8 interessanti applicazioni di scienza dei dati nell'industria manifatturiera [2022]

La scienza dei dati sta dominando la maggior parte dei settori oggi, poiché la maggior parte di essi opera sulla base dei dati. Ha rivoluzionato il modo in cui i dati vengono percepiti da diversi settori. Considerando il vasto campo della scienza dei dati e le sue diverse applicazioni, ci si aspetta solo che troverà il suo punto debole anche nella produzione.

L'industria manifatturiera sta attraversando un'enorme trasformazione supportata dall'era digitale di oggi che richiede una maggiore agilità per clienti, partner commerciali e fornitori. La scalabilità e la velocità crescenti possono essere difficili per i produttori ed è qui che entra in gioco la scienza dei dati.

L'analisi dei big data promuove la produzione intelligente. Secondo una previsione di IDC, entro il 2021 almeno un quinto dei maggiori produttori farà affidamento sull'intelligenza incorporata basata su applicazioni di dati cognitivi (come Machine Learning e AI) e Internet of Things o IoT, quindi è necessario apprendimento dell'Intelligenza Artificiale e dell'Apprendimento Automatico . Si tradurrà nell'automazione di processi su larga scala, accelerando i tempi di esecuzione di quasi il 25%. Se sei un principiante e desideri acquisire esperienza nella scienza dei dati, dai un'occhiata alle nostre certificazioni in scienza dei dati delle migliori università.

Il ruolo dei big data nella produzione

Mentre i big data si aprono la strada ai produttori di tutto il mondo, i data scientist sono giustamente considerati i nuovi lavoratori delle fabbriche. Aziende leader come GM e Ford integrano dati in grandi quantità da fonti sia esterne che interne, da processori e sensori, al fine di migliorare la loro produzione, ridurre i costi energetici e aumentare la produzione. Anche le aziende più piccole hanno scoperto i vantaggi associati all'uso dei big data.

• I big data non sono solo più economici da utilizzare, ma anche meno costosi da archiviare.
• La crescente sofisticatezza del software di analisi lo ha reso diffuso.
• Le macchine per la lavorazione parallela diventano facilmente accessibili ai produttori.

Tuttavia, questo è anche un ambiente in cui non c'è quasi spazio per gli errori!

Applicazioni della scienza dei dati nella produzione

Il modo in cui la scienza dei dati viene applicata nel settore manifatturiero è unico sotto certi aspetti, considerando i requisiti specifici del settore. Viene utilizzato principalmente per fornire preziose informazioni ai produttori con l'obiettivo di massimizzare i profitti, ridurre al minimo i rischi e valutare la produttività. Ecco un elenco che fornisce le principali applicazioni della scienza dei dati nel settore manifatturiero:

Analisi predittiva o dati in tempo reale di prestazioni e qualità

La raccolta di dati da operatori e macchine viene utilizzata per creare una serie di KPI o indicatori chiave di prestazione come l'efficacia complessiva delle apparecchiature o l'OEE. Ciò consente un'analisi della causa principale degli scarti e dei tempi di fermo guidati dai dati. La scienza dei dati viene quindi utilizzata per offrire un approccio proattivo e reattivo alla manutenzione e all'ottimizzazione delle macchine.

La capacità di generare una risposta più rapida ai problemi ha un impatto diretto sulla produttività e costosi tempi di fermo macchina. La creazione di un modello predittivo che monitora le prestazioni della macchina e i tempi di fermo può quindi essere utilizzata per anticipare la natura dei guadagni di rendimento, l'impatto di eventuali modifiche esterne, la riduzione degli scarti e la qualità. Questo, a sua volta, aiuterà i produttori a scoprire nuovi metodi e modi per affrontare il miglioramento della qualità e la gestione dei costi.

Manutenzione preventiva e previsione dei guasti

La produzione nella produzione moderna ha pochissime celle o macchine critiche da cui dipendere. I dati utilizzati per il monitoraggio in tempo reale possono essere ulteriormente analizzati per prevenire guasti alle macchine e migliorare la gestione delle risorse. Gli scienziati dei dati utilizzano la conoscenza della macchina e prendono nota dei motivi per cui potrebbe non riuscire per fare queste previsioni.

