8 interessante Data-Science-Anwendungen in der Fertigungsindustrie [2022]

Data Science dominiert heute die meisten Branchen, da die meisten von ihnen auf der Grundlage von Daten operieren. Es hat die Art und Weise, wie Daten von verschiedenen Branchen wahrgenommen werden, revolutioniert. Angesichts des weiten Felds der Datenwissenschaft und ihrer vielfältigen Anwendungen ist nur zu erwarten, dass sie auch in der Fertigung ihren Sweet Spot finden wird.

Die Fertigungsindustrie durchläuft einen enormen Wandel, der durch das heutige digitale Zeitalter unterstützt wird, das eine größere Agilität für Kunden, Geschäftspartner und Lieferanten erfordert. Der zunehmende Umfang und die zunehmende Geschwindigkeit können für Hersteller eine Herausforderung darstellen, und hier kommt die Datenwissenschaft ins Spiel.

Big-Data-Analysen fördern die intelligente Fertigung. Laut einer Prognose von IDC wird sich bis zum Jahr 2021 mindestens ein Fünftel der größten Hersteller auf eingebettete Intelligenz verlassen, die auf kognitiven Datenanwendungen (wie maschinelles Lernen und KI) und Internet der Dinge oder IoT basiert, sodass ein Bedarf besteht Lernen Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen . Dies wird zur Automatisierung von groß angelegten Prozessen führen und die Ausführungszeit um fast 25 % verkürzen. Wenn Sie Anfänger sind und sich Fachwissen in Data Science aneignen möchten, sehen Sie sich unsere Data Science-Zertifizierungen von Top-Universitäten an.

Die Rolle von Big Data in der Fertigung

Da Big Data den Weg für Hersteller auf der ganzen Welt ebnet, werden Data Scientists zu Recht als die neuen Fabrikarbeiter angesehen. Führende Unternehmen wie GM und Ford integrieren Daten in riesigen Mengen aus externen und internen Quellen, von Prozessoren und Sensoren, um ihre Produktion zu verbessern, Energiekosten zu senken und die Produktion zu steigern. Auch kleinere Unternehmen haben die Vorteile entdeckt, die mit der Nutzung von Big Data verbunden sind.

• Big Data ist nicht nur billiger in der Nutzung, sondern auch billiger in der Speicherung.
• Die zunehmende Komplexität von Analysesoftware hat sie weit verbreitet.
• Parallelverarbeitungsmaschinen werden für Hersteller leicht zugänglich.

Allerdings ist dies auch ein Umfeld, in dem es kaum Raum für Fehler gibt!

Anwendungen von Data Science in der Fertigung

Die Art und Weise, wie Data Science in der Fertigung angewendet wird, ist in gewisser Weise einzigartig, wenn man die spezifischen Anforderungen des Bereichs berücksichtigt. Es wird in erster Linie verwendet, um den Herstellern wertvolle Erkenntnisse zu liefern, die auf Gewinnmaximierung, Risikominimierung und Produktivitätsbewertungen abzielen. Hier ist eine Liste mit den wichtigsten Anwendungen von Data Science in der Fertigung:

Predictive Analytics oder Echtzeitdaten zu Leistung und Qualität

Die Sammlung von Daten von Bedienern und Maschinen wird verwendet, um eine Reihe von KPIs oder Key Performance Indicators wie Overall Equipment Effectiveness oder OEE zu erstellen. Dies ermöglicht eine datengetriebene Ursachenanalyse von Ausschuss und Ausfallzeiten. Data Science wird daher genutzt, um einen proaktiven und reaktionsschnellen Ansatz für die Maschinenwartung und -optimierung anzubieten.

Die Möglichkeit, schneller auf Probleme zu reagieren, wirkt sich direkt auf die Produktivität und kostspielige Ausfallzeiten aus. Die Erstellung eines Vorhersagemodells, das die Maschinenleistung und Ausfallzeiten überwacht, kann dann verwendet werden, um die Art der Ertragssteigerungen, die Auswirkungen externer Änderungen, die Ausschussreduzierung und die Qualität vorherzusagen. Dies wiederum wird den Herstellern dabei helfen, neue Methoden und Wege zur Qualitätsverbesserung und zum Kostenmanagement zu entdecken.

Vorbeugende Wartung und Fehlervorhersage

Die Produktion in der modernen Fertigung hat nur sehr wenige kritische Zellen oder Maschinen, auf die sie sich verlassen kann. Die für die Echtzeitüberwachung verwendeten Daten können weiter analysiert werden, um Maschinenausfällen vorzubeugen und das Anlagenmanagement zu verbessern. Datenwissenschaftler nutzen das Wissen der Maschine und notieren die Gründe, warum sie möglicherweise ausfällt, um diese Vorhersagen zu treffen.

