8 aplicaciones interesantes de ciencia de datos en la industria manufacturera [2022]

La ciencia de datos domina la mayoría de las industrias en la actualidad, ya que la mayoría de ellas operan sobre la base de datos. Ha revolucionado la forma en que las diferentes industrias perciben los datos. Teniendo en cuenta el vasto campo de la ciencia de datos y sus diversas aplicaciones, solo se espera que también encuentre su punto óptimo en la fabricación.

La industria manufacturera está experimentando una gran transformación respaldada por la era digital actual que requiere una mayor agilidad para los clientes, socios comerciales y proveedores. La escala y la velocidad cada vez mayores pueden ser un desafío para los fabricantes, y aquí es donde entra en juego la ciencia de datos.

El análisis de big data promueve la fabricación inteligente. Según una predicción de IDC, para el año 2021, al menos una quinta parte de los fabricantes más grandes dependerán de la inteligencia integrada basada en aplicaciones de datos cognitivos (como Machine Learning e IA) e Internet de las cosas o IoT, por lo que existe la necesidad de aprendizaje Inteligencia artificial y aprendizaje automático . Dará como resultado la automatización de procesos a gran escala acelerando el tiempo de ejecución en casi un 25%. Si es un principiante y quiere adquirir experiencia en ciencia de datos, consulte nuestras certificaciones de ciencia de datos de las mejores universidades.

El papel de Big Data en la fabricación

A medida que los grandes datos allanan el camino para los fabricantes de todo el mundo, los científicos de datos son considerados como los nuevos trabajadores de las fábricas. Empresas líderes como GM y Ford integran grandes cantidades de datos de fuentes internas y externas, de procesadores y sensores, para mejorar su producción, reducir los costos de energía y aumentar la producción. Incluso las empresas más pequeñas han descubierto los beneficios asociados con el uso de big data.

• Big data no solo es más barato de usar, sino también más barato de almacenar.
• La creciente sofisticación del software de análisis lo ha generalizado.
• Las máquinas de procesamiento en paralelo se vuelven fácilmente accesibles para los fabricantes.

Sin embargo, este también es un entorno en el que casi no hay lugar para el error.

Aplicaciones de la ciencia de datos en la fabricación

La forma en que se aplica la ciencia de datos en la fabricación es única en ciertos aspectos, teniendo en cuenta los requisitos específicos del campo. Se utiliza principalmente para proporcionar información valiosa a los fabricantes con el objetivo de maximizar las ganancias, minimizar los riesgos y evaluar la productividad. Aquí hay una lista que proporciona las principales aplicaciones de la ciencia de datos en la fabricación:

Analítica Predictiva o Datos en Tiempo Real de Rendimiento y Calidad

La recopilación de datos de operadores y máquinas se utiliza para crear un conjunto de KPI o indicadores clave de rendimiento como la eficacia general del equipo o OEE. Esto permite un análisis de la causa raíz de los desechos y el tiempo de inactividad impulsado por los datos. Por lo tanto, la ciencia de datos se utiliza para ofrecer un enfoque proactivo y receptivo para el mantenimiento y la optimización de las máquinas.

La capacidad de generar una respuesta más rápida a los problemas tiene un impacto directo en la productividad y el costoso tiempo de inactividad. La creación de un modelo predictivo que supervisa el rendimiento de la máquina y el tiempo de inactividad se puede usar para anticipar la naturaleza de las ganancias de rendimiento, el impacto de cualquier cambio externo, la reducción de desechos y la calidad. Esto, a su vez, ayudará a los fabricantes a descubrir nuevos métodos y formas de abordar la mejora de la calidad y la gestión de costes.

Mantenimiento Preventivo y Predicción de Fallas

La producción en la fabricación moderna tiene muy pocas células o máquinas críticas de las que depender. Los datos utilizados para el monitoreo en tiempo real se pueden analizar más a fondo para evitar fallas en las máquinas y mejorar la gestión de activos. Los científicos de datos hacen uso del conocimiento de la máquina y toman nota de las razones por las que puede fallar para hacer estas predicciones.

Los datos de proceso que indican vibración y temperatura variadas se utilizan en la fabricación de big data para predecir la falla de una máquina de antemano. Al rastrear las desviaciones contra la configuración para un rendimiento óptimo de las máquinas, se puede indicar a los ingenieros que tomen medidas preventivas cuando sea necesario, creando la posibilidad para que los fabricantes eviten fallas críticas.

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Optimización de precios

Hay que tener en cuenta numerosos criterios y factores a la hora de determinar el coste de un producto. Cada etapa involucrada en el proceso de fabricación y venta del artículo cuenta. El precio final del producto es el resultado final de tener en cuenta el coste de cada elemento, desde la materia prima hasta los costes de distribución. Pero eso no es todo, para que un producto sea vendible, incluso el cliente tiene que encontrar el precio razonable.

Esta es la experiencia de la optimización de precios donde el truco es encontrar la mejor cotización posible aceptable y beneficiosa tanto para el fabricante como para el cliente. Las soluciones modernas para la optimización de precios se basan en la maximización de ganancias y la eficiencia del producto.

La ciencia de datos utiliza herramientas para la agregación y el análisis de datos, incluidos precios y costos de fuentes internas y competidores del mercado para extraer variantes de precios optimizadas. La competencia del mercado, en combinación con el cambio y las fluctuaciones en las necesidades y preferencias de los clientes en todo el mundo, hace que la ciencia de datos sea una herramienta valiosa en la fabricación.

Automatización y Robotización en la Smart Factory

El gran paso hacia la automatización implica una gran inversión. Los ingenieros e integradores de sistemas de todo el mundo trazan su camino utilizando los avances en la ciencia de datos como una guía que los lleva a una asignación efectiva de recursos y ganancias significativas de productividad. Los científicos de datos emplean herramientas predictivas y analíticas para determinar las mejores oportunidades de ahorro de costos que generan beneficios óptimos.

