8 aplicații interesante ale științei datelor în industria de producție [2022]

Știința datelor domină astăzi majoritatea industriilor, deoarece majoritatea funcționează pe baza datelor. A revoluționat modul în care datele sunt percepute de diferite industrii. Având în vedere domeniul vast al științei datelor și aplicațiile sale diverse, este de așteptat ca acesta să-și găsească locul favorabil și în producție.

Industria de producție trece printr-o transformare uriașă susținută de era digitală de astăzi, care necesită o mai mare agilitate pentru clienți, parteneri de afaceri și furnizori. Amploarea și viteza în creștere pot fi o provocare pentru producători și aici intervine știința datelor.

Analiza datelor mari promovează producția inteligentă. Conform unei predicții IDC, până în anul 2021, cel puțin o cincime dintre cei mai mari producători se vor baza pe inteligența încorporată construită pe aplicații de date cognitive (cum ar fi Machine Learning și AI) și Internet of Things sau IoT, astfel încât este nevoie de învățarea inteligenței artificiale și învățarea automată . Aceasta va avea ca rezultat automatizarea proceselor la scară largă, care va accelera timpul de execuție cu aproape 25%. Dacă sunteți începător și doriți să obțineți experiență în știința datelor, consultați certificările noastre în știința datelor de la universități de top.

Rolul Big Data în producție

Pe măsură ce big data își deschide calea pentru producătorii din întreaga lume, oamenii de știință de date sunt considerați pe bună dreptate ca noii lucrători din fabrică. Companii de vârf precum GM și Ford integrează date în cantități uriașe atât din surse externe, cât și din surse interne, de la procesoare și senzori, pentru a-și îmbunătăți producția, a reduce costurile cu energia și a crește producția. Chiar și întreprinderile mai mici au descoperit beneficiile asociate cu utilizarea datelor mari.

• Big Data nu este doar mai ieftin de utilizat, ci și mai ieftin de stocat.
• Sofisticarea tot mai mare a software-ului de analiză l-a făcut pe scară largă.
• Mașinile de prelucrare în paralel devin ușor accesibile producătorilor.

Totuși, acesta este, de asemenea, un mediu în care aproape că nu există loc de eroare!

Aplicații ale științei datelor în producție

Modul în care știința datelor este aplicată în producție este unic în anumite privințe, având în vedere cerințele specifice domeniului. Este folosit în primul rând pentru a oferi informații valoroase producătorilor care vizează maximizarea profitului, minimizarea riscurilor și evaluări ale productivității. Iată o listă care oferă aplicațiile majore ale științei datelor în producție:

Analiză predictivă sau date în timp real de performanță și calitate

Colectarea datelor de la operatori și mașini este utilizată pentru a crea un set de KPI-uri sau indicatori cheie de performanță, cum ar fi Eficacitatea generală a echipamentelor sau OEE. Acest lucru permite o analiză a cauzei principale a deșeurilor și a timpului de nefuncționare determinată de date. Prin urmare, știința datelor este utilizată pentru a oferi o abordare proactivă și receptivă a întreținerii și optimizării mașinilor.

Capacitatea de a genera un răspuns mai rapid la probleme are un impact direct asupra productivității și timpului de nefuncționare costisitor. Crearea unui model predictiv care monitorizează performanța mașinii și timpul de nefuncționare poate fi apoi utilizată pentru a anticipa natura câștigurilor de randament, impactul oricăror modificări externe, reducerea deșeurilor și calitatea. Acest lucru va ajuta, la rândul său, producătorii să descopere noi metode și modalități de abordare a îmbunătățirii calității și managementului costurilor.

Întreținere preventivă și previziunea defecțiunilor

Producția în producția modernă are foarte puține celule sau mașini critice de care să depindă. Datele utilizate pentru monitorizarea în timp real pot fi analizate în continuare pentru a preveni defecțiunile mașinii și pentru a îmbunătăți gestionarea activelor. Oamenii de știință de date folosesc cunoștințele despre mașină și iau notă de motivele pentru care poate eșua pentru a face aceste predicții.

