8 تطبيقات مثيرة للاهتمام لعلوم البيانات في الصناعة التحويلية [2022]

يهيمن علم البيانات على معظم الصناعات اليوم ، حيث يعمل معظمها على أساس البيانات. لقد أحدث ثورة في الطريقة التي تنظر بها الصناعات المختلفة إلى البيانات. بالنظر إلى المجال الواسع لعلوم البيانات وتطبيقاته المتنوعة ، فمن المتوقع فقط أنه سيجد مكانه الجميل في التصنيع أيضًا.

تشهد الصناعة التحويلية تحولًا هائلاً مدعومًا بالعصر الرقمي الحالي الذي يتطلب مرونة أكبر للعملاء وشركاء الأعمال والموردين. قد يكون النطاق والسرعة المتزايدين تحديًا للمصنعين ، وهنا يأتي دور علم البيانات.

تحليلات البيانات الضخمة تعزز التصنيع الذكي. وفقًا لتوقعات IDC ، بحلول عام 2021 ، سيعتمد خُمس أكبر الشركات المصنعة على الأقل على الذكاء المدمج المبني على تطبيقات البيانات المعرفية (مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي) وإنترنت الأشياء أو إنترنت الأشياء ، لذلك هناك حاجة إلى تعلم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة . سيؤدي ذلك إلى أتمتة العمليات واسعة النطاق مما يؤدي إلى تسريع وقت التنفيذ بنسبة 25٪ تقريبًا. إذا كنت مبتدئًا وترغب في اكتساب الخبرة في علم البيانات ، فراجع شهادات علوم البيانات لدينا من أفضل الجامعات.

دور البيانات الضخمة في التصنيع

نظرًا لأن البيانات الضخمة تمهد طريقها للمصنعين في جميع أنحاء العالم ، فإن علماء البيانات يُنظر إليهم على نحو ملائم تمامًا على أنهم عمال المصنع الجدد. تقوم الشركات الرائدة مثل GM و Ford بدمج البيانات بكميات ضخمة من المصادر الخارجية والداخلية ، من المعالجات وأجهزة الاستشعار ، من أجل تحسين إنتاجها وتقليل تكاليف الطاقة وزيادة الإنتاج. حتى الشركات الصغيرة اكتشفت الفوائد المرتبطة باستخدام البيانات الضخمة.

• البيانات الضخمة ليست فقط أرخص في الاستخدام ولكنها أرخص أيضًا في التخزين.
• أدى التطور المتزايد لبرامج التحليلات إلى انتشارها.
• أصبح من السهل على الشركات المصنعة الوصول إلى آلات المعالجة المتوازية.

ومع ذلك ، فهذه أيضًا بيئة لا يكاد يوجد فيها أي مجال للخطأ!

تطبيقات علم البيانات في التصنيع

تعد الطريقة التي يتم بها تطبيق علم البيانات في التصنيع فريدة من نوعها من نواحٍ معينة ، مع مراعاة المتطلبات المحددة للمجال. يتم استخدامه بشكل أساسي لتقديم رؤى قيمة للمصنعين بهدف تعظيم الأرباح وتقليل المخاطر وتقييم الإنتاجية. فيما يلي قائمة بالتطبيقات الرئيسية لعلوم البيانات في التصنيع:

التحليلات التنبؤية أو بيانات الأداء والجودة في الوقت الفعلي

يتم استخدام جمع البيانات من المشغلين والآلات لإنشاء مجموعة من مؤشرات الأداء الرئيسية أو مؤشرات الأداء الرئيسية مثل فعالية المعدات الإجمالية أو OEE. يتيح ذلك تحليل السبب الجذري للخردة ووقت التعطل المدفوع بالبيانات. ومن ثم يتم استخدام علم البيانات لتقديم نهج استباقي وسريع الاستجابة لصيانة الجهاز وتحسينه.

القدرة على توليد استجابة أسرع للقضايا لها تأثير مباشر على الإنتاجية ووقت التوقف عن العمل المكلف. يمكن بعد ذلك استخدام إنشاء نموذج تنبؤي يراقب أداء الماكينة ووقت تعطلها لتوقع طبيعة مكاسب المحصول وتأثير أي تغييرات خارجية وتقليل الخردة والجودة. وهذا بدوره سيساعد الشركات المصنعة على اكتشاف طرق وطرق جديدة للتعامل مع تحسين الجودة وإدارة التكاليف.

الصيانة الوقائية والتنبؤ بالأعطال

يحتوي الإنتاج في التصنيع الحديث على عدد قليل جدًا من الخلايا أو الآلات الحرجة التي يعتمد عليها. يمكن إجراء مزيد من التحليل للبيانات المستخدمة للمراقبة في الوقت الفعلي لمنع تعطل الماكينة وتحسين إدارة الأصول. يستفيد علماء البيانات من معرفة الآلة ويلاحظون أسباب فشلها من أجل إجراء هذه التنبؤات.

