8 interesujących zastosowań analizy danych w przemyśle wytwórczym [2022]

Data science dominuje obecnie w większości branż, ponieważ większość z nich działa w oparciu o dane. Zrewolucjonizowało sposób postrzegania danych przez różne branże. Biorąc pod uwagę rozległą dziedzinę nauki o danych i jej różnorodne zastosowania, można się spodziewać, że znajdzie on również dobre miejsce w produkcji.

Branża produkcyjna przechodzi ogromną transformację wspieraną przez dzisiejszą erę cyfrową, która wymaga większej elastyczności dla klientów, partnerów biznesowych i dostawców. Rosnąca skala i szybkość mogą stanowić wyzwanie dla producentów i tu właśnie pojawia się nauka o danych.

Analiza big data promuje inteligentną produkcję. Zgodnie z przewidywaniami IDC, do roku 2021 co najmniej jedna piąta największych producentów będzie polegać na wbudowanej inteligencji opartej na aplikacjach danych kognitywnych (takich jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja) oraz Internecie rzeczy lub IoT, więc istnieje potrzeba nauka sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego . Spowoduje to automatyzację procesów o dużej skali, skrócenie czasu realizacji o blisko 25%. Jeśli jesteś początkującym i chcesz zdobyć doświadczenie w nauce o danych, zapoznaj się z naszymi certyfikatami naukowymi z najlepszych uniwersytetów.

Rola Big Data w produkcji

Ponieważ big data toruje drogę producentom na całym świecie, naukowcy zajmujący się danymi są dość trafnie uważani za nowych pracowników fabryk. Wiodące firmy, takie jak GM i Ford, integrują ogromne ilości danych zarówno ze źródeł zewnętrznych, jak i wewnętrznych, z procesorów i czujników, aby usprawnić swoją produkcję, obniżyć koszty energii i zwiększyć produkcję. Nawet mniejsze firmy odkryły korzyści związane z wykorzystaniem big data.

• Big data jest nie tylko tańsza w użyciu, ale także tańsza w przechowywaniu.
• Rosnące wyrafinowanie oprogramowania analitycznego sprawiło, że stało się ono powszechne.
• Maszyny do obróbki równoległej stają się łatwo dostępne dla producentów.

Jest to jednak również środowisko, w którym prawie nie ma miejsca na błędy!

Zastosowania nauki o danych w produkcji

Sposób, w jaki nauka o danych jest stosowana w produkcji, jest pod pewnymi względami wyjątkowy, biorąc pod uwagę specyficzne wymagania tej dziedziny. Służy przede wszystkim do dostarczania cennych informacji producentom, których celem jest maksymalizacja zysku, minimalizacja ryzyka i ocena wydajności. Oto lista przedstawiająca główne zastosowania nauki o danych w produkcji:

Analityka predykcyjna lub dane dotyczące wydajności i jakości w czasie rzeczywistym

Zbieranie danych od operatorów i maszyn służy do tworzenia zestawu wskaźników KPI lub kluczowych wskaźników wydajności, takich jak ogólna efektywność sprzętu lub OEE. Umożliwia to analizę przyczyn źródłowych złomu i przestojów na podstawie danych. Analiza danych jest zatem wykorzystywana do oferowania proaktywnego i elastycznego podejścia do konserwacji i optymalizacji maszyn.

Możliwość szybszej reakcji na problemy ma bezpośredni wpływ na produktywność i kosztowne przestoje. Stworzenie modelu predykcyjnego, który monitoruje wydajność maszyny i przestoje, może być następnie wykorzystane do przewidywania charakteru wzrostu wydajności, wpływu wszelkich zmian zewnętrznych, redukcji ilości odpadów i jakości. To z kolei pomoże producentom odkryć nowe metody i sposoby podejścia do poprawy jakości i zarządzania kosztami.

Konserwacja zapobiegawcza i przewidywanie usterek

Produkcja w nowoczesnej produkcji ma bardzo niewiele krytycznych komórek lub maszyn, na których można polegać. Dane wykorzystywane do monitorowania w czasie rzeczywistym można dalej analizować, aby zapobiec awariom maszyn i usprawnić zarządzanie zasobami. Naukowcy zajmujący się danymi wykorzystują wiedzę o maszynie i odnotowują powody, dla których może ona zawieść, aby dokonać tych prognoz.

