제조 산업의 8가지 흥미로운 데이터 과학 응용 [2022]

데이터 과학은 오늘날 대부분의 산업을 지배하고 있으며 대부분이 데이터를 기반으로 운영됩니다. 다양한 산업에서 데이터를 인식하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 데이터 사이언스의 광대한 분야와 다양한 응용을 고려할 때 제조업에서도 스윗스팟을 찾을 수 있을 것으로 기대된다.

제조 산업은 고객, 비즈니스 파트너 및 공급업체를 위해 더 큰 민첩성을 요구하는 오늘날의 디지털 시대에 의해 지원되는 거대한 변화를 겪고 있습니다. 증가하는 규모와 속도는 제조업체에 도전이 될 수 있으며, 바로 여기에 데이터 과학이 필요합니다.

빅 데이터 분석은 스마트 제조를 촉진합니다. IDC의 예측에 따르면 2021년까지 최대 제조업체의 5분의 1 이상이 인지 데이터 애플리케이션(예: 머신 러닝 및 AI)과 사물 인터넷 또는 IoT를 기반으로 하는 임베디드 인텔리전스에 의존할 것이므로 다음이 필요합니다. 인공 지능 및 기계 학습 학습 . 대규모 프로세스의 자동화로 인해 실행 시간이 거의 25% 빨라집니다. 초보자이고 데이터 과학에 대한 전문 지식을 얻고 싶다면 최고의 대학에서 제공하는 데이터 과학 인증을 확인하십시오.

제조에서 빅 데이터의 역할

빅 데이터가 전 세계 제조업체를 위한 길을 열면서 데이터 과학자는 새로운 공장 작업자로 적절하게 간주됩니다. GM 및 Ford와 같은 선도 기업은 생산을 개선하고 에너지 비용을 줄이며 생산을 늘리기 위해 프로세서와 센서의 외부 및 내부 소스에서 엄청난 양의 데이터를 통합합니다. 소규모 기업도 빅 데이터 사용과 관련된 이점을 발견했습니다.

• 빅 데이터는 사용 비용이 저렴할 뿐만 아니라 저장 비용도 저렴합니다.
• 분석 소프트웨어의 고도화로 인해 널리 보급되었습니다.
• 병렬 처리 기계는 제조업체가 쉽게 액세스할 수 있습니다.

그러나 이것은 오류의 여지가 거의 없는 환경이기도 합니다!

제조에서 데이터 과학의 응용

데이터 과학이 제조에 적용되는 방식은 현장의 특정 요구 사항을 고려하여 특정 방식으로 고유합니다. 주로 이익 극대화, 위험 최소화 및 생산성 평가를 목표로 하는 제조업체에 귀중한 통찰력을 제공하는 데 사용됩니다. 다음은 제조에서 데이터 과학의 주요 응용 프로그램을 제공하는 목록입니다.

성능 및 품질에 대한 예측 분석 또는 실시간 데이터

운영자 및 기계의 데이터 수집은 전체 장비 효율성 또는 OEE와 같은 KPI 또는 핵심 성과 지표 세트를 생성하는 데 사용됩니다. 이를 통해 데이터로 인한 스크랩 및 다운타임의 근본 원인을 분석할 수 있습니다. 따라서 데이터 과학은 기계 유지 관리 및 최적화에 대한 사전 대응적이고 대응적인 접근 방식을 제공하는 데 활용됩니다.

문제에 더 빠르게 대응할 수 있는 능력은 생산성과 비용이 많이 드는 가동 중지 시간에 직접적인 영향을 미칩니다. 그런 다음 장비 성능 및 가동 중지 시간을 모니터링하는 예측 모델을 생성하여 수율 향상의 특성, 외부 변경의 영향, 스크랩 감소 및 품질을 예측할 수 있습니다. 이는 제조업체가 품질 개선 및 비용 관리에 접근하는 새로운 방법과 방법을 찾는 데 도움이 됩니다.