I dati di processo che indicano vibrazioni e temperature diverse vengono utilizzati nella produzione di big data per prevedere in anticipo il guasto di una macchina. Tracciando le deviazioni rispetto alle impostazioni per prestazioni ottimali delle macchine, è possibile segnalare agli ingegneri di adottare misure preventive quando necessario, creando la possibilità per i produttori di evitare guasti critici.

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Ottimizzazione dei prezzi

Nel determinare il costo di un prodotto devono essere presi in considerazione numerosi criteri e fattori. Ogni fase coinvolta nel processo di produzione e vendita dell'oggetto conta. Il prezzo finale del prodotto è il risultato finale della presa in considerazione del costo di ogni elemento, a partire dalla materia prima fino ai costi di distribuzione. Ma non è tutto, perché un prodotto sia vendibile, anche il cliente deve trovare un prezzo ragionevole.

Questa è l'esperienza dell'ottimizzazione dei prezzi in cui il trucco è trovare la migliore offerta possibile accettabile e vantaggiosa sia per il produttore che per il cliente. Le moderne soluzioni per l'ottimizzazione dei prezzi si basano sulla massimizzazione del profitto e sull'efficienza del prodotto.

La scienza dei dati utilizza strumenti per l'aggregazione e l'analisi dei dati, inclusi prezzi e costi da fonti interne e concorrenti di mercato per estrarre varianti di prezzo ottimizzate. La concorrenza del mercato, in combinazione con il cambiamento e le fluttuazioni delle esigenze e preferenze dei clienti in tutto il mondo, rende la scienza dei dati uno strumento prezioso nella produzione.

Automazione e Robotizzazione nella Smart Factory

Il grande passo verso l'automazione comporta grandi investimenti. Integratori di sistemi e ingegneri di tutto il mondo tracciano il loro percorso utilizzando i progressi della scienza dei dati come guida per un'allocazione efficace delle risorse e significativi guadagni di produttività. I data scientist utilizzano strumenti predittivi e analitici per determinare le migliori opportunità di risparmio sui costi che producono vantaggi ottimali.

Le informazioni vengono quindi utilizzate dagli ingegneri nella loro modalità operativa e consentono ai produttori di prendere la decisione migliore mentre investono i loro soldi nella robotica e nella tecnologia di automazione. È così che la scienza dei dati fornisce un nuovo modo di affrontare la progettazione e l'ottimizzazione in alcuni dei migliori impianti di produzione oggi operativi. L'uso di dati del mondo reale per comprendere l'effetto sulla produzione causato da nuove tecnologie, design e macchinari è stato rivoluzionario per l'industria manifatturiera.

Ottimizzazione della catena di approvvigionamento

La gestione del rischio della filiera non è un'impresa facile da raggiungere. La complessità e l'imprevedibilità di questa arena lo rendono un lavoro più adatto da gestire per i data scientist. Lavorare con input che vanno dai costi di carburante e spedizione, differenze di prezzo, scarsità di mercato e tariffe al clima locale è il dominio della scienza dei dati semplicemente convertendoli in punti dati.

Utilizzando il giusto modello di data science, è possibile anticipare i cambiamenti del mercato per ridurre al minimo i rischi, evitare spese inutili e ottenere risparmi. Un altro termine utilizzato per le catene di approvvigionamento è catene del valore e non è senza motivo. Funziona come un sistema a orologeria che include tutti i produttori di parti e materiali diversi che lavorano per fornire gli elementi necessari agli impianti di assemblaggio.

Questa relazione di elementi diversi nelle varie fasi della produzione che provengono da un determinato produttore e prodotti in un determinato luogo, che si uniscono per formare il prodotto finale è complessa. Semplici imprevisti come scarsità di materiale o consegne in ritardo possono essere errori costosi nel processo di produzione. I data scientist analizzano e prevedono modelli di input e output per ridurre al minimo i rischi e garantire un funzionamento regolare del sistema.