تُستخدم بيانات العملية التي تشير إلى الاهتزاز المتنوع ودرجة الحرارة في تصنيع البيانات الضخمة للتنبؤ بفشل الجهاز مسبقًا. من خلال تتبع الانحرافات مقابل الإعدادات للحصول على الأداء الأمثل للآلات ، يمكن إرسال إشارة إلى المهندسين لاتخاذ تدابير وقائية عند الحاجة ، مما يوفر إمكانية للمصنعين لتجنب الفشل الخطير.

قراءة: راتب عالم البيانات في الهند

تحسين الأسعار

يجب مراعاة العديد من المعايير والعوامل عند تحديد تكلفة المنتج. كل مرحلة تشارك في عملية تصنيع وبيع العنصر مهم. السعر النهائي للمنتج هو نتيجة نهائية لمراعاة تكلفة كل عنصر ، بدءًا من المواد الخام إلى تكاليف التوزيع. لكن هذا ليس كل شيء ، لكي يكون المنتج قابلاً للبيع ، يجب على العميل حتى إيجاد السعر المناسب.

هذه هي الخبرة في تحسين الأسعار حيث تكمن الحيلة في العثور على أفضل عرض أسعار ممكن مقبول ومفيد لكل من الشركة المصنعة والعميل. تم تصميم الحلول الحديثة لتحسين الأسعار حول تعظيم الربح وكفاءة المنتج.

يستخدم علم البيانات أدوات لتجميع وتحليل البيانات ، بما في ذلك التسعير والتكلفة من المصادر الداخلية والمنافسين في السوق لاستخراج متغيرات الأسعار المحسّنة. إن المنافسة في السوق ، جنبًا إلى جنب مع التغيير والتقلبات في احتياجات العملاء وتفضيلاتهم حول العالم ، تجعل علم البيانات أداة قيمة في التصنيع.

الأتمتة والروبوتات في المصنع الذكي

ينطوي التحرك الكبير نحو الأتمتة على استثمارات كبيرة. يرسم مهندسو وتكامل الأنظمة حول العالم مسارهم باستخدام التطورات في علم البيانات كدليل يقودهم إلى التخصيص الفعال للموارد وتحقيق مكاسب إنتاجية كبيرة. يستخدم علماء البيانات أدوات تنبؤية وتحليلية لتحديد أفضل فرص توفير التكاليف التي تحقق الفوائد المثلى.

ثم يتم استخدام الأفكار من قبل المهندسين في طريقة التشغيل الخاصة بهم والسماح للمصنعين باتخاذ القرار الأفضل أثناء استثمار أموالهم في الروبوتات وتكنولوجيا الأتمتة. هذه هي الطريقة التي يوفر بها علم البيانات طريقة جديدة للتعامل مع التصميم والتحسين في بعض من أفضل مرافق الإنتاج العاملة اليوم. كان استخدام بيانات العالم الحقيقي لفهم التأثير على الإنتاج الناجم عن التكنولوجيا والتصميمات والآلات الجديدة ثوريًا في الصناعة التحويلية.

تحسين سلسلة التوريد

إدارة مخاطر سلسلة التوريد ليست بالأمر السهل تحقيقه. إن التعقيد وعدم القدرة على التنبؤ بهذه الساحة يجعلها مهمة أكثر ملاءمة لعلماء البيانات ليتم التعامل معها. العمل مع المدخلات التي تتراوح بين تكاليف الوقود والشحن ، والاختلافات في الأسعار ، وندرة السوق والتعريفات إلى الطقس المحلي هو مجال علم البيانات عن طريق تحويلها ببساطة إلى نقاط بيانات.

باستخدام نموذج علم البيانات الصحيح ، يمكن توقع تغييرات السوق لتقليل المخاطر ، وتجنب النفقات غير الضرورية وتحقيق وفورات. مصطلح آخر يستخدم لسلاسل التوريد هو سلاسل القيمة وهو ليس بدون سبب. إنه يعمل كنظام على مدار الساعة يشمل جميع الشركات المصنعة للأجزاء والمواد المختلفة التي تعمل على توصيل العناصر المطلوبة لمصانع التجميع.

هذه العلاقة بين العناصر المختلفة في مراحل مختلفة من الإنتاج والتي تنبع من مصنع معين ويتم إنتاجها في مكان معين ، والتجمع معًا لتشكيل المنتج النهائي هي علاقة معقدة. يمكن أن تكون الحالات الطارئة البسيطة مثل ندرة المواد أو التأخر في التسليم أخطاء مكلفة في عملية الإنتاج. يقوم علماء البيانات بتحليل أنماط المدخلات والمخرجات والتنبؤ بها لتقليل المخاطر وضمان نظام يعمل بسلاسة.

