8 интересных применений науки о данных в обрабатывающей промышленности [2022]

Сегодня наука о данных доминирует в большинстве отраслей, поскольку большинство из них работают на основе данных. Это произвело революцию в том, как данные воспринимаются различными отраслями. Учитывая обширную область науки о данных и ее разнообразные приложения, ожидается, что она найдет свое место и в производстве.

Обрабатывающая промышленность претерпевает огромные преобразования, поддерживаемые современной цифровой эпохой, которая требует большей гибкости для клиентов, деловых партнеров и поставщиков. Увеличение масштабов и скорости может стать проблемой для производителей, и здесь на помощь приходит наука о данных.

Аналитика больших данных способствует развитию умного производства. Согласно прогнозу IDC, к 2021 году по крайней мере пятая часть крупнейших производителей будет полагаться на встроенный интеллект, основанный на приложениях когнитивных данных (таких как машинное обучение и искусственный интеллект) и Интернете вещей или IoT, поэтому необходимо изучение искусственного интеллекта и машинного обучения . Это приведет к автоматизации крупномасштабных процессов, что ускорит время выполнения почти на 25%. Если вы новичок и хотите получить опыт в науке о данных, ознакомьтесь с нашими сертификатами по науке о данных от ведущих университетов.

Роль больших данных в производстве

По мере того, как большие данные прокладывают свой путь производителям по всему миру, специалисты по данным вполне справедливо считаются новыми фабричными работниками. Ведущие компании, такие как GM и Ford, интегрируют огромные объемы данных как из внешних, так и из внутренних источников, от процессоров и датчиков, чтобы улучшить свое производство, снизить затраты на энергию и повысить производительность. Даже малые предприятия обнаружили преимущества, связанные с использованием больших данных.

• Большие данные не только дешевле использовать, но и дешевле хранить.
• Возрастающая сложность аналитического программного обеспечения сделала его широко распространенным.
• Параллельные обрабатывающие станки становятся легко доступными для производителей.

Однако это также среда, в которой почти нет права на ошибку!

Применение науки о данных в производстве

Способ применения науки о данных в производстве уникален в определенном смысле, учитывая специфические требования отрасли. Он в основном используется для предоставления ценной информации производителям, стремящимся максимизировать прибыль, минимизировать риски и оценить производительность. Вот список основных применений науки о данных в производстве:

Предиктивная аналитика или данные о производительности и качестве в режиме реального времени

Сбор данных от операторов и машин используется для создания набора KPI или ключевых показателей эффективности, таких как общая эффективность оборудования или OEE. Это позволяет проводить анализ первопричин брака и простоев на основе данных. Таким образом, наука о данных используется, чтобы предложить упреждающий и оперативный подход к обслуживанию и оптимизации машин.

Способность быстрее реагировать на проблемы напрямую влияет на производительность и дорогостоящие простои. Создание прогностической модели, которая отслеживает производительность машины и время простоя, может затем использоваться для прогнозирования характера повышения производительности, влияния любых внешних изменений, сокращения брака и качества. Это, в свою очередь, поможет производителям открыть для себя новые методы и способы улучшения качества и управления затратами.

Профилактическое обслуживание и прогнозирование неисправностей

Производство в современном производстве имеет очень мало критических ячеек или машин, от которых можно зависеть. Данные, используемые для мониторинга в режиме реального времени, можно дополнительно анализировать, чтобы предотвратить отказ оборудования и улучшить управление активами. Специалисты по данным используют знания о машине и отмечают причины, по которым она может выйти из строя, чтобы делать эти прогнозы.

Технологические данные, указывающие на различную вибрацию и температуру, используются в производстве больших данных для заблаговременного прогнозирования отказа машины. Отслеживая отклонения от настроек для оптимальной работы машин, инженеры могут быть предупреждены о принятии превентивных мер, когда это необходимо, что дает производителям возможность избежать критических отказов.

Читайте: Зарплата специалиста по данным в Индии

Оптимизация цен

При определении стоимости продукта необходимо учитывать множество критериев и факторов. Каждый этап, связанный с процессом производства и продажи товара, имеет значение. Окончательная цена продукта является конечным результатом учета стоимости каждого элемента, начиная от сырья и заканчивая издержками сбыта. Но это еще не все, чтобы продукт можно было продать, даже покупатель должен найти разумную цену.

Это опыт оптимизации цен, суть которого заключается в том, чтобы найти наилучшее возможное предложение, приемлемое и выгодное как для производителя, так и для клиента. Современные решения по оптимизации цен основаны на максимизации прибыли и эффективности продукта.

Наука о данных использует инструменты для агрегирования и анализа данных, включая ценообразование и стоимость из внутренних источников и конкурентов на рынке, для извлечения оптимизированных ценовых вариантов. Рыночная конкуренция в сочетании с изменениями и колебаниями потребностей и предпочтений клиентов по всему миру делает науку о данных ценным инструментом в производстве.

Автоматизация и роботизация умного завода

Большой шаг к автоматизации требует больших инвестиций. Системные интеграторы и инженеры по всему миру прокладывают свой путь, используя достижения науки о данных в качестве руководства, ведущего их к эффективному распределению ресурсов и значительному повышению производительности. Специалисты по обработке и анализу данных используют инструменты прогнозирования и анализа для определения наилучших возможностей экономии средств, приносящих оптимальные выгоды.