Progettazione e sviluppo del prodotto

La convalida della progettazione e delle decisioni dei materiali può essere ottenuta dalla scienza dei dati analizzando le esigenze e le preferenze dei clienti. Lo sviluppo del prodotto è uno dei principali servizi forniti dai produttori a contratto. I design e le caratteristiche dei loro prodotti devono essere in sintonia con la scelta e le esigenze del cliente. Gli strumenti di data science vengono spesso utilizzati per determinare il modo migliore per produrre un articolo che soddisfi le specifiche uniche di un cliente o di un gruppo.

La scienza dei dati può essere utilizzata anche nella produzione di un nuovo articolo o nel miglioramento di un articolo esistente per analizzare le preferenze dei consumatori e le tendenze del mercato. Le informazioni fruibili dal feedback dei clienti possono essere utilizzate dai marketer dei prodotti per migliorare i prodotti per soddisfare i requisiti dei clienti e trarre profitto dai produttori.

Gestione dell'inventario e previsione della domanda

La previsione della domanda comporta un lavoro enorme per specialisti e contabili in quanto richiede l'analisi dei big data finalizzata a un processo decisionale efficiente. La forte relazione che condivide con la gestione dell'inventario fa sì che i due campi dipendano letteralmente l'uno dall'altro per il buon funzionamento. Si può trarre un'idea della loro interrelazione dal fatto che sono i dati delle catene di approvvigionamento che vengono utilizzati nella previsione della domanda.

La previsione della domanda è fondamentale per la gestione efficiente del sistema di produzione per un produttore. L'opportunità di controllare l'inventario semplicemente analizzando i dati riduce i costi sostenuti per l'archiviazione di articoli di cui potresti non aver mai bisogno. Il bello dell'applicazione nella scienza dei dati nella previsione della domanda è che l'input dei dati può essere continuamente aggiornato.

Pertanto, le previsioni saranno pertinenti alla situazione attuale, tenendo conto di eventuali cambiamenti esterni nell'ambiente produttivo, nel mercato o nella disponibilità dei materiali. Questo, a sua volta, aiuta a mantenere una migliore relazione fornitore-produttore in cui entrambe le parti possono regolare le proprie attività in modo più efficiente. Scopri di più sulle applicazioni della scienza dei dati in questa guida per principianti alla scienza dei dati e alle sue applicazioni.

Efficienza e applicazioni di visione artificiale

Per le aziende leader, la sostenibilità sta diventando sempre più una preoccupazione dominante quando si tratta della loro strategia a lungo termine. I produttori stanno fissando obiettivi ambiziosi per ridurre le emissioni di carbonio e risparmiare energia come parte del loro ruolo nella crisi ambientale. Ciò include calcoli complessi che coinvolgono la gestione della catena di approvvigionamento, la stima del consumo energetico e così via mantenendo una produzione efficiente.

Si può fare affidamento sulla scienza dei dati per raggiungere questi obiettivi superiori con le sue applicazioni di visione artificiale e le tecnologie basate sull'intelligenza artificiale. Utilizzando moderni metodi di controllo della qualità come l'identificazione, il rilevamento e la classificazione degli oggetti, il processo può essere monitorato attraverso la visione artificiale per ottenere i risultati desiderati.

I dati possono essere utilizzati per creare immagini che vengono poi confrontate algoritmicamente con modelli esistenti, casi ideali e aspettative future, identificando discrepanze nel processo attuale e apportando le modifiche necessarie. Tra i numerosi vantaggi dell'utilizzo delle applicazioni di visione artificiale, i produttori possono ottenere un migliore controllo della qualità, una riduzione del costo della manodopera, un'operatività continua e una capacità di elaborazione ad alta velocità.

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Conclusione

Oggi, senza dubbio, le aziende manifatturiere, così come le aziende orientate ai servizi, si stanno muovendo verso la scienza dei dati per disporre di sistemi collaborativi completamente integrati che forniscano risposte in tempo reale per soddisfare le mutevoli condizioni e richieste delle esigenze dei clienti in fabbrica e fornitura Rete.

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