예방적 유지보수 및 장애 예측

현대 제조의 생산에는 의존해야 할 중요한 셀이나 기계가 거의 없습니다. 실시간 모니터링에 사용되는 데이터를 추가로 분석하여 기계 고장을 예방하고 자산 관리를 개선할 수 있습니다. 데이터 과학자는 기계에 대한 지식을 활용하고 이러한 예측을 하기 위해 기계가 실패할 수 있는 이유를 기록합니다.

다양한 진동과 온도를 나타내는 공정 데이터는 빅데이터 제조에 사용되어 기계의 고장을 사전에 예측합니다. 기계의 최적 성능을 위한 설정에 대한 편차를 추적하여 엔지니어는 필요할 때 예방 조치를 취하도록 신호를 보낼 수 있어 제조업체가 심각한 오류를 피할 수 있습니다.

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가격 최적화

제품의 비용을 결정할 때는 수많은 기준과 요소를 고려해야 합니다. 품목을 제조하고 판매하는 과정과 관련된 각 단계가 중요합니다. 제품의 최종 가격은 원자재에서 시작하여 유통 비용까지 각 요소의 비용을 고려한 최종 결과입니다. 그러나 그것이 전부는 아닙니다. 제품이 판매되기 위해서는 고객조차도 합리적인 가격을 찾아야 합니다.

이것은 트릭이 제조업체와 고객 모두에게 수용 가능하고 유익한 최상의 견적을 찾는 것인 가격 최적화의 전문 지식입니다. 가격 최적화를 위한 최신 솔루션은 이익 극대화 및 제품 효율성을 중심으로 모델링됩니다.

데이터 과학은 최적화된 가격 변형을 추출하기 위해 내부 소스 및 시장 경쟁자의 가격 및 비용을 포함하여 데이터 집계 및 분석을 위한 도구를 사용합니다. 전 세계의 고객 요구 및 선호도의 변화 및 변동과 함께 시장 경쟁은 데이터 과학을 제조에서 중요한 도구로 만듭니다.

스마트 팩토리의 자동화 및 로봇화

자동화를 향한 큰 움직임에는 막대한 투자가 수반됩니다. 전 세계의 시스템 통합자와 엔지니어는 데이터 과학의 발전을 지침으로 사용하여 리소스를 효과적으로 할당하고 상당한 생산성을 향상시키는 경로를 계획합니다. 데이터 과학자는 예측 및 분석 도구를 사용하여 최적의 이점을 제공하는 최상의 비용 절감 기회를 결정합니다.

그런 다음 인사이트는 엔지니어가 운영 모드에서 사용하고 제조업체가 로봇 공학 및 자동화 기술에 돈을 투자하면서 최상의 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이것이 바로 데이터 과학이 오늘날 운영되는 최고의 생산 시설에서 설계 및 최적화에 접근하는 새로운 방법을 제공하는 방법입니다. 새로운 기술, 설계 및 기계가 생산에 미치는 영향을 이해하기 위해 실제 데이터를 사용하는 것은 제조 산업에 있어 혁명적이었습니다.

공급망 최적화

공급망 위험 관리는 달성하기 쉬운 일이 아닙니다. 이 분야의 복잡성과 예측 불가능성으로 인해 데이터 과학자가 처리해야 하는 작업에 더 적합합니다. 연료 및 운송 비용, 가격 차이, 시장 희소성 및 관세에서 현지 날씨에 이르기까지 다양한 입력으로 작업하는 것은 단순히 데이터 포인트로 변환하여 데이터 과학의 영역입니다.

올바른 데이터 과학 모델을 사용하면 시장 변화를 예상하여 위험을 최소화하고 불필요한 비용을 피하며 비용을 절감할 수 있습니다. 공급망에 사용되는 또 다른 용어는 가치 사슬이며 이유가 없습니다. 그것은 조립 공장에 필요한 요소를 전달하기 위해 일하는 다양한 부품 및 재료의 모든 제조업체를 포함하는 시계 시스템으로 작동합니다.

특정 제조업체에서 나오고 특정 장소에서 생산되어 최종 제품을 형성하기 위해 모이는 다양한 생산 단계의 서로 다른 요소의 관계는 복잡합니다. 자재 부족이나 배송 지연과 같은 단순한 우발 상황은 생산 과정에서 비용이 많이 드는 실수가 될 수 있습니다. 데이터 과학자는 입력 및 출력 패턴을 분석 및 예측하여 위험을 최소화하고 원활한 시스템을 보장합니다.

