти системы мониторинга обычно состоят из компьютерного оборудования и программного обеспечения, камер и освещения для захвата изображения. После этого эти изображения алгоритмически сравниваются со стандартами для выявления расхождений.
Среди ключевых преимуществ приложений компьютерного видения:
- улучшенный качественный контроль
- снижение затрат на рабочую силу
- возможность высокоскоростной обработки
- постоянная работоспособность 24/7.
Управление рисками цепочки поставок
Цепочки поставок всегда были сложными и непредсказуемыми. Риск всегда был частью производственных процессов и доставки продукции. Использование аналитики больших данных для управления рисками цепочки поставок может быть весьма выгодным для производителей. С помощью аналитики компании могут прогнозировать возможные задержки и рассчитывать вероятности проблемных вопросов. Компании используют аналитику для выявления поставщиков резервных копий и разработки планов действий в чрезвычайных ситуациях.
Чтобы идти в ногу с постоянно меняющимися тенденциями, необходимо применение аналитики данных в реальном времени. Прогнозирование и управление возможными рисками имеют решающее значение для функционирования успешного производственного бизнеса.
Заключение
Сфера производства претерпевает значительные изменения в связи с развитием технологий и появлением решений машинного обучения и искусственного интеллекта. В этой статье представлены несколько наиболее ярких примеров использования науки о данных в производстве, а также преимущества, которые они приносят бизнесменам.
Наряду с прогнозированием возможных рисков, спроса и требований рынка, аналитика данных может помочь идти в ногу с высокими стандартами качества и показателями качества. Более того, внедрение интеллектуальных методов обработки данных в производство может помочь прогнозировать неожиданные потери или проблемы. Большие данные могут помочь в достижении многих бизнес-целей, поставленных производителями, с меньшими затратами времени и денег, чем когда-либо прежде.
Первоначально опубликовано на activewizards.com
