製造業における8つの興味深いデータサイエンスアプリケーション[2022]

データサイエンスは、ほとんどの業界がデータに基づいて運営されているため、今日ほとんどの業界を支配しています。 これは、さまざまな業界によるデータの認識方法に革命をもたらしました。 データサイエンスの広大な分野とその多様なアプリケーションを考慮すると、製造業でもそのスイートスポットが見つかることが期待されています。

製造業は、顧客、ビジネスパートナー、およびサプライヤにさらなる俊敏性を必要とする今日のデジタル時代に支えられた大きな変革を遂げています。 規模と速度の拡大はメーカーにとって困難な場合があり、これがデータサイエンスの出番です。

ビッグデータ分析はスマートな製造を促進します。 IDCの予測によると、2021年までに、最大規模のメーカーの少なくとも5分の1が、認知データアプリケーション（機械学習やAIなど）とモノのインターネットまたはIoTに基づいて構築された組み込みインテリジェンスに依存するため、人工知能と機械学習の学習。 これにより、大規模なプロセスが自動化され、実行時間が25％近く高速化されます。 初心者でデータサイエンスの専門知識を習得したい場合は、一流大学のデータサイエンス認定資格を確認してください。

製造業におけるビッグデータの役割

ビッグデータが世界中のメーカーに道を開くにつれ、データサイエンティストは新しい工場労働者と非常に適切に見なされています。 GMやFordのような大手企業は、生産を改善し、エネルギーコストを削減し、生産を促進するために、外部ソースと内部ソースの両方から、プロセッサとセンサーからの大量のデータを統合しています。 中小企業でさえ、ビッグデータの使用に関連する利点を発見しています。

• ビッグデータは、使用するのが安いだけでなく、保存するのも安いです。
• 分析ソフトウェアの高度化により、それは広く普及しています。
• 並列処理マシンは、メーカーが簡単にアクセスできるようになります。

ただし、これはエラーの余地がほとんどない環境でもあります。

製造業におけるデータサイエンスの応用

データサイエンスが製造業に適用される方法は、この分野の特定の要件を考慮すると、特定の点で独特です。 これは主に、利益の最大化、リスクの最小化、および生産性の評価を目的とした貴重な洞察をメーカーに提供するために使用されます。 製造業におけるデータサイエンスの主なアプリケーションを提供するリストは次のとおりです。

パフォーマンスと品質の予測分析またはリアルタイムデータ

オペレーターとマシンからのデータの収集は、一連のKPIまたは設備総合効率やOEEなどの主要業績評価指標を作成するために使用されます。 これにより、データによって引き起こされるスクラップとダウンタイムの根本原因分析が可能になります。 したがって、データサイエンスは、マシンのメンテナンスと最適化へのプロアクティブで応答性の高いアプローチを提供するために利用されます。

問題への迅速な対応を生成する機能は、生産性とコストのかかるダウンタイムに直接影響します。 次に、マシンのパフォーマンスとダウンタイムを監視する予測モデルの作成を使用して、歩留まりの向上の性質、外部変更の影響、スクラップの削減、および品質を予測できます。 これにより、メーカーは品質改善とコスト管理に取り組むための新しい方法と方法を見つけることができます。

予防保守と障害予測

現代の製造業での生産には、依存する重要なセルや機械がほとんどありません。 リアルタイムの監視に使用されるデータをさらに分析して、機械の故障を防ぎ、資産管理を改善することができます。 データサイエンティストは、マシンの知識を利用して、これらの予測を行うためにマシンが失敗する理由に注意します。

ビッグデータの製造では、振動や温度の変化を示すプロセスデータを使用して、機械の故障を事前に予測します。 機械の最適なパフォーマンスのための設定に対する偏差を追跡することで、エンジニアは必要に応じて予防措置を講じるように指示され、メーカーが重大な障害を回避できる可能性が生まれます。

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価格の最適化

製品のコストを決定する際には、多くの基準と要因を考慮に入れる必要があります。 アイテムの製造と販売のプロセスに関係する各段階が重要です。 製品の最終価格は、原材料から流通コストまで、各要素のコストを考慮した最終結果です。 しかし、それだけではありません。製品を販売可能にするには、顧客でさえもリーズナブルな価格を見つける必要があります。

これは価格最適化の専門知識であり、製造業者と顧客の両方に受け入れられ、有益な可能な限り最良の見積もりを見つけることが秘訣です。 価格最適化のための最新のソリューションは、利益の最大化と製品の効率を中心にモデル化されています。

データサイエンスは、内部ソースや市場の競合他社からの価格設定とコストの両方を含むデータの集約と分析のためのツールを使用して、最適化された価格変動を抽出します。 市場競争は、世界中の顧客のニーズや好みの変化や変動と相まって、データサイエンスを製造業の貴重なツールにしています。

