8 การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่น่าสนใจในอุตสาหกรรมการผลิต [2022]

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังครอบงำอุตสาหกรรมส่วนใหญ่ในปัจจุบัน เนื่องจากส่วนใหญ่ดำเนินการบนพื้นฐานของข้อมูล ได้ปฏิวัติวิธีการรับรู้ข้อมูลของอุตสาหกรรมต่างๆ เมื่อพิจารณาจากสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลอันกว้างใหญ่และการใช้งานที่หลากหลาย คาดว่าจะพบจุดที่น่าสนใจในการผลิตด้วยเช่นกัน

อุตสาหกรรมการผลิตกำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่ได้รับการสนับสนุนจากยุคดิจิทัลในปัจจุบัน ซึ่งต้องการความคล่องตัวมากขึ้นสำหรับลูกค้า คู่ค้าทางธุรกิจ และซัพพลายเออร์ ขนาดและความเร็วที่เพิ่มขึ้นอาจเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับผู้ผลิต และนี่คือที่มาของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยส่งเสริมการผลิตที่ชาญฉลาด ตามการคาดการณ์ของ IDC ภายในปี พ.ศ. 2564 ผู้ผลิตรายใหญ่ที่สุดอย่างน้อย 1 ใน 5 จะต้องพึ่งพาปัญญาประดิษฐ์แบบฝังที่สร้างขึ้นจากแอปพลิเคชันข้อมูลความรู้ความเข้าใจ (เช่น Machine Learning และ AI) และ Internet of Things หรือ IoT ดังนั้นจึงมีความจำเป็น การเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ ของ เครื่อง จะส่งผลให้ระบบอัตโนมัติของกระบวนการขนาดใหญ่เร่งเวลาดำเนินการได้เกือบ 25% หากคุณเป็นมือใหม่และต้องการเพิ่มพูนความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราจากมหาวิทยาลัยชั้นนำ

บทบาทของบิ๊กดาต้าในการผลิต

เนื่องจากบิ๊กดาต้าปูทางไปสู่ผู้ผลิตทั่วโลก นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจึงถูกมองว่าเป็นพนักงานโรงงานใหม่ บริษัทชั้นนำอย่าง GM และ Ford รวมข้อมูลในปริมาณมหาศาลจากแหล่งภายนอกและภายใน จากโปรเซสเซอร์และเซ็นเซอร์ เพื่อปรับปรุงการผลิต ลดต้นทุนด้านพลังงาน และเพิ่มการผลิต แม้แต่ธุรกิจขนาดเล็กก็ได้ค้นพบประโยชน์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่

• ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่เพียงแต่ถูกกว่าในการใช้งาน แต่ยังถูกกว่าในการจัดเก็บอีกด้วย
• ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ทำให้แพร่หลาย
• ผู้ผลิตสามารถเข้าถึงเครื่องประมวลผลแบบขนานได้อย่างง่ายดาย

อย่างไรก็ตาม นี่เป็นสภาพแวดล้อมที่แทบไม่มีช่องว่างสำหรับข้อผิดพลาด!

การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการผลิต

วิธีการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการผลิตนั้นมีความพิเศษเฉพาะตัว โดยพิจารณาจากข้อกำหนดเฉพาะของภาคสนาม โดยหลักแล้วจะใช้เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าแก่ผู้ผลิตโดยมุ่งเป้าไปที่การเพิ่มผลกำไรสูงสุด การลดความเสี่ยง และการประเมินประสิทธิภาพการผลิต ต่อไปนี้คือรายการที่นำเสนอการใช้งานที่สำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการผลิต:

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์หรือข้อมูลประสิทธิภาพและคุณภาพแบบเรียลไทม์

การรวบรวมข้อมูลจากผู้ปฏิบัติงานและเครื่องจักรใช้เพื่อสร้างชุดของ KPI หรือตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก เช่น ประสิทธิผลของอุปกรณ์โดยรวม หรือ OEE ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์สาเหตุของเศษเหล็กและเวลาหยุดทำงานที่ขับเคลื่อนโดยข้อมูลได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงถูกนำมาใช้เพื่อเสนอแนวทางเชิงรุกและตอบสนองต่อการบำรุงรักษาเครื่องและการปรับให้เหมาะสมที่สุด