Эти идеи затем используются инженерами в их режиме работы и позволяют производителям принимать наилучшие решения, вкладывая свои деньги в робототехнику и технологии автоматизации. Вот как наука о данных предлагает новый подход к проектированию и оптимизации на некоторых из лучших производственных предприятий, работающих сегодня. Использование реальных данных для понимания влияния новых технологий, конструкций и оборудования на производство стало революционным для обрабатывающей промышленности.

Оптимизация цепочки поставок

Управление рисками цепочки поставок — непростая задача. Сложность и непредсказуемость этой области делают ее более подходящей для специалистов по обработке и анализу данных. Работа с входными данными, начиная от стоимости топлива и доставки, ценовых различий, дефицита рынка и тарифов и заканчивая местной погодой, является областью науки о данных, просто преобразуя их в точки данных.

Используя правильную модель науки о данных, можно прогнозировать изменения рынка, чтобы свести к минимуму риск, избежать ненужных расходов и привести к экономии. Другой термин, используемый для цепочек поставок, — это цепочки создания стоимости, и это не без причины. Он работает как часовая система, в которую входят все производители различных деталей и материалов, работающие над поставкой необходимых элементов на сборочные предприятия.

Эта взаимосвязь различных элементов на разных этапах производства, исходящих от определенного производителя и производимых в определенном месте, объединяющихся для формирования конечного продукта, сложна. Простые непредвиденные обстоятельства, такие как нехватка материала или несвоевременная поставка, могут привести к дорогостоящим ошибкам в производственном процессе. Специалисты по данным анализируют и прогнозируют модели входных и выходных данных, чтобы минимизировать риски и обеспечить бесперебойную работу системы.

Дизайн и разработка продукта

Проверка дизайна материалов и решений может быть получена из науки о данных путем анализа потребностей и предпочтений клиентов. Разработка продукта является одной из основных услуг, предоставляемых контрактными производителями. Дизайн и характеристики их продуктов должны соответствовать выбору и требованиям их клиентов. Инструменты науки о данных часто используются для определения наилучшего способа производства товара, соответствующего уникальным спецификациям клиента или группы.

Науку о данных также можно использовать при производстве нового товара или улучшении существующего для анализа потребительских предпочтений и рыночных тенденций. Маркетологи могут использовать практические выводы из отзывов клиентов для улучшения продуктов, чтобы они соответствовали требованиям клиентов и приносили прибыль производителям.

Управление запасами и прогнозирование спроса

Прогнозирование спроса требует огромной работы специалистов и бухгалтеров, так как требует анализа больших данных для принятия эффективных решений. Тесная связь, которую он разделяет с управлением запасами, делает две области буквально зависимыми друг от друга для бесперебойного функционирования. Понять их взаимосвязь можно из того факта, что именно данные из цепочек поставок используются при прогнозировании спроса.

Прогнозирование спроса имеет решающее значение для эффективного управления производственной системой производителя. Возможность контролировать запасы, просто анализируя данные, снижает затраты на хранение предметов, которые вам могут никогда не понадобиться. Прелесть применения в науке о данных для прогнозирования спроса заключается в том, что входные данные могут постоянно обновляться.

Следовательно, прогнозы будут соответствовать текущей ситуации с учетом любых внешних изменений в производственной среде, рынке или доступности материалов. Это, в свою очередь, помогает поддерживать лучшие отношения между поставщиком и производителем, когда обе стороны могут более эффективно регулировать свою деятельность. Узнайте больше о приложениях для обработки данных в этом руководстве для начинающих по науке о данных и ее приложениях.

Эффективность и приложения компьютерного зрения

Для ведущих фирм устойчивость становится все более важной задачей, когда речь идет об их долгосрочной стратегии. Производители ставят перед собой амбициозные цели по сокращению выбросов углерода и экономии энергии в рамках своей роли в экологическом кризисе. Это включает в себя сложные расчеты, включающие управление цепочкой поставок, оценку энергопотребления и т. д. при сохранении эффективности производства.

На науку о данных можно положиться в достижении этих непревзойденных целей с помощью приложений компьютерного зрения и технологий на базе искусственного интеллекта. Используя современные методы контроля качества, такие как идентификация объектов, обнаружение и классификация, процесс можно контролировать с помощью компьютерного зрения для достижения желаемых результатов.

Данные можно использовать для создания изображений, которые затем алгоритмически сравниваются с существующими моделями, идеальными случаями и будущими ожиданиями путем выявления несоответствий в текущем процессе и внесения необходимых изменений. Среди многих преимуществ использования приложений компьютерного зрения производители могут получить улучшенный контроль качества, снижение затрат на рабочую силу, постоянную работоспособность и высокую скорость обработки.

Читайте также: Лучшие компьютерные онлайн-курсы для трудоустройства

Заключение

Сегодня, без сомнения, производственные фирмы, а также предприятия, ориентированные на оказание услуг, движутся к науке о данных, чтобы иметь полностью интегрированные системы совместной работы, обеспечивающие реагирование в режиме реального времени для удовлетворения меняющихся условий и требований потребностей клиентов на заводе и в поставках. сеть.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных , которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.