スマートファクトリーでの自動化とロボット化

自動化への大きな動きには、大きな投資が伴います。 世界中のシステムインテグレーターとエンジニアは、データサイエンスの進歩をガイドとして使用して、リソースの効果的な割り当てと生産性の大幅な向上につながる道筋を示しています。 データサイエンティストは、予測および分析ツールを使用して、最適な利益をもたらす最良のコスト削減の機会を決定します。

洞察は、エンジニアが操作モードで使用し、製造業者がロボット工学と自動化技術に投資しながら最善の決定を下せるようにします。 これが、データサイエンスが、現在稼働している最高の生産施設のいくつかで設計と最適化に取り組む新しい方法を提供する方法です。 新しいテクノロジー、設計、および機械によって引き起こされる生産への影響を理解するための実世界のデータの使用は、製造業にとって革命的です。

サプライチェーンの最適化

サプライチェーンのリスクの管理は、達成するのが簡単なことではありません。 この分野の複雑さと予測不可能性により、データサイエンティストが扱うのに適した仕事になっています。 燃料費と送料、価格の違い、市場の不足、関税から地域の天気に至るまでの入力を処理することは、データポイントに変換するだけで、データサイエンスの領域になります。

適切なデータサイエンスモデルを使用すると、リスクを最小限に抑え、不要な費用を回避し、節約につながる市場の変化を予測できます。 サプライチェーンに使用される別の用語はバリューチェーンであり、理由がないわけではありません。 これは、必要な要素を組立工場に届けるために働くさまざまな部品や材料のすべてのメーカーを含む時計仕掛けのシステムとして機能します。

特定の製造業者から発せられ、特定の場所で生産され、最終製品を形成するために一緒になって、生産のさまざまな段階でのさまざまな要素のこの関係は複雑です。 材料の不足や納期の遅れなどの単純な不測の事態は、製造プロセスでコストのかかる間違いになる可能性があります。 データサイエンティストは、入力と出力のパターンを分析および予測して、リスクを最小限に抑え、システムの円滑な実行を保証します。

製品の設計と開発

マテリアルデザインと決定の検証は、顧客のニーズと好みを分析することにより、データサイエンスから取得できます。 製品開発は、契約メーカーが提供する主要なサービスの1つです。 彼らの製品デザインと機能は、顧客の選択と要件に共鳴する必要があります。 データサイエンスツールは、顧客またはグループの固有の仕様に適合するアイテムを作成するための最良の方法を決定するためによく使用されます。

データサイエンスは、新しいアイテムの作成や既存のアイテムの改善に使用して、消費者の好みや市場の傾向を分析することもできます。 顧客からのフィードバックから得られた実用的な洞察は、製品を改善して顧客の要件を満たし、製造業者に利益をもたらすために製品マーケターが使用できます。

在庫管理と需要予測

需要予測には、効率的な意思決定を目的としたビッグデータの分析が必要なため、専門家や会計士の多大な作業が伴います。 在庫管理との強い関係により、2つのフィールドは文字通り互いに依存してスムーズに機能します。 それらの相互関係への洞察は、需要予測で利用されるのはサプライチェーンからのデータであるという事実から引き出すことができます。

需要予測は、製造業者の生産システムを効率的に管理するために重要です。 データを分析するだけで在庫を管理できるため、不要になる可能性のあるアイテムの保管にかかるコストが削減されます。 需要予測におけるデータサイエンスのアプリケーションの利点は、データ入力を継続的に更新できることです。

したがって、予測は、生産環境、市場、または材料の入手可能性における外部の変化に注意して、現在の状況に関連します。 これにより、両方の当事者がより効率的に活動を規制できる、より良いサプライヤーとメーカーの関係を維持することができます。 データサイエンスとそのアプリケーションに関するこの初心者向けガイドで、データサイエンスアプリケーションの詳細をご覧ください。

効率とコンピュータビジョンアプリケーション

大手企業にとって、持続可能性は彼らの長期戦略に関してますます支配的な関心事になりつつあります。 製造業者は、環境危機における彼らの役割の一部として、炭素排出量を削減し、エネルギーを節約するという野心的な目標を設定しています。 これには、効率的な生産を維持しながら、サプライチェーン管理やエネルギー使用量の見積もりなどを含む複雑な計算が含まれます。

データサイエンスは、コンピュータービジョンアプリケーションとAIを活用したテクノロジーで、これらの超過目標を達成するために信頼できます。 オブジェクトの識別、検出、分類などの最新の品質管理方法を使用して、プロセスをコンピュータービジョンで監視し、目的の結果を得ることができます。

データを使用して画像を作成し、現在のプロセスの不一致を特定して必要な変更を加えることで、既存のモデル、理想的なケース、および将来の期待とアルゴリズムで比較できます。 コンピュータビジョンアプリケーションを使用することの多くの利点の中で、メーカーは品質管理の改善、人件費の削減、継続的な操作性、および高速処理能力を得ることができます。

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結論

今日、間違いなく、製造会社とサービス指向の企業は、完全に統合されたコラボレーションシステムがリアルタイムの応答を提供して、工場と供給における顧客のニーズの変化する条件と要求に対応できるようにするために、データサイエンスに移行しています。通信網。

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