تصميم المنتج وتطويره

يمكن الحصول على التحقق من صحة تصميم المواد والقرارات من علم البيانات من خلال تحليل احتياجات العملاء وتفضيلاتهم. يعد تطوير المنتج أحد الخدمات الرئيسية التي يقدمها مصنعو العقود. تحتاج تصميمات منتجاتهم وميزاتهم إلى صدى مع اختيار العملاء ومتطلباتهم. غالبًا ما يتم استخدام أدوات علم البيانات لتحديد أفضل طريقة لإنتاج عنصر ليناسب المواصفات الفريدة للعميل أو المجموعة.

يمكن أيضًا استخدام علم البيانات في إنتاج عنصر جديد أو تحسين عنصر موجود لتحليل تفضيلات المستهلك واتجاهات السوق. يمكن استخدام الرؤى القابلة للتنفيذ من ملاحظات العملاء بواسطة مسوقي المنتجات لتحسين المنتجات لتلبية متطلبات العملاء وتحقيق الربح للشركات المصنعة.

إدارة المخزون والتنبؤ بالطلب

يتضمن التنبؤ بالطلب عملاً هائلاً للمتخصصين والمحاسبين لأنه يتطلب تحليل البيانات الضخمة التي تهدف إلى اتخاذ قرارات فعالة. العلاقة القوية التي تشترك فيها مع إدارة المخزون تجعل الحقلين يعتمدان حرفيًا على الآخر من أجل الأداء السلس. يمكن استخلاص نظرة ثاقبة لعلاقاتهم المتبادلة من حقيقة أن البيانات من سلاسل التوريد هي المستخدمة في التنبؤ بالطلب.

يعد التنبؤ بالطلب أمرًا بالغ الأهمية للإدارة الفعالة لنظام الإنتاج للشركة المصنعة. تقلل فرصة التحكم في المخزون ببساطة عن طريق تحليل البيانات من التكلفة المتكبدة في تخزين العناصر التي قد لا تحتاجها أبدًا. يكمن جمال التطبيق في علم البيانات في التنبؤ بالطلب في إمكانية تحديث إدخال البيانات باستمرار.

ومن ثم ، ستكون التوقعات ذات صلة بالوضع الحالي ، مع مراعاة أي تغييرات خارجية في بيئة الإنتاج أو السوق أو توافر المواد. وهذا بدوره يساعد في الحفاظ على علاقة أفضل بين المورد والشركة المصنعة حيث يمكن للطرفين تنظيم أنشطتهما بشكل أكثر كفاءة. تعرف على المزيد من تطبيقات علوم البيانات في دليل المبتدئين هذا لعلوم البيانات وتطبيقاتها.

تطبيقات الكفاءة والرؤية الحاسوبية

بالنسبة للشركات الرائدة ، أصبحت الاستدامة مصدر قلق مهيمن بشكل متزايد عندما يتعلق الأمر باستراتيجيتها طويلة المدى. يضع المصنعون أهدافًا طموحة لتقليل انبعاثات الكربون وتوفير الطاقة كجزء من دورهم في الأزمة البيئية. يتضمن ذلك الحسابات المعقدة التي تتضمن إدارة سلسلة التوريد وتقدير استخدام الطاقة وما إلى ذلك مع الحفاظ على كفاءة الإنتاج.

يمكن الاعتماد على علم البيانات لتحقيق هذه الأهداف المتجاوزة من خلال تطبيقات الرؤية الحاسوبية والتقنيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. باستخدام طرق مراقبة الجودة الحديثة مثل تحديد الكائنات واكتشافها وتصنيفها ، يمكن مراقبة العملية من خلال رؤية الكمبيوتر لتحقيق النتائج المرجوة.

يمكن استخدام البيانات لإنشاء صور يتم مقارنتها بعد ذلك بطريقة حسابية بالنماذج الحالية والحالات المثالية والتوقعات المستقبلية من خلال تحديد التناقضات في العملية الحالية وإجراء التغييرات اللازمة. من بين المزايا العديدة لاستخدام تطبيقات رؤية الكمبيوتر ، يمكن للمصنعين الحصول على تحكم محسّن في الجودة ، وانخفاض تكلفة العمالة ، وقابلية التشغيل المستمرة ، وقدرة معالجة عالية السرعة.

اقرأ أيضًا: أفضل دورات الكمبيوتر عبر الإنترنت للحصول على وظيفة

خاتمة

اليوم ، بلا شك ، تتجه شركات التصنيع ، وكذلك الشركات الموجهة نحو الخدمات ، نحو علم البيانات للحصول على أنظمة تعاونية متكاملة تمامًا توفر استجابات في الوقت الفعلي لتلبية الظروف والمتطلبات المتغيرة لاحتياجات العملاء في المصنع والتوريد شبكة الاتصال.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1 - في 1 مع موجهين في الصناعة ، أكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.