Prozessdaten, die unterschiedliche Vibrationen und Temperaturen anzeigen, werden in der Big-Data-Fertigung verwendet, um den Ausfall einer Maschine im Voraus vorherzusagen. Durch die Rückverfolgung der Abweichungen gegenüber den Einstellungen für eine optimale Leistung der Maschinen können Ingenieure signalisiert werden, bei Bedarf vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, was den Herstellern die Möglichkeit gibt, kritische Ausfälle zu vermeiden.

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Preisoptimierung

Bei der Bestimmung der Kosten eines Produkts müssen zahlreiche Kriterien und Faktoren berücksichtigt werden. Jede Phase, die am Herstellungs- und Verkaufsprozess des Artikels beteiligt ist, zählt. Der Endpreis des Produkts ist das Endergebnis der Berücksichtigung der Kosten jedes Elements, angefangen vom Rohmaterial bis zu den Vertriebskosten. Damit ein Produkt verkäuflich ist, muss aber auch der Kunde den Preis angemessen finden.

Dies ist das Know-how der Preisoptimierung, bei dem es darum geht, das bestmögliche Angebot zu finden, das sowohl für den Hersteller als auch für den Kunden akzeptabel und vorteilhaft ist. Moderne Lösungen zur Preisoptimierung orientieren sich an Gewinnmaximierung und Produkteffizienz.

Data Science verwendet Tools zur Aggregation und Analyse von Daten, einschließlich Preisgestaltung und Kosten aus internen Quellen und Marktkonkurrenten, um optimierte Preisvarianten zu extrahieren. Der Marktwettbewerb in Kombination mit den Veränderungen und Schwankungen der Kundenbedürfnisse und -präferenzen auf der ganzen Welt macht Data Science zu einem wertvollen Werkzeug in der Fertigung.

Automatisierung und Robotisierung in der Smart Factory

Der große Schritt in Richtung Automatisierung erfordert große Investitionen. Systemintegratoren und Ingenieure auf der ganzen Welt zeichnen ihren Weg anhand der Fortschritte in der Datenwissenschaft als Leitfaden, der sie zu einer effektiven Ressourcenallokation und erheblichen Produktivitätssteigerungen führt. Data Scientists setzen prädiktive und analytische Tools ein, um die besten Möglichkeiten zur Kosteneinsparung mit optimalem Nutzen zu ermitteln.

Die Erkenntnisse werden dann von den Ingenieuren in ihrer Arbeitsweise genutzt und ermöglichen es den Herstellern, die beste Entscheidung zu treffen und gleichzeitig ihr Geld in Robotik und Automatisierungstechnik zu investieren. Auf diese Weise bietet die Datenwissenschaft eine neue Herangehensweise an Design und Optimierung in einigen der besten Produktionsanlagen, die heute in Betrieb sind. Die Verwendung von Daten aus der realen Welt, um die Auswirkungen neuer Technologien, Konstruktionen und Maschinen auf die Produktion zu verstehen, war für die Fertigungsindustrie revolutionär.

Optimierung der Lieferkette

Das Management des Lieferkettenrisikos ist keine leichte Aufgabe. Die Komplexität und Unvorhersehbarkeit dieses Bereichs machen es zu einer Aufgabe, die besser für die Handhabung von Datenwissenschaftlern geeignet ist. Die Arbeit mit Eingaben, die von Kraftstoff- und Versandkosten, Preisunterschieden, Marktknappheit und Tarifen bis hin zum lokalen Wetter reichen, ist die Domäne der Datenwissenschaft, indem sie einfach in Datenpunkte umgewandelt werden.

Mit dem richtigen Data-Science-Modell können Marktveränderungen antizipiert werden, um Risiken zu minimieren, unnötige Ausgaben zu vermeiden und Einsparungen zu erzielen. Ein anderer Begriff, der für Lieferketten verwendet wird, ist Wertschöpfungsketten, und das nicht ohne Grund. Es funktioniert wie ein Uhrwerksystem, das alle Hersteller verschiedener Teile und Materialien umfasst, die daran arbeiten, die erforderlichen Elemente an die Montagewerke zu liefern.

Diese Beziehung verschiedener Elemente auf verschiedenen Produktionsstufen, die von einem bestimmten Hersteller stammen und an einem bestimmten Ort hergestellt werden, um das Endprodukt zu bilden, ist komplex. Einfache Eventualitäten wie Materialknappheit oder verspätete Lieferungen können kostspielige Fehler im Produktionsprozess sein. Data Scientists analysieren und prognostizieren Eingabe- und Ausgabemuster, um Risiken zu minimieren und ein reibungslos funktionierendes System zu gewährleisten.

