8 applications intéressantes de la science des données dans l'industrie manufacturière [2022]

La science des données domine aujourd'hui la plupart des industries, car la plupart d'entre elles fonctionnent sur la base de données. Il a révolutionné la façon dont les données sont perçues par différentes industries. Compte tenu du vaste domaine de la science des données et de ses diverses applications, on s'attend seulement à ce qu'elle trouve également sa place dans la fabrication.

L'industrie manufacturière subit une énorme transformation soutenue par l'ère numérique d'aujourd'hui qui nécessite une plus grande agilité pour les clients, les partenaires commerciaux et les fournisseurs. L'échelle et la vitesse croissantes peuvent être difficiles pour les fabricants, et c'est là que la science des données entre en jeu.

L'analyse des mégadonnées favorise la fabrication intelligente. Selon une prédiction d'IDC, d'ici 2021, au moins un cinquième des plus grands fabricants s'appuieront sur l'intelligence intégrée basée sur des applications de données cognitives (comme l'apprentissage automatique et l'IA) et l'Internet des objets ou l'IoT. apprendre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique . Il en résultera l'automatisation de processus à grande échelle accélérant le temps d'exécution de près de 25 %. Si vous êtes débutant et souhaitez acquérir une expertise en science des données, consultez nos certifications en science des données des meilleures universités.

Le rôle du Big Data dans la fabrication

Alors que les mégadonnées ouvrent la voie aux fabricants du monde entier, les scientifiques des données sont à juste titre considérés comme les nouveaux ouvriers d'usine. Des entreprises leaders comme GM et Ford intègrent d'énormes quantités de données provenant de sources externes et internes, de processeurs et de capteurs, afin d'améliorer leur production, de réduire les coûts énergétiques et d'augmenter la production. Même les plus petites entreprises ont découvert les avantages associés à l'utilisation des mégadonnées.

• Le Big Data est non seulement moins cher à utiliser, mais aussi moins cher à stocker.
• La sophistication croissante des logiciels d'analyse les a généralisés.
• Les machines de traitement parallèle deviennent facilement accessibles aux industriels.

Cependant, c'est aussi un environnement où il n'y a pratiquement pas de place pour l'erreur !

Applications de la science des données dans la fabrication

La façon dont la science des données est appliquée à la fabrication est unique à certains égards, compte tenu des exigences spécifiques du domaine. Il est principalement utilisé pour fournir des informations précieuses aux fabricants visant à maximiser les bénéfices, à minimiser les risques et à évaluer la productivité. Voici une liste fournissant les principales applications de la science des données dans le secteur manufacturier :

Analyse prédictive ou données en temps réel de performance et de qualité

La collecte de données auprès des opérateurs et des machines est utilisée pour créer un ensemble de KPI ou d'indicateurs de performance clés tels que l'efficacité globale de l'équipement ou l'OEE. Cela permet une analyse des causes profondes des rebuts et des temps d'arrêt en fonction des données. La science des données est donc utilisée pour offrir une approche proactive et réactive de la maintenance et de l'optimisation des machines.

La capacité à générer une réponse plus rapide aux problèmes a un impact direct sur la productivité et les temps d'arrêt coûteux. La création d'un modèle prédictif qui surveille les performances et les temps d'arrêt des machines peut ensuite être utilisée pour anticiper la nature des gains de rendement, l'impact de tout changement externe, la réduction des rebuts et la qualité. Cela aidera ensuite les fabricants à découvrir de nouvelles méthodes et façons d'aborder l'amélioration de la qualité et la gestion des coûts.

Maintenance préventive et prévision des pannes

La production dans l'industrie manufacturière moderne a très peu de cellules ou de machines critiques sur lesquelles s'appuyer. Les données utilisées pour la surveillance en temps réel peuvent être analysées plus en détail pour éviter les pannes de machine et améliorer la gestion des actifs. Les scientifiques des données utilisent les connaissances de la machine et notent les raisons pour lesquelles elle peut échouer afin de faire ces prédictions.

Les données de processus indiquant les variations de vibration et de température sont utilisées dans la fabrication de mégadonnées pour prédire la défaillance d'une machine à l'avance. En traçant les écarts par rapport aux réglages pour des performances optimales des machines, les ingénieurs peuvent être invités à prendre des mesures préventives si nécessaire, créant ainsi la possibilité pour les fabricants d'éviter une défaillance critique.

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Optimisation des prix

De nombreux critères et facteurs doivent être pris en compte lors de la détermination du coût d'un produit. Chaque étape du processus de fabrication et de vente de l'article compte. Le prix final du produit est le résultat final de la prise en compte du coût de chaque élément, depuis la matière première jusqu'aux coûts de distribution. Mais ce n'est pas tout, pour qu'un produit soit vendable, il faut que même le client trouve le prix raisonnable.

C'est l'expertise de l'optimisation des prix où l'astuce consiste à trouver le meilleur devis possible acceptable et avantageux pour le fabricant et le client. Les solutions modernes d'optimisation des prix sont modélisées autour de la maximisation des bénéfices et de l'efficacité des produits.

La science des données utilise des outils pour l'agrégation et l'analyse des données, y compris les prix et les coûts provenant de sources internes et des concurrents du marché pour extraire des variantes de prix optimisées. La concurrence sur le marché, combinée au changement et aux fluctuations des besoins et des préférences des clients dans le monde entier, fait de la science des données un outil précieux dans la fabrication.

Automatisation et robotisation dans l'usine intelligente

Le grand pas vers l'automatisation implique de gros investissements. Les intégrateurs de systèmes et les ingénieurs du monde entier tracent leur chemin en utilisant les progrès de la science des données comme guide les menant à une allocation efficace des ressources et à des gains de productivité significatifs. Les scientifiques des données utilisent des outils prédictifs et analytiques pour déterminer les meilleures opportunités de réduction des coûts produisant des avantages optimaux.