Dane procesowe wskazujące na różne wibracje i temperaturę są wykorzystywane w produkcji dużych zbiorów danych do wcześniejszego przewidywania awarii maszyny. Śledząc odchylenia w stosunku do ustawień zapewniających optymalną wydajność maszyn, inżynierowie mogą być sygnalizowani, aby w razie potrzeby podjęli środki zapobiegawcze, stwarzając producentom możliwość uniknięcia krytycznej awarii.

Przeczytaj: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Optymalizacja cen

Przy ustalaniu ceny produktu należy wziąć pod uwagę wiele kryteriów i czynników. Liczy się każdy etap procesu wytwarzania i sprzedaży przedmiotu. Ostateczna cena produktu jest efektem końcowym uwzględnienia kosztu każdego elementu, począwszy od surowca po koszty dystrybucji. Ale to nie wszystko, aby produkt nadawał się do sprzedaży, nawet klient musi znaleźć rozsądną cenę.

To fachowa wiedza na temat optymalizacji cen, w której sztuką jest znalezienie najlepszej możliwej oferty akceptowalnej i korzystnej zarówno dla producenta, jak i klienta. Nowoczesne rozwiązania do optymalizacji cen wzorowane są na maksymalizacji zysku i efektywności produktu.

Nauka o danych wykorzystuje narzędzia do agregacji i analizy danych, w tym zarówno cen, jak i kosztów ze źródeł wewnętrznych i konkurentów rynkowych w celu wyodrębnienia zoptymalizowanych wariantów cenowych. Konkurencja rynkowa w połączeniu ze zmianami i wahaniami potrzeb i preferencji klientów na całym świecie sprawia, że ​​data science jest cennym narzędziem w produkcji.

Automatyzacja i Robotyzacja w Smart Factory

Wielki ruch w kierunku automatyzacji wiąże się z dużymi inwestycjami. Integratorzy systemów i inżynierowie na całym świecie wytyczają swoją ścieżkę, wykorzystując postępy w nauce danych jako przewodnik prowadzący ich do efektywnej alokacji zasobów i znacznego wzrostu wydajności. Naukowcy zajmujący się danymi wykorzystują narzędzia predykcyjne i analityczne, aby określić najlepsze możliwości obniżenia kosztów, przynoszące optymalne korzyści.

Spostrzeżenia są następnie wykorzystywane przez inżynierów w ich trybie pracy i umożliwiają producentom podejmowanie najlepszych decyzji podczas inwestowania pieniędzy w robotykę i technologię automatyzacji. W ten sposób analityka danych zapewnia nowy sposób podejścia do projektowania i optymalizacji w niektórych z najlepszych obecnie działających zakładów produkcyjnych. Wykorzystanie danych ze świata rzeczywistego do zrozumienia wpływu nowej technologii, projektów i maszyn na produkcję jest rewolucyjne dla przemysłu wytwórczego.

Optymalizacja łańcucha dostaw

Zarządzanie ryzykiem w łańcuchu dostaw nie jest zadaniem łatwym do osiągnięcia. Złożoność i nieprzewidywalność tej areny sprawiają, że jest to praca bardziej odpowiednia dla naukowców zajmujących się danymi. Praca z danymi wejściowymi, począwszy od kosztów paliwa i wysyłki, różnic cenowych, niedoborów rynkowych i taryf po lokalną pogodę, jest domeną nauki o danych, po prostu przekształcając je w punkty danych.

Stosując odpowiedni model nauki o danych, można przewidywać zmiany na rynku, aby zminimalizować ryzyko, uniknąć niepotrzebnych wydatków i przynieść oszczędności. Innym terminem używanym do określenia łańcuchów dostaw są łańcuchy wartości i nie bez powodu. Działa jako system zegarowy, który obejmuje wszystkich producentów różnych części i materiałów pracujących w celu dostarczenia wymaganych elementów do zakładów montażowych.

Ten związek różnych elementów na różnych etapach produkcji, pochodzących od określonego producenta i wytwarzanych w określonym miejscu, łączących się w produkt końcowy, jest złożony. Proste sytuacje awaryjne, takie jak niedobór materiałów lub opóźnienia w dostawach, mogą być kosztownymi błędami w procesie produkcyjnym. Analitycy danych analizują i przewidują wzorce danych wejściowych i wyjściowych, aby zminimalizować ryzyko i zapewnić płynność działania systemu.