ความสามารถในการสร้างการตอบสนองต่อปัญหาได้รวดเร็วขึ้นมีผลกระทบโดยตรงต่อประสิทธิภาพการทำงานและการหยุดทำงานที่มีค่าใช้จ่ายสูง การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่ตรวจสอบประสิทธิภาพของเครื่องจักรและเวลาหยุดทำงาน สามารถใช้ในการคาดการณ์ลักษณะของการเพิ่มผลผลิต ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงภายนอก การลดของเสีย และคุณภาพ ในทางกลับกัน จะช่วยให้ผู้ผลิตค้นพบวิธีการและวิธีการใหม่ๆ ในการปรับปรุงคุณภาพและการจัดการต้นทุน

การบำรุงรักษาเชิงป้องกันและการทำนายความผิดพลาด

การผลิตในการผลิตสมัยใหม่มีเซลล์หรือเครื่องจักรที่สำคัญน้อยมากที่ต้องพึ่งพา ข้อมูลที่ใช้สำหรับการตรวจสอบตามเวลาจริงสามารถวิเคราะห์เพิ่มเติมได้ เพื่อป้องกันความล้มเหลวของเครื่องจักรและปรับปรุงการจัดการสินทรัพย์ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้ประโยชน์จากความรู้ของเครื่องและสังเกตสาเหตุที่อาจล้มเหลวในการทำนายเหล่านี้

ข้อมูลกระบวนการที่ระบุการสั่นและอุณหภูมิที่หลากหลายจะใช้ในการผลิตบิ๊กดาต้าเพื่อคาดการณ์ความล้มเหลวของเครื่องจักรล่วงหน้า การติดตามความเบี่ยงเบนกับการตั้งค่าเพื่อประสิทธิภาพสูงสุดของเครื่องจักร วิศวกรสามารถส่งสัญญาณให้ใช้มาตรการป้องกันเมื่อจำเป็น สร้างความเป็นไปได้สำหรับผู้ผลิตเพื่อหลีกเลี่ยงความล้มเหลวที่สำคัญ

อ่าน: เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

การเพิ่มประสิทธิภาพราคา

ต้องคำนึงถึงเกณฑ์และปัจจัยมากมายในการกำหนดต้นทุนของผลิตภัณฑ์ แต่ละขั้นตอนเกี่ยวข้องกับกระบวนการผลิตและการขายสินค้านับ ราคาสุดท้ายของผลิตภัณฑ์เป็นผลสุดท้ายโดยคำนึงถึงต้นทุนของแต่ละองค์ประกอบตั้งแต่วัตถุดิบจนถึงต้นทุนการจัดจำหน่าย แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมด สำหรับผลิตภัณฑ์ที่จะขายได้ แม้แต่ลูกค้าก็ยังต้องหาราคาที่เหมาะสม

นี่คือความเชี่ยวชาญในการเพิ่มประสิทธิภาพราคา ซึ่งเคล็ดลับคือการหาใบเสนอราคาที่ดีที่สุดที่ยอมรับได้และเป็นประโยชน์สำหรับทั้งผู้ผลิตและลูกค้า โซลูชันที่ทันสมัยสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพราคาถูกจำลองตามการเพิ่มผลกำไรสูงสุดและประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์

วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เครื่องมือในการรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งรวมถึงทั้งราคาและต้นทุนจากแหล่งข้อมูลภายในและคู่แข่งในตลาดเพื่อแยกความแตกต่างของราคาที่เหมาะสมที่สุด การแข่งขันในตลาด ร่วมกับการเปลี่ยนแปลงและความผันผวนในความต้องการและความชอบของลูกค้าทั่วโลก ทำให้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นเครื่องมือที่มีค่าในการผลิต

ระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์ในโรงงานอัจฉริยะ

การเคลื่อนไหวครั้งใหญ่ไปสู่ระบบอัตโนมัตินั้นเกี่ยวข้องกับการลงทุนขนาดใหญ่ ผู้วางระบบและวิศวกรทั่วโลกกำหนดเส้นทางโดยใช้ความก้าวหน้าในวิทยาการข้อมูลเป็นแนวทางที่นำไปสู่การจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพและการเพิ่มผลิตภาพอย่างมีนัยสำคัญ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เครื่องมือคาดการณ์และวิเคราะห์เพื่อกำหนดโอกาสในการประหยัดต้นทุนที่ดีที่สุดและให้ผลประโยชน์สูงสุด