제품 설계 및 개발

재료 설계 및 결정의 검증은 고객의 요구와 선호도를 분석하여 데이터 과학에서 얻을 수 있습니다. 제품 개발은 계약 제조업체가 제공하는 주요 서비스 중 하나입니다. 그들의 제품 디자인과 기능은 고객의 선택과 요구 사항을 반영해야 합니다. 데이터 과학 도구는 종종 고객이나 그룹의 고유한 사양에 맞는 항목을 생산하는 가장 좋은 방법을 결정하는 데 사용됩니다.

데이터 과학은 또한 새로운 품목을 생산하거나 기존 품목을 개선하여 소비자 선호도와 시장 동향을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 제품 마케터는 고객 피드백에서 얻은 실행 가능한 통찰력을 사용하여 제품을 개선하여 고객 요구 사항을 충족하고 제조업체에게 이익을 줄 수 있습니다.

재고 관리 및 수요 예측

수요예측은 효율적인 의사결정을 위한 빅데이터 분석을 필요로 하기 때문에 전문가와 회계사의 엄청난 노력이 필요하다. 재고 관리와 공유하는 강력한 관계로 인해 두 필드는 원활한 작동을 위해 문자 그대로 다른 필드에 의존하게 됩니다. 수요 예측에 활용되는 것은 공급망의 데이터라는 사실에서 상호 관계에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

수요 예측은 제조업체의 생산 시스템을 효율적으로 관리하는 데 매우 중요합니다. 단순히 데이터를 분석하여 재고를 관리할 수 있는 기회는 필요하지 않을 수도 있는 품목을 보관하는 데 드는 비용을 절감합니다. 수요 예측의 데이터 과학 응용 프로그램의 장점은 데이터 입력이 지속적으로 업데이트될 수 있다는 것입니다.

따라서 예측은 생산 환경, 시장 또는 자재 가용성의 외부 변화를 기록하면서 현재 상황과 관련이 있습니다. 이는 결과적으로 양 당사자가 더 효율적으로 활동을 규제할 수 있는 더 나은 공급업체-제조업체 관계를 유지하는 데 도움이 됩니다. 데이터 과학 및 응용 프로그램에 대한 이 초보자 가이드에서 데이터 과학 응용 프로그램에 대해 자세히 알아보십시오.

효율성 및 컴퓨터 비전 애플리케이션

선도 기업의 경우 장기 전략과 관련하여 지속 가능성이 점점 더 중요한 관심사가 되고 있습니다. 제조업체는 환경 위기에 대한 역할의 일환으로 탄소 배출량을 줄이고 에너지를 절약하기 위한 야심찬 목표를 설정하고 있습니다. 여기에는 효율적인 생산을 유지하면서 공급망 관리, 에너지 사용량 추정 등과 관련된 복잡한 계산이 포함됩니다.

데이터 과학은 컴퓨터 비전 응용 프로그램과 AI 기반 기술을 통해 이러한 초과 목표를 달성할 수 있습니다. 물체 식별, 감지 및 분류와 같은 최신 품질 관리 방법을 사용하여 컴퓨터 비전을 통해 프로세스를 모니터링하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

데이터를 사용하여 현재 프로세스의 불일치를 식별하고 필요한 변경을 수행하여 기존 모델, 이상적인 사례 및 미래 기대치와 알고리즘적으로 비교하는 이미지를 생성할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 사용하는 많은 이점 중에서 제조업체는 품질 관리 개선, 인건비 절감, 지속적인 작동 및 고속 처리 능력을 얻을 수 있습니다.

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결론

오늘날 의심할 여지 없이 제조 회사와 서비스 지향 기업은 완전히 통합된 협업 시스템이 공장 및 공급에서 고객 요구의 변화하는 조건과 요구를 충족하기 위해 실시간 응답을 제공하기 위해 데이터 과학으로 이동하고 있습니다. 회로망.

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