Luego, los ingenieros utilizan los conocimientos en su modo de operación y permiten a los fabricantes tomar la mejor decisión mientras invierten su dinero en robótica y tecnología de automatización. Así es como la ciencia de datos proporciona una nueva forma de abordar el diseño y la optimización en algunas de las mejores instalaciones de producción que operan en la actualidad. El uso de datos del mundo real para comprender el efecto en la producción causado por nuevas tecnologías, diseños y maquinaria ha sido revolucionario para la industria manufacturera.

Optimización de la cadena de suministro

La gestión del riesgo de la cadena de suministro no es una hazaña fácil de lograr. La complejidad y la imprevisibilidad de este campo lo convierten en un trabajo más adecuado para que lo manejen los científicos de datos. Trabajar con insumos que van desde costos de combustible y envío, diferencias de precios, escasez de mercado y tarifas hasta el clima local es el dominio de la ciencia de datos simplemente convirtiéndolos en puntos de datos.

Con el modelo de ciencia de datos correcto, se pueden anticipar los cambios del mercado para minimizar el riesgo, evitar gastos innecesarios y generar ahorros. Otro término utilizado para las cadenas de suministro es el de cadenas de valor y no deja de tener una razón. Funciona como un sistema de relojería que incluye a todos los fabricantes de diferentes piezas y materiales que trabajan para entregar los elementos requeridos a las plantas de ensamblaje.

Esta relación de diferentes elementos en varias etapas de producción que emanan de un determinado fabricante y se producen en un lugar determinado, que se unen para formar el producto final, es compleja. Contingencias simples como escasez de material o entregas tardías pueden ser errores costosos en el proceso de producción. Los científicos de datos analizan y predicen patrones de entradas y salidas para minimizar los riesgos y garantizar un sistema que funcione sin problemas.

Diseño y desarrollo de productos

La validación del diseño de materiales y las decisiones se pueden obtener a partir de la ciencia de datos mediante el análisis de las necesidades y preferencias de los clientes. El desarrollo de productos es uno de los principales servicios prestados por los fabricantes por contrato. Los diseños y características de sus productos deben estar en consonancia con la elección y los requisitos de sus clientes. Las herramientas de ciencia de datos a menudo se emplean para determinar la mejor manera de producir un artículo que se adapte a las especificaciones únicas de un cliente o un grupo.

La ciencia de datos también se puede utilizar en la producción de un artículo nuevo o mejorar un artículo existente para analizar las preferencias de los consumidores y las tendencias del mercado. Los especialistas en marketing de productos pueden utilizar los conocimientos procesables de los comentarios de los clientes para mejorar los productos para cumplir con los requisitos de los clientes y beneficiar a los fabricantes.

Gestión de inventario y previsión de demanda

La previsión de la demanda implica un trabajo masivo para los especialistas y contadores, ya que requiere el análisis de grandes datos para una toma de decisiones eficiente. La fuerte relación que comparte con la gestión de inventario hace que los dos campos dependan literalmente del otro para un funcionamiento fluido. Se puede obtener una idea de su interrelación a partir del hecho de que son los datos de las cadenas de suministro los que se utilizan en la previsión de la demanda.

La previsión de la demanda es crucial para la gestión eficiente del sistema de producción de un fabricante. La oportunidad de controlar el inventario simplemente analizando los datos reduce el costo incurrido en el almacenamiento de artículos que quizás nunca necesite. La belleza de la aplicación de la ciencia de datos en el pronóstico de la demanda es que la entrada de datos se puede actualizar continuamente.

Por lo tanto, los pronósticos serán relevantes para la situación actual, tomando nota de cualquier cambio externo en el entorno de producción, el mercado o la disponibilidad de materiales. Esto, a su vez, ayuda a mantener una mejor relación proveedor-fabricante donde ambas partes pueden regular sus actividades de manera más eficiente. Obtenga más información sobre las aplicaciones de la ciencia de datos en esta guía para principiantes sobre la ciencia de datos y sus aplicaciones.

Aplicaciones de Eficiencia y Visión por Computador

Para las empresas líderes, la sostenibilidad se está convirtiendo cada vez más en una preocupación dominante en lo que respecta a su estrategia a largo plazo. Los fabricantes están estableciendo metas ambiciosas para reducir las emisiones de carbono y ahorrar energía como parte de su papel en la crisis ambiental. Esto incluye cálculos complejos que involucran la gestión de la cadena de suministro, la estimación del uso de energía, etc., mientras se mantiene una producción eficiente.

Se puede confiar en la ciencia de datos para cumplir estos objetivos superiores con sus aplicaciones de visión por computadora y tecnologías impulsadas por IA. Usando métodos modernos de control de calidad como la identificación, detección y clasificación de objetos, el proceso se puede monitorear a través de la visión por computadora para lograr los resultados deseados.

Los datos se pueden usar para crear imágenes que luego se comparan algorítmicamente con modelos existentes, casos ideales y expectativas futuras mediante la identificación de discrepancias en el proceso actual y la realización de los cambios necesarios. Entre las muchas ventajas de usar aplicaciones de visión por computadora, los fabricantes pueden obtener un control de calidad mejorado, costos de mano de obra reducidos, operabilidad continua y capacidad de procesamiento de alta velocidad.

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Conclusión

Hoy, sin duda, las empresas manufactureras, así como las empresas orientadas a servicios, se están moviendo hacia la ciencia de datos para contar con sistemas colaborativos totalmente integrados que brinden respuestas en tiempo real para satisfacer las condiciones cambiantes y las demandas de las necesidades de los clientes en la fábrica y el suministro. la red.

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