8 aplicativos interessantes de ciência de dados na indústria de manufatura [2022]

A ciência de dados está dominando a maioria dos setores hoje, pois a maioria deles opera com base em dados. Ele revolucionou a forma como os dados são percebidos por diferentes indústrias. Considerando o vasto campo da ciência de dados e suas diversas aplicações, espera-se que também encontre seu ponto ideal na fabricação.

A indústria de manufatura está passando por uma enorme transformação suportada pela era digital atual que exige maior agilidade para os clientes, parceiros de negócios e fornecedores. A escala e a velocidade crescentes podem ser um desafio para os fabricantes, e é aí que entra a ciência de dados.

A análise de big data promove a fabricação inteligente. De acordo com uma previsão da IDC, até o ano de 2021, pelo menos um quinto dos maiores fabricantes contará com inteligência incorporada construída em aplicativos de dados cognitivos (como Machine Learning e IA) e Internet das Coisas ou IoT, então há uma necessidade de aprendendo Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina . Isso resultará na automação de processos de grande escala, acelerando o tempo de execução em cerca de 25%. Se você é iniciante e deseja adquirir experiência em ciência de dados, confira nossas certificações em ciência de dados das melhores universidades.

O Papel do Big Data na Manufatura

À medida que o big data abre caminho para os fabricantes em todo o mundo, os cientistas de dados são considerados os novos trabalhadores da fábrica. Empresas líderes como GM e Ford integram dados em grandes quantidades de fontes externas e internas, de processadores e sensores, para melhorar sua produção, reduzir custos de energia e aumentar a produção. Mesmo as empresas menores descobriram os benefícios associados ao uso de big data.

• Big data não é apenas mais barato de usar, mas também mais barato de armazenar.
• A crescente sofisticação do software de análise tornou-o generalizado.
• Máquinas de processamento paralelo tornam-se facilmente acessíveis aos fabricantes.

No entanto, este também é um ambiente onde quase não há espaço para erros!

Aplicações da Ciência de Dados na Manufatura

A forma como a ciência de dados é aplicada na fabricação é única em certos aspectos, considerando os requisitos específicos do campo. É usado principalmente para fornecer informações valiosas aos fabricantes visando a maximização do lucro, minimização de riscos e avaliações de produtividade. Aqui está uma lista que fornece as principais aplicações da ciência de dados na fabricação:

Análise preditiva ou dados em tempo real de desempenho e qualidade

A coleta de dados de operadores e máquinas é usada para criar um conjunto de KPIs ou Indicadores Chave de Desempenho, como Eficácia Geral do Equipamento ou OEE. Isso permite uma análise de causa raiz de refugo e tempo de inatividade orientado por dados. A ciência de dados é, portanto, utilizada para oferecer uma abordagem proativa e responsiva à manutenção e otimização da máquina.

A capacidade de gerar uma resposta mais rápida aos problemas tem um impacto direto na produtividade e no tempo de inatividade dispendioso. A criação de um modelo preditivo que monitora o desempenho e o tempo de inatividade da máquina pode ser usado para antecipar a natureza dos ganhos de rendimento, o impacto de quaisquer alterações externas, redução de refugo e qualidade. Isso, por sua vez, ajudará os fabricantes a descobrir novos métodos e maneiras de abordar a melhoria da qualidade e o gerenciamento de custos.

Manutenção Preventiva e Previsão de Falhas

A produção na manufatura moderna tem muito poucas células ou máquinas críticas das quais depender. Os dados usados ​​para monitoramento em tempo real podem ser analisados ​​para evitar falhas na máquina e melhorar o gerenciamento de ativos. Os cientistas de dados fazem uso do conhecimento da máquina e anotam os motivos pelos quais ela pode falhar para fazer essas previsões.

Dados de processo que indicam vibração e temperatura variadas são usados ​​na fabricação de big data para prever a falha de uma máquina de antemão. Rastreando os desvios em relação às configurações para o desempenho ideal das máquinas, os engenheiros podem ser avisados ​​para tomar medidas preventivas quando necessário, criando a possibilidade de os fabricantes evitarem falhas críticas.

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Otimização de preço

Inúmeros critérios e fatores devem ser levados em consideração ao determinar o custo de um produto. Cada etapa envolvida no processo de fabricação e venda do item conta. O preço final do produto é resultado final da consideração do custo de cada elemento, desde a matéria-prima até os custos de distribuição. Mas isso não é tudo, para que um produto seja vendável, até mesmo o cliente precisa achar o preço razoável.

Esta é a experiência de otimização de preços onde o truque é encontrar a melhor cotação possível aceitável e benéfica tanto para o fabricante quanto para o cliente. As soluções modernas para otimização de preços são modeladas em torno da maximização do lucro e da eficiência do produto.

A ciência de dados usa ferramentas para agregação e análise de dados, incluindo preços e custos de fontes internas e concorrentes de mercado para extrair variantes de preços otimizadas. A competição de mercado, em combinação com as mudanças e flutuações nas necessidades e preferências dos clientes em todo o mundo, torna a ciência de dados uma ferramenta valiosa na fabricação.

Automação e Robotização na Fábrica Inteligente

A grande mudança em direção à automação envolve um grande investimento. Integradores de sistemas e engenheiros de todo o mundo traçam seu caminho usando os avanços da ciência de dados como um guia que os leva à alocação eficaz de recursos e ganhos significativos de produtividade. Os cientistas de dados empregam ferramentas preditivas e analíticas para determinar as melhores oportunidades de economia de custos, gerando benefícios ideais.