Les connaissances sont ensuite utilisées par les ingénieurs dans leur mode de fonctionnement et permettent aux fabricants de prendre la meilleure décision tout en investissant leur argent dans la robotique et la technologie d'automatisation. C'est ainsi que la science des données offre une nouvelle façon d'aborder la conception et l'optimisation dans certaines des meilleures installations de production en activité aujourd'hui. L'utilisation de données du monde réel pour comprendre l'effet sur la production causé par les nouvelles technologies, conceptions et machines a été révolutionnaire pour l'industrie manufacturière.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement

La gestion des risques de la chaîne d'approvisionnement n'est pas une tâche facile à réaliser. La complexité et l'imprévisibilité de ce domaine en font un travail plus adapté aux data scientists à gérer. Travailler avec des intrants allant des coûts de carburant et d'expédition, des différences de prix, de la rareté du marché et des tarifs à la météo locale est le domaine de la science des données en les convertissant simplement en points de données.

En utilisant le bon modèle de science des données, les changements du marché peuvent être anticipés pour minimiser les risques, éviter les dépenses inutiles et générer des économies. Un autre terme utilisé pour les chaînes d'approvisionnement est les chaînes de valeur et ce n'est pas sans raison. Il fonctionne comme un système d'horlogerie qui comprend tous les fabricants de différentes pièces et matériaux travaillant pour livrer les éléments requis aux usines d'assemblage.

Cette relation entre différents éléments à différentes étapes de la production émanant d'un certain fabricant et étant produits à un certain endroit, s'unissant pour former le produit final est complexe. De simples imprévus comme la rareté des matériaux ou les retards de livraison peuvent être des erreurs coûteuses dans le processus de production. Les scientifiques des données analysent et prédisent les modèles d'entrées et de sorties pour minimiser les risques et assurer le bon fonctionnement du système.

Conception et développement de produits

La validation de la conception des matériaux et des décisions peut être obtenue à partir de la science des données en analysant les besoins et les préférences des clients. Le développement de produits est l'un des principaux services fournis par les sous-traitants. La conception et les fonctionnalités de leurs produits doivent correspondre aux choix et aux exigences de leurs clients. Les outils de science des données sont souvent utilisés pour déterminer la meilleure façon de produire un article en fonction des spécifications uniques d'un client ou d'un groupe.

La science des données peut également être utilisée dans la production d'un nouvel article ou améliorer un article existant pour analyser les préférences des consommateurs et les tendances du marché. Les informations exploitables issues des commentaires des clients peuvent être utilisées par les spécialistes du marketing de produits pour améliorer les produits afin de répondre aux exigences des clients et de profiter aux fabricants.

Gestion des stocks et prévision de la demande

La prévision de la demande implique un travail massif pour les spécialistes et les comptables car elle nécessite une analyse de données volumineuses visant à une prise de décision efficace. La relation étroite qu'il partage avec la gestion des stocks rend les deux domaines littéralement dépendants l'un de l'autre pour leur bon fonctionnement. Un aperçu de leur interrelation peut être tiré du fait que ce sont les données des chaînes d'approvisionnement qui sont utilisées dans la prévision de la demande.

La prévision de la demande est essentielle à la gestion efficace du système de production d'un fabricant. La possibilité de contrôler l'inventaire simplement en analysant les données réduit les coûts liés au stockage d'articles dont vous n'aurez peut-être jamais besoin. La beauté de l'application de la science des données dans la prévision de la demande réside dans le fait que l'entrée de données peut être continuellement mise à jour.

Par conséquent, les prévisions seront pertinentes pour la situation actuelle, en tenant compte de tout changement externe dans l'environnement de production, le marché ou la disponibilité des matériaux. Ceci, à son tour, aide à maintenir une meilleure relation fournisseur-fabricant où les deux parties peuvent réguler leurs activités plus efficacement. Apprenez-en plus sur les applications de la science des données dans ce guide du débutant sur la science des données et ses applications.

Applications d'efficacité et de vision par ordinateur

Pour les grandes entreprises, la durabilité devient de plus en plus une préoccupation dominante lorsqu'il s'agit de leur stratégie à long terme. Les fabricants se fixent des objectifs ambitieux pour réduire les émissions de carbone et économiser l'énergie dans le cadre de leur rôle dans la crise environnementale. Cela inclut des calculs complexes impliquant la gestion de la chaîne d'approvisionnement, l'estimation de la consommation d'énergie, etc., tout en maintenant une production efficace.

On peut compter sur la science des données pour atteindre ces objectifs ambitieux avec ses applications de vision par ordinateur et ses technologies alimentées par l'IA. En utilisant des méthodes modernes de contrôle de la qualité telles que l'identification, la détection et la classification des objets, le processus peut être surveillé par vision par ordinateur pour obtenir les résultats souhaités.

Les données peuvent être utilisées pour créer des images qui sont ensuite comparées de manière algorithmique aux modèles existants, aux cas idéaux et aux attentes futures en identifiant les écarts dans le processus actuel et en apportant les modifications nécessaires. Parmi les nombreux avantages de l'utilisation d'applications de vision par ordinateur, les fabricants peuvent obtenir un meilleur contrôle de la qualité, une réduction des coûts de main-d'œuvre, une opérabilité continue et une capacité de traitement à grande vitesse.

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Conclusion

Aujourd'hui, sans aucun doute, les entreprises manufacturières, ainsi que les entreprises axées sur les services, se tournent vers la science des données pour disposer de systèmes collaboratifs entièrement intégrés fournissant des réponses en temps réel pour répondre aux conditions et aux demandes changeantes des besoins des clients dans l'usine et l'approvisionnement. réseau.

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