Datele de proces care indică vibrații și temperaturi variate sunt utilizate în producția de date mari pentru a prezice în prealabil defecțiunea unei mașini. Urmărind abaterile față de setările pentru performanța optimă a mașinilor, inginerii pot fi semnalați să ia măsuri preventive atunci când este necesar, creând posibilitatea producătorilor de a evita defecțiunile critice.

Citiți: Salariul Data Scientist în India

Optimizarea prețurilor

Numeroase criterii și factori trebuie să fie luați în considerare atunci când se determină costul unui produs. Fiecare etapă implicată în procesul de fabricație și vânzare a articolului contează. Prețul final al produsului este un rezultat final al luării în considerare a costului fiecărui element, începând de la materia primă până la costurile de distribuție. Dar asta nu este tot, pentru ca un produs să poată fi vândut, chiar și clientul trebuie să găsească prețul rezonabil.

Aceasta este expertiza de optimizare a prețurilor unde trucul este de a găsi cea mai bună cotație posibilă acceptabilă și benefică atât pentru producător, cât și pentru client. Soluțiile moderne pentru optimizarea prețurilor sunt modelate în jurul maximizării profitului și eficienței produsului.

Știința datelor utilizează instrumente pentru agregarea și analiza datelor, inclusiv prețurile și costurile din surse interne și concurenții de pe piață pentru a extrage variante optimizate de preț. Concurența de pe piață, în combinație cu schimbarea și fluctuațiile nevoilor și preferințelor clienților din întreaga lume, face din știința datelor un instrument valoros în producție.

Automatizare și robotizare în fabrica inteligentă

Marea mișcare către automatizare implică investiții mari. Integratorii de sisteme și inginerii din întreaga lume își trasează calea folosind progresele din știința datelor ca ghid, conducându-i către alocarea eficientă a resurselor și câștiguri semnificative de productivitate. Oamenii de știință de date folosesc instrumente predictive și analitice pentru a determina cele mai bune oportunități de economisire a costurilor, care generează beneficii optime.

Informațiile sunt apoi folosite de ingineri în modul lor de operare și permițând producătorilor să ia cea mai bună decizie în timp ce își investesc banii în robotică și tehnologia de automatizare. Acesta este modul în care știința datelor oferă o nouă modalitate de abordare a designului și a optimizării în unele dintre cele mai bune unități de producție care funcționează astăzi. Utilizarea datelor din lumea reală pentru a înțelege efectul asupra producției cauzat de noile tehnologii, modele și utilaje au fost revoluționare pentru industria de producție.

Optimizarea lanțului de aprovizionare

Gestionarea riscului lanțului de aprovizionare nu este un lucru ușor de realizat. Complexitatea și imprevizibilitatea acestei arene fac din aceasta o muncă mai potrivită pentru oamenii de știință de date care trebuie gestionați. Lucrul cu inputuri care variază de la costurile de combustibil și de transport, diferențele de preț, deficitul de piață și tarife până la vremea locală este domeniul științei datelor prin simpla conversie a acestora în puncte de date.

Folosind modelul corect de știință a datelor, schimbările pieței pot fi anticipate pentru a minimiza riscul, a evita cheltuielile inutile și a duce la economii. Un alt termen folosit pentru lanțurile de aprovizionare este lanțurile valorice și nu este fără un motiv. Funcționează ca un sistem de ceas care include toți producătorii de diferite piese și materiale care lucrează pentru a livra elementele necesare fabricilor de asamblare.

Această relație de elemente diferite în diferite stadii de producție emanând de la un anumit producător și fiind produse într-un anumit loc, reunindu-se pentru a forma produsul final este complexă. Neprevăzute simple, cum ar fi deficitul de material sau livrările întârziate, pot fi greșeli costisitoare în procesul de producție. Oamenii de știință de date analizează și prezic modele de intrări și ieșiri pentru a minimiza riscurile și pentru a asigura un sistem de funcționare fără probleme.