Os insights são então usados ​​pelos engenheiros em seu modo de operação e permitem que os fabricantes tomem a melhor decisão enquanto investem seu dinheiro em robótica e tecnologia de automação. É assim que a ciência de dados fornece uma nova maneira de abordar o design e a otimização em algumas das melhores instalações de produção em operação atualmente. O uso de dados do mundo real para entender o efeito na produção causado por novas tecnologias, projetos e máquinas foi revolucionário para a indústria de manufatura.

Otimização da Cadeia de Suprimentos

A gestão do risco da cadeia de suprimentos não é uma tarefa fácil de alcançar. A complexidade e a imprevisibilidade dessa arena tornam o trabalho mais adequado para os cientistas de dados. Trabalhar com insumos que vão desde custos de combustível e frete, diferenças de preços, escassez de mercado e tarifas até o clima local é o domínio da ciência de dados, simplesmente convertendo-os em pontos de dados.

Usando o modelo correto de ciência de dados, as mudanças de mercado podem ser antecipadas para minimizar riscos, evitar despesas desnecessárias e resultar em economia. Outro termo usado para cadeias de suprimentos é cadeias de valor e não é sem razão. Funciona como um sistema de relógio que inclui todos os fabricantes de diferentes peças e materiais que trabalham para entregar os elementos necessários às montadoras.

Essa relação de diferentes elementos em vários estágios de produção emanados de um determinado fabricante e sendo produzidos em um determinado local, se unindo para formar o produto final é complexo. Contingências simples como escassez de material ou entregas atrasadas podem ser erros dispendiosos no processo de produção. Os cientistas de dados analisam e preveem padrões de entradas e saídas para minimizar os riscos e garantir um sistema de bom funcionamento.

Design e Desenvolvimento de Produto

A validação do projeto de materiais e as decisões podem ser obtidas a partir da ciência de dados, analisando as necessidades e preferências do cliente. O desenvolvimento de produtos é um dos principais serviços prestados pelos fabricantes contratados. Os designs e recursos de seus produtos precisam estar em sintonia com a escolha e a necessidade de seus clientes. As ferramentas de ciência de dados são frequentemente empregadas para determinar a melhor maneira de produzir um item para atender às especificações exclusivas de um cliente ou grupo.

A ciência de dados também pode ser usada na produção de um novo item ou melhorar um item existente para analisar as preferências do consumidor e as tendências do mercado. Os insights acionáveis ​​do feedback do cliente podem ser usados ​​pelos profissionais de marketing de produtos para melhorar os produtos para atender aos requisitos do cliente e lucrar com os fabricantes.

Gestão de Estoque e Previsão de Demanda

A previsão de demanda envolve um trabalho massivo para os especialistas e contadores, pois requer análise de big data visando a tomada de decisão eficiente. A forte relação que compartilha com o gerenciamento de estoque faz com que os dois campos literalmente dependam um do outro para um bom funcionamento. Uma visão sobre sua inter-relação pode ser extraída do fato de que são os dados das cadeias de suprimentos que são utilizados na previsão de demanda.

A previsão de demanda é crucial para o gerenciamento eficiente do sistema de produção de um fabricante. A oportunidade de controlar o estoque simplesmente analisando dados reduz o custo incorrido no armazenamento de itens que você pode nunca precisar. A beleza da aplicação em ciência de dados na previsão de demanda é que a entrada de dados pode ser continuamente atualizada.

Assim, as previsões serão relevantes para a situação atual, levando em consideração quaisquer mudanças externas no ambiente de produção, mercado ou disponibilidade de materiais. Isso, por sua vez, ajuda a manter uma melhor relação fornecedor-fabricante, onde ambas as partes podem regular suas atividades de forma mais eficiente. Aprenda mais aplicativos de ciência de dados neste guia para iniciantes em ciência de dados e seus aplicativos.

Aplicações de Eficiência e Visão Computacional

Para as empresas líderes, a sustentabilidade está se tornando cada vez mais uma preocupação dominante quando se trata de sua estratégia de longo prazo. Os fabricantes estão estabelecendo metas ambiciosas para reduzir as emissões de carbono e economizar energia como parte de seu papel na crise ambiental. Isso inclui cálculos complexos envolvendo gerenciamento da cadeia de suprimentos, estimativa de uso de energia e assim por diante, mantendo uma produção eficiente.

A ciência de dados pode ser confiável para cumprir essas metas excecionais com seus aplicativos de visão computacional e tecnologias alimentadas por IA. Usando métodos modernos de controle de qualidade, como identificação, detecção e classificação de objetos, o processo pode ser monitorado por meio de visão computacional para alcançar os resultados desejados.

Os dados podem ser usados ​​para criar imagens que são então algoritmicamente comparadas com modelos existentes, casos ideais e expectativas futuras, identificando discrepâncias no processo atual e fazendo as alterações necessárias. Entre as muitas vantagens do uso de aplicativos de visão computacional, os fabricantes podem obter um controle de qualidade aprimorado, menor custo de mão de obra, operabilidade contínua e capacidade de processamento em alta velocidade.

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Conclusão

Hoje, sem dúvida, as empresas de manufatura, bem como as empresas orientadas a serviços, estão migrando para a ciência de dados para que sistemas colaborativos totalmente integrados forneçam respostas em tempo real para atender às mudanças nas condições e demandas das necessidades dos clientes na fábrica e no fornecimento rede.

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