วิศวกรจะใช้ข้อมูลเชิงลึกในโหมดการทำงานของตน และช่วยให้ผู้ผลิตตัดสินใจได้ดีที่สุดในขณะที่ลงทุนเงินไปกับเทคโนโลยีหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ นี่คือวิธีที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลนำเสนอวิธีใหม่ในการเข้าถึงการออกแบบและการเพิ่มประสิทธิภาพในโรงงานผลิตที่ดีที่สุดบางแห่งที่ดำเนินการอยู่ในปัจจุบัน การใช้ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อทำความเข้าใจผลกระทบต่อการผลิตที่เกิดจากเทคโนโลยี การออกแบบ และเครื่องจักรใหม่ๆ เป็นการปฏิวัติวงการสำหรับอุตสาหกรรมการผลิต

การเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน

การจัดการความเสี่ยงด้านซัพพลายเชนไม่ใช่เรื่องง่าย ความซับซ้อนและคาดเดาไม่ได้ของเวทีนี้ทำให้งานนี้เหมาะสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่จะจัดการ การทำงานกับปัจจัยการผลิตต่างๆ ตั้งแต่ค่าเชื้อเพลิงและค่าขนส่ง ความแตกต่างของราคา การขาดแคลนตลาด และภาษี ไปจนถึงสภาพอากาศในท้องถิ่นเป็นโดเมนของวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยเพียงแค่แปลงเป็นจุดข้อมูล

การใช้แบบจำลองวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ถูกต้อง สามารถคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของตลาดเพื่อลดความเสี่ยง หลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น และส่งผลให้ประหยัดได้ อีกคำที่ใช้สำหรับห่วงโซ่อุปทานคือห่วงโซ่คุณค่าและไม่ใช่โดยไม่มีเหตุผล มันทำงานเป็นระบบเครื่องจักรที่รวมผู้ผลิตชิ้นส่วนและวัสดุต่าง ๆ ทั้งหมดที่ทำงานเพื่อส่งองค์ประกอบที่จำเป็นไปยังโรงงานประกอบ

ความสัมพันธ์ขององค์ประกอบต่างๆ ในขั้นตอนการผลิตต่างๆ ที่เกิดจากผู้ผลิตรายหนึ่งและการผลิตในที่แห่งหนึ่ง การมารวมกันเป็นผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายนั้นซับซ้อน ภาระผูกพันง่ายๆ เช่น การขาดแคลนวัสดุหรือการส่งมอบล่าช้า อาจเป็นข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูงในกระบวนการผลิต นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะวิเคราะห์และคาดการณ์รูปแบบของอินพุตและเอาต์พุตเพื่อลดความเสี่ยงและทำให้ระบบทำงานได้อย่างราบรื่น

การออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์

การตรวจสอบความถูกต้องของการออกแบบวัสดุและการตัดสินใจสามารถหาได้จากวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยการวิเคราะห์ความต้องการและความชอบของลูกค้า การพัฒนาผลิตภัณฑ์เป็นหนึ่งในบริการหลักที่จัดทำโดยผู้ผลิตตามสัญญา การออกแบบผลิตภัณฑ์และคุณลักษณะต้องสอดคล้องกับทางเลือกและความต้องการของลูกค้า มักใช้เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อกำหนดวิธีที่ดีที่สุดในการผลิตรายการให้เหมาะสมกับข้อกำหนดเฉพาะของลูกค้าหรือกลุ่ม

วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังสามารถใช้ในการผลิตสินค้าใหม่หรือปรับปรุงสินค้าที่มีอยู่เพื่อวิเคราะห์ความชอบของผู้บริโภคและแนวโน้มของตลาด นักการตลาดผลิตภัณฑ์สามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากความคิดเห็นของลูกค้าเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าและสร้างผลกำไรให้กับผู้ผลิต