Projektowanie i rozwój produktu

Walidację projektu materiałowego i decyzji można uzyskać z data science, analizując potrzeby i preferencje klientów. Rozwój produktu to jedna z głównych usług świadczonych przez producentów kontraktowych. Ich projekty i funkcje produktów muszą odpowiadać wyborom i wymaganiom klientów. Narzędzia do analizy danych są często wykorzystywane w celu określenia najlepszego sposobu produkcji przedmiotu odpowiadającego unikalnym specyfikacjom klienta lub grupy.

Nauka o danych może być również wykorzystywana do produkcji nowego przedmiotu lub ulepszania istniejącego przedmiotu w celu analizy preferencji konsumentów i trendów rynkowych. Praktyczne spostrzeżenia z opinii klientów mogą być wykorzystywane przez marketerów produktów do ulepszania produktów w celu spełnienia wymagań klientów i przynoszenia korzyści producentom.

Zarządzanie zapasami i prognozowanie popytu

Prognozowanie popytu wymaga ogromnej pracy specjalistów i księgowych, gdyż wymaga analizy dużych zbiorów danych w celu sprawnego podejmowania decyzji. Silny związek, jaki łączy z zarządzaniem zapasami, sprawia, że ​​te dwa pola są dosłownie zależne od siebie dla sprawnego funkcjonowania. Wgląd w ich wzajemne powiązania można wywnioskować z faktu, że to dane z łańcuchów dostaw są wykorzystywane do prognozowania popytu.

Prognozowanie popytu ma kluczowe znaczenie dla efektywnego zarządzania systemem produkcyjnym dla producenta. Możliwość kontrolowania zapasów po prostu poprzez analizę danych zmniejsza koszty ponoszone na przechowywanie przedmiotów, których możesz nigdy nie potrzebować. Piękno zastosowania w naukach o danych w prognozowaniu popytu polega na tym, że dane wejściowe mogą być stale aktualizowane.

Prognozy będą zatem adekwatne do aktualnej sytuacji, z uwzględnieniem wszelkich zewnętrznych zmian w środowisku produkcyjnym, rynku czy dostępności materiałów. To z kolei pomaga utrzymać lepszą relację dostawca-producent, w której obie strony mogą skuteczniej regulować swoje działania. Dowiedz się więcej o aplikacjach do nauki o danych w tym przewodniku dla początkujących na temat nauki o danych i jej zastosowaniach.

Zastosowania w zakresie wydajności i wizji komputerowej

Dla wiodących firm zrównoważony rozwój staje się coraz bardziej dominującym problemem, jeśli chodzi o ich długoterminową strategię. Producenci wyznaczają ambitne cele w zakresie redukcji emisji dwutlenku węgla i oszczędzania energii w ramach swojej roli w kryzysie środowiskowym. Obejmuje to złożone obliczenia obejmujące zarządzanie łańcuchem dostaw, szacowanie zużycia energii itd. przy zachowaniu wydajnej produkcji.

Można polegać na nauce o danych, aby osiągnąć te przekraczające cele dzięki aplikacjom do widzenia komputerowego i technologiom opartym na sztucznej inteligencji. Wykorzystując nowoczesne metody kontroli jakości, takie jak identyfikacja, wykrywanie i klasyfikacja obiektów, proces można monitorować za pomocą wizji komputerowej w celu osiągnięcia pożądanych rezultatów.

Dane można wykorzystać do tworzenia obrazów, które są następnie algorytmicznie porównywane z istniejącymi modelami, idealnymi przypadkami i przyszłymi oczekiwaniami, identyfikując rozbieżności w bieżącym procesie i wprowadzając niezbędne zmiany. Wśród wielu zalet korzystania z aplikacji komputerowej wizji producenci mogą uzyskać lepszą kontrolę jakości, niższe koszty pracy, ciągłą funkcjonalność i dużą szybkość przetwarzania.

Przeczytaj także: Najlepsze kursy komputerowe online, aby dostać pracę

Wniosek

Obecnie bez wątpienia firmy produkcyjne, a także firmy zorientowane na usługi przechodzą w kierunku nauki o danych, aby mieć w pełni zintegrowane systemy współpracy zapewniające reakcje w czasie rzeczywistym, aby sprostać zmieniającym się warunkom i wymaganiom potrzeb klientów w fabryce i dostawach sieć.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science , który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.