Design și dezvoltare de produs

Validarea designului materialului și a deciziilor pot fi obținute din știința datelor prin analiza nevoilor și preferințelor clienților. Dezvoltarea produsului este unul dintre principalele servicii oferite de producătorii contractuali. Designul și caracteristicile produselor lor trebuie să rezoneze cu alegerea și cerințele clienților lor. Instrumentele de știință a datelor sunt adesea folosite pentru a determina cea mai bună modalitate de a produce un articol care să se potrivească specificațiilor unice ale unui client sau ale unui grup.

Știința datelor poate fi folosită și în producerea unui articol nou sau pentru a îmbunătăți un articol existent pentru a analiza preferințele consumatorilor și tendințele pieței. Perspectivele acționabile din feedback-ul clienților pot fi utilizate de către marketerii de produse pentru a îmbunătăți produsele pentru a îndeplini cerințele clienților și a profita producătorilor.

Gestionarea stocurilor și prognoza cererii

Prognoza cererii implică o muncă masivă pentru specialiști și contabili, deoarece necesită o analiză a datelor mari pentru luarea eficientă a deciziilor. Relația puternică pe care o împărtășește cu gestionarea stocurilor face ca cele două domenii să depindă literalmente de celălalt pentru o funcționare bună. O perspectivă asupra interrelației lor poate fi extrasă din faptul că datele din lanțurile de aprovizionare sunt utilizate în prognoza cererii.

Prognoza cererii este crucială pentru gestionarea eficientă a sistemului de producție pentru un producător. Oportunitatea de a controla inventarul prin simpla analiză a datelor reduce costurile suportate pentru stocarea articolelor de care s-ar putea să nu ai niciodată nevoie. Frumusețea aplicării în știința datelor în prognoza cererii este că datele introduse pot fi actualizate continuu.

Prin urmare, prognozele vor fi relevante pentru situația actuală, luând în considerare orice schimbări externe în mediul de producție, piață sau disponibilitatea materialelor. Acest lucru, la rândul său, ajută la menținerea unei relații mai bune furnizor-producător în care ambele părți își pot reglementa activitățile mai eficient. Aflați mai multe aplicații pentru știința datelor în acest ghid pentru începători pentru știința datelor și aplicațiile sale.

Aplicații de eficiență și viziune pe computer

Pentru firmele lider, sustenabilitatea devine din ce în ce mai mult o preocupare dominantă atunci când vine vorba de strategia lor pe termen lung. Producătorii își stabilesc obiective ambițioase pentru a reduce emisiile de carbon și a economisi energie, ca parte a rolului lor în criza de mediu. Aceasta include calcule complexe care implică managementul lanțului de aprovizionare, estimarea consumului de energie și așa mai departe, menținând în același timp producția eficientă.

Se poate baza pe știința datelor pentru a îndeplini aceste obiective depășitoare cu aplicațiile sale de viziune computerizată și tehnologiile bazate pe inteligență artificială. Folosind metode moderne de control al calității, cum ar fi identificarea obiectelor, detectarea și clasificarea, procesul poate fi monitorizat prin viziune computerizată pentru a obține rezultatele dorite.

Datele pot fi folosite pentru a crea imagini care sunt apoi comparate algoritmic cu modelele existente, cazurile ideale și așteptările viitoare prin identificarea discrepanțelor în procesul curent și efectuarea modificărilor necesare. Printre numeroasele avantaje ale utilizării aplicațiilor de viziune computerizată, producătorii pot obține un control îmbunătățit al calității, costuri reduse cu forța de muncă, operabilitate continuă și capacitate de procesare de mare viteză.

Citește și: Cele mai bune cursuri de computere online pentru a obține un loc de muncă

Concluzie

Astăzi, fără îndoială, firmele de producție, precum și companiile orientate spre servicii, se îndreaptă către știința datelor pentru a avea sisteme de colaborare complet integrate care oferă răspunsuri în timp real pentru a satisface condițiile și cerințele în schimbare ale nevoilor clienților din fabrică și aprovizionare. reţea.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.