การบริหารสินค้าคงคลังและการพยากรณ์ความต้องการ

การคาดการณ์ความต้องการเกี่ยวข้องกับงานจำนวนมากสำหรับผู้เชี่ยวชาญและนักบัญชี เนื่องจากต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มุ่งเป้าไปที่การตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ ความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นที่แชร์กับการจัดการสินค้าคงคลังทำให้ทั้งสองฟิลด์ต้องพึ่งพาอีกฟิลด์หนึ่งเพื่อการทำงานที่ราบรื่น ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความสัมพันธ์สามารถดึงมาจากข้อเท็จจริงที่ว่าเป็นข้อมูลจากห่วงโซ่อุปทานที่ใช้ในการพยากรณ์อุปสงค์

การคาดการณ์ความต้องการมีความสำคัญต่อการจัดการระบบการผลิตสำหรับผู้ผลิตอย่างมีประสิทธิภาพ โอกาสในการควบคุมสินค้าคงคลังโดยการวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยลดต้นทุนในการจัดเก็บสินค้าที่คุณอาจไม่ต้องการ ความสวยงามของการประยุกต์ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการพยากรณ์ความต้องการคือการที่ข้อมูลเข้าสามารถอัปเดตได้อย่างต่อเนื่อง

ดังนั้น การคาดการณ์จะเกี่ยวข้องกับสถานการณ์ปัจจุบัน โดยคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงภายนอกในสภาพแวดล้อมการผลิต ตลาด หรือความพร้อมของวัสดุ ในทางกลับกัน จะช่วยรักษาความสัมพันธ์ระหว่างซัพพลายเออร์และผู้ผลิตให้ดีขึ้น โดยที่ทั้งสองฝ่ายสามารถควบคุมกิจกรรมของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เรียนรู้แอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพิ่มเติมในคู่มือเริ่มต้นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแอปพลิเคชัน

แอปพลิเคชั่นประสิทธิภาพและการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

สำหรับบริษัทชั้นนำ ความยั่งยืนกลายเป็นข้อกังวลที่ครอบงำมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อพูดถึงกลยุทธ์ระยะยาวของบริษัท ผู้ผลิตต่างตั้งเป้าหมายที่ทะเยอทะยานเพื่อลดการปล่อยคาร์บอนและประหยัดพลังงานซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของบทบาทของพวกเขาในวิกฤตสิ่งแวดล้อม ซึ่งรวมถึงการคำนวณที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับการจัดการห่วงโซ่อุปทาน การประมาณการใช้พลังงาน และอื่นๆ ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพการผลิตไว้

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถวางใจได้ในการบรรลุเป้าหมายที่เหนือกว่าเหล่านี้ด้วยแอพพลิเคชั่นคอมพิวเตอร์วิทัศน์และเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI การใช้วิธีการควบคุมคุณภาพที่ทันสมัย ​​เช่น การระบุวัตถุ การตรวจจับ และการจัดประเภท สามารถตรวจสอบกระบวนการผ่านการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

ข้อมูลสามารถใช้เพื่อสร้างภาพที่จากนั้นเปรียบเทียบอัลกอริทึมกับแบบจำลองที่มีอยู่ กรณีที่เหมาะสม และความคาดหวังในอนาคตโดยระบุความคลาดเคลื่อนในกระบวนการปัจจุบันและทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็น ในบรรดาข้อดีหลายประการของการใช้แอพพลิเคชั่นคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ผู้ผลิตสามารถควบคุมคุณภาพได้ดีขึ้น ลดต้นทุนแรงงาน ใช้งานได้อย่างต่อเนื่อง และความสามารถในการประมวลผลความเร็วสูง

อ่านเพิ่มเติม: หลักสูตรคอมพิวเตอร์ออนไลน์ที่ดีที่สุดในการรับงาน

บทสรุป

ทุกวันนี้ บริษัทผู้ผลิตและธุรกิจที่มุ่งเน้นการบริการกำลังมุ่งสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องสงสัย เพื่อให้ระบบการทำงานร่วมกันแบบบูรณาการอย่างเต็มที่ให้การตอบสนองแบบเรียลไทม์เพื่อตอบสนองเงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลงและความต้องการของลูกค้าในโรงงานและอุปทาน เครือข่าย

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดู โปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