Produktdesign und -entwicklung

Die Validierung des Materialdesigns und der Entscheidungen kann aus der Datenwissenschaft gewonnen werden, indem Kundenbedürfnisse und -präferenzen analysiert werden. Die Produktentwicklung ist eine der Hauptleistungen von Lohnfertigern. Ihre Produktdesigns und -funktionen müssen mit der Wahl und den Anforderungen ihrer Kunden übereinstimmen. Data-Science-Tools werden häufig eingesetzt, um den besten Weg zur Herstellung eines Artikels zu bestimmen, der den einzigartigen Spezifikationen eines Kunden oder einer Gruppe entspricht.

Data Science kann auch bei der Herstellung eines neuen Artikels oder der Verbesserung eines bestehenden Artikels eingesetzt werden, um Verbraucherpräferenzen und Markttrends zu analysieren. Die umsetzbaren Erkenntnisse aus dem Kundenfeedback können von Produktvermarktern genutzt werden, um Produkte zu verbessern, um die Kundenanforderungen zu erfüllen und die Hersteller davon zu profitieren.

Bestandsverwaltung und Bedarfsprognose

Bedarfsprognosen erfordern eine enorme Arbeit für die Spezialisten und Buchhalter, da sie eine Analyse von Big Data erfordern, die auf eine effiziente Entscheidungsfindung abzielt. Die starke Beziehung, die es mit der Bestandsverwaltung teilt, macht die beiden Bereiche für ein reibungsloses Funktionieren buchstäblich voneinander abhängig. Ein Einblick in deren Wechselbeziehung kann daraus gezogen werden, dass es die Daten aus den Lieferketten sind, die für Bedarfsprognosen verwendet werden.

Bedarfsprognosen sind entscheidend für das effiziente Management des Produktionssystems eines Herstellers. Die Möglichkeit, den Bestand einfach durch die Analyse von Daten zu kontrollieren, reduziert die Kosten für die Lagerung von Artikeln, die Sie möglicherweise nie benötigen. Das Schöne an der Anwendung in der Datenwissenschaft in der Bedarfsprognose ist, dass die Dateneingabe kontinuierlich aktualisiert werden kann.

Daher werden die Prognosen für die aktuelle Situation relevant sein, wobei externe Änderungen im Produktionsumfeld, im Markt oder in der Materialverfügbarkeit berücksichtigt werden. Dies wiederum trägt dazu bei, eine bessere Lieferanten-Hersteller-Beziehung aufrechtzuerhalten, in der beide Parteien ihre Aktivitäten effizienter regulieren können. Erfahren Sie mehr Data-Science-Anwendungen in diesem Anfängerleitfaden für Data Science und ihre Anwendungen.

Effizienz- und Computer-Vision-Anwendungen

Für führende Unternehmen wird Nachhaltigkeit zunehmend zu einem dominierenden Anliegen, wenn es um ihre langfristige Strategie geht. Hersteller setzen sich im Rahmen ihrer Rolle in der Umweltkrise ehrgeizige Ziele zur Reduzierung der CO2-Emissionen und zur Energieeinsparung. Dazu gehören komplexe Berechnungen, die das Lieferkettenmanagement, die Schätzung des Energieverbrauchs usw. beinhalten, während gleichzeitig eine effiziente Produktion aufrechterhalten wird.

Data Science kann sich darauf verlassen, dass sie diese weitreichenden Ziele mit ihren Computer-Vision-Anwendungen und KI-gestützten Technologien erfüllt. Mithilfe moderner Qualitätskontrollmethoden wie Objektidentifikation, -erkennung und -klassifizierung kann der Prozess durch Computer Vision überwacht werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Aus den Daten können Bilder erstellt werden, die dann algorithmisch mit bestehenden Modellen, Idealfällen und Zukunftserwartungen verglichen werden, indem Abweichungen im aktuellen Prozess identifiziert und die notwendigen Änderungen vorgenommen werden. Unter den vielen Vorteilen der Verwendung von Computer-Vision-Anwendungen können Hersteller eine verbesserte Qualitätskontrolle, geringere Arbeitskosten, kontinuierliche Bedienbarkeit und eine Hochgeschwindigkeitsverarbeitungskapazität erhalten.

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Fazit

Heutzutage bewegen sich Fertigungsunternehmen sowie serviceorientierte Unternehmen zweifellos in Richtung Data Science, um vollständig integrierte kollaborative Systeme zu haben, die Echtzeitreaktionen bieten, um den sich ändernden Bedingungen und Anforderungen der Kundenbedürfnisse in der Fabrik und Lieferung gerecht zu werden Netzwerk.

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