İmalat Sanayinde 8 İlginç Veri Bilimi Uygulaması [2022]

Veri bilimi, çoğu veri temelinde çalıştığı için günümüzde çoğu sektöre hakimdir. Verilerin farklı endüstriler tarafından algılanma biçiminde devrim yarattı. Veri biliminin geniş alanı ve çeşitli uygulamaları göz önüne alındığında, üretimde de tatlı noktasını bulması bekleniyor.

İmalat endüstrisi, müşteriler, iş ortakları ve tedarikçiler için daha fazla çeviklik gerektiren günümüz dijital çağının desteklediği büyük bir dönüşüm geçiriyor. Artan ölçek ve hız, üreticiler için zorlayıcı olabilir ve işte burada veri bilimi devreye giriyor.

Büyük veri analitiği akıllı üretimi teşvik eder. IDC tarafından yapılan bir tahmine göre, 2021 yılına kadar en büyük üreticilerin en az beşte biri, bilişsel veri uygulamalarına (Makine Öğrenimi ve AI gibi) ve Nesnelerin İnterneti veya IoT'ye dayanan gömülü zekaya güvenecek, bu nedenle bir ihtiyaç var. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi öğrenme . Büyük ölçekli süreçlerin otomasyonu ile sonuçlanacak ve yürütme süresini yaklaşık %25 oranında hızlandıracaktır. Yeni başlayan biriyseniz ve veri biliminde uzmanlık kazanmak istiyorsanız, en iyi üniversitelerden veri bilimi sertifikalarımıza göz atın.

Üretimde Büyük Verinin Rolü

Büyük veri, dünyanın her yerindeki üreticilerin yolunu açarken, veri bilimcileri oldukça yerinde bir şekilde yeni fabrika çalışanları olarak görülüyor. GM ve Ford gibi önde gelen şirketler, üretimlerini iyileştirmek, enerji maliyetlerini azaltmak ve üretimi artırmak için hem harici hem de dahili kaynaklardan, işlemcilerden ve sensörlerden gelen büyük miktarlarda veriyi entegre ediyor. Daha küçük işletmeler bile büyük veri kullanımının faydalarını keşfetti.

• Büyük veri yalnızca kullanımı daha ucuz değil, aynı zamanda depolanması da daha ucuzdur.
• Analitik yazılımların artan karmaşıklığı onu yaygınlaştırdı.
• Paralel işleme makineleri, üreticiler için kolayca erişilebilir hale gelir.

Ancak bu aynı zamanda hataya neredeyse hiç yer olmayan bir ortamdır!

Üretimde Veri Biliminin Uygulamaları

Veri biliminin üretimde uygulanma şekli, alanın özel gereksinimleri göz önüne alındığında belirli şekillerde benzersizdir. Öncelikle, kâr maksimizasyonu, risk minimizasyonu ve üretkenlik değerlendirmelerini hedefleyen üreticilere değerli bilgiler sağlamak için kullanılır. Üretimde veri biliminin başlıca uygulamalarını sağlayan bir liste:

Tahmine Dayalı Analitik veya Gerçek Zamanlı Performans ve Kalite Verileri

Operatörlerden ve makinelerden alınan verilerin toplanması, bir dizi KPI veya Genel Ekipman Etkinliği veya OEE gibi Temel Performans Göstergeleri oluşturmak için kullanılır. Bu, veriler tarafından yönlendirilen hurda ve arıza süresinin temel neden analizini sağlar. Bu nedenle, makine bakımı ve optimizasyonuna proaktif ve duyarlı bir yaklaşım sunmak için veri bilimi kullanılır.

Sorunlara daha hızlı yanıt verme yeteneği, üretkenlik ve maliyetli arıza süreleri üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. Makine performansını ve duruş süresini izleyen tahmine dayalı bir modelin oluşturulması, daha sonra verim kazanımlarının doğasını, herhangi bir harici değişikliğin etkisini, hurda azalmasını ve kaliteyi tahmin etmek için kullanılabilir. Bu da üreticilerin kalite iyileştirme ve maliyet yönetimine yaklaşmak için yeni yöntemler ve yollar keşfetmelerine yardımcı olacaktır.

Önleyici Bakım ve Arıza Tahmini

Modern imalatta üretimin bağımlı olduğu çok az kritik hücre veya makine vardır. Gerçek zamanlı izleme için kullanılan veriler, makine arızasını önlemek ve varlık yönetimini iyileştirmek için daha fazla analiz edilebilir. Veri bilimcileri, bu tahminleri yapmak için makinenin bilgisinden yararlanır ve makinenin neden başarısız olabileceğinin nedenlerini not eder.

Büyük veri üretiminde, bir makinenin arızasını önceden tahmin etmek için çeşitli titreşim ve sıcaklığı gösteren işlem verileri kullanılır. Makinelerin optimum performansı için ayarlara göre sapmaları izleyerek, mühendislere gerektiğinde önleyici tedbirler almaları için sinyal verilebilir ve bu da üreticilere kritik arızalardan kaçınma olanağı sağlar.

Okuyun: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

Fiyat Optimizasyonu

Bir ürünün maliyeti belirlenirken çok sayıda kriter ve faktör dikkate alınmalıdır. Maddenin üretim ve satış sürecinde yer alan her aşama önemlidir. Ürünün nihai fiyatı, hammaddeden başlayarak dağıtım maliyetlerine kadar her bir unsurun maliyetinin dikkate alınmasının nihai sonucudur. Ancak hepsi bu kadar değil, bir ürünün satılabilir olması için müşterinin bile fiyatı makul bulması gerekiyor.

Bu, işin püf noktasının hem üretici hem de müşteri için kabul edilebilir ve yararlı olabilecek en iyi teklifi bulmak olduğu fiyat optimizasyonunun uzmanlığıdır. Fiyat optimizasyonu için modern çözümler, kar maksimizasyonu ve ürün verimliliği etrafında modellenmiştir.

Veri bilimi, optimize edilmiş fiyat değişkenlerini çıkarmak için dahili kaynaklardan ve pazar rakiplerinden hem fiyatlandırma hem de maliyet dahil olmak üzere verilerin toplanması ve analizi için araçlar kullanır. Dünya çapında müşteri ihtiyaç ve tercihlerindeki değişim ve dalgalanmalarla birlikte pazar rekabeti, veri bilimini üretimde değerli bir araç haline getiriyor.

Akıllı Fabrikada Otomasyon ve Robotizasyon

Otomasyona yönelik büyük hareket, büyük yatırım gerektirir. Dünyanın dört bir yanındaki sistem entegratörleri ve mühendisleri, veri bilimindeki gelişmeleri, onları kaynakların etkin bir şekilde tahsis edilmesine ve önemli üretkenlik kazanımlarına götüren bir kılavuz olarak kullanarak yollarını çiziyor. Veri bilimcileri, optimum fayda sağlayan en iyi maliyet tasarrufu fırsatlarını belirlemek için tahmine dayalı ve analitik araçlar kullanır.

İçgörüler daha sonra mühendisler tarafından çalışma modlarında kullanılır ve üreticilerin paralarını robotik ve otomasyon teknolojisine yatırırken en iyi kararı vermelerine olanak tanır. Veri bilimi, bugün faaliyet gösteren en iyi üretim tesislerinden bazılarında tasarım ve optimizasyona yaklaşmanın yeni bir yolunu bu şekilde sağlar. Yeni teknoloji, tasarımlar ve makinelerin üretim üzerindeki etkisini anlamak için gerçek dünya verilerinin kullanılması, imalat endüstrisi için devrim niteliğinde olmuştur.

Tedarik Zinciri Optimizasyonu

Tedarik zinciri riskinin yönetimi, elde edilmesi kolay bir başarı değildir. Bu alanın karmaşıklığı ve öngörülemezliği, onu veri bilimcilerinin ele alınması için daha uygun bir iş haline getiriyor. Yakıt ve nakliye maliyetleri, fiyatlandırma farklılıkları, pazar kıtlığı ve tarifelerden yerel hava durumuna kadar çeşitli girdilerle çalışmak, bunları basitçe veri noktalarına dönüştürerek veri biliminin alanıdır.

Doğru veri bilimi modelini kullanarak, piyasa değişikliklerinin riski en aza indireceği, gereksiz harcamalardan kaçınacağı ve tasarrufla sonuçlanacağı tahmin edilebilir. Tedarik zincirleri için kullanılan bir diğer terim de değer zincirleridir ve sebepsiz değildir. Gerekli elemanları montaj tesislerine ulaştırmak için çalışan farklı parça ve malzemelerin tüm üreticilerini içeren bir saat sistemi olarak çalışır.

Belirli bir üreticiden kaynaklanan ve belirli bir yerde üretilen çeşitli üretim aşamalarındaki farklı unsurların bir araya gelerek nihai ürünü oluşturması arasındaki bu ilişki karmaşıktır. Malzeme kıtlığı veya geç teslimat gibi basit durumlar, üretim sürecinde maliyetli hatalar olabilir. Veri bilimcileri, riskleri en aza indirmek ve sorunsuz çalışan bir sistem sağlamak için girdi ve çıktı modellerini analiz eder ve tahmin eder.

Ürün Tasarımı ve Geliştirme

Malzeme tasarımının doğrulanması ve kararlar, müşteri ihtiyaç ve tercihlerini analiz ederek veri biliminden elde edilebilir. Ürün geliştirme, fason imalatçıların sunduğu temel hizmetlerden biridir. Ürün tasarımları ve özellikleri, müşterilerinin seçim ve gereksinimlerine uygun olmalıdır. Veri bilimi araçları, genellikle bir müşterinin veya grubun benzersiz özelliklerine uyacak bir öğe üretmenin en iyi yolunu belirlemek için kullanılır.

Veri bilimi, tüketici tercihlerini ve pazar eğilimlerini analiz etmek için yeni bir öğenin üretiminde veya mevcut bir öğeyi iyileştirmede de kullanılabilir. Müşteri geri bildirimlerinden elde edilen eyleme dönüştürülebilir içgörüler, ürün pazarlamacıları tarafından, müşteri gereksinimlerini karşılamak ve üreticilere kar sağlamak için ürünleri geliştirmek için kullanılabilir.

Envanter Yönetimi ve Talep Tahmini

Talep tahmini, verimli karar vermeyi amaçlayan büyük verilerin analizini gerektirdiğinden, uzmanlar ve muhasebeciler için yoğun bir çalışma gerektirir. Envanter yönetimi ile paylaştığı güçlü ilişki, iki alanın sorunsuz çalışması için kelimenin tam anlamıyla diğerine bağımlı olmasını sağlar. Talep tahmininde kullanılanların tedarik zincirlerinden gelen veriler olduğu gerçeğinden, aralarındaki ilişkilere dair bir fikir çıkarılabilir.

Talep tahmini, bir üretici için üretim sisteminin verimli yönetimi için çok önemlidir. Envanteri yalnızca verileri analiz ederek kontrol etme fırsatı, asla ihtiyaç duymayacağınız öğelerin depolanmasında ortaya çıkan maliyeti azaltır. Talep tahmininde veri bilimi uygulamasının güzelliği, veri girişinin sürekli olarak güncellenebilmesidir.

Bu nedenle, tahminler, üretim ortamındaki, pazardaki veya malzeme mevcudiyetindeki herhangi bir harici değişiklik dikkate alınarak mevcut durumla ilgili olacaktır. Bu da, her iki tarafın da faaliyetlerini daha verimli bir şekilde düzenleyebildiği daha iyi bir tedarikçi-üretici ilişkisinin sürdürülmesine yardımcı olur. Veri bilimi ve uygulamalarına yönelik bu başlangıç ​​kılavuzunda daha fazla veri bilimi uygulaması öğrenin.

Verimlilik ve Bilgisayarla Görü Uygulamaları

Lider firmalar için sürdürülebilirlik, uzun vadeli stratejileri söz konusu olduğunda giderek daha baskın bir endişe haline geliyor. Üreticiler, çevresel krizdeki rollerinin bir parçası olarak karbon emisyonlarını azaltmak ve enerji tasarrufu yapmak için iddialı hedefler belirliyor. Bu, verimli üretimi sürdürürken tedarik zinciri yönetimi, enerji kullanım tahmini vb. içeren karmaşık hesaplamaları içerir.

Bilgisayarlı görü uygulamaları ve yapay zeka destekli teknolojileriyle bu aşan hedefleri yerine getirmek için veri bilimine güvenilebilir. Nesne tanımlama, algılama ve sınıflandırma gibi modern kalite kontrol yöntemlerini kullanarak, istenen sonuçları elde etmek için süreç bilgisayarla görü ile izlenebilir.

Veriler, mevcut süreçteki tutarsızlıkları belirleyerek ve gerekli değişiklikleri yaparak mevcut modellerle, ideal durumlarla ve gelecekteki beklentilerle algoritmik olarak karşılaştırılan görüntüler oluşturmak için kullanılabilir. Bilgisayarlı görü uygulamalarını kullanmanın birçok avantajı arasında, üreticiler gelişmiş kalite kontrol, düşük işçilik maliyeti, sürekli çalışabilirlik ve yüksek hızlı işleme kapasitesi elde edebilirler.

Ayrıca okuyun: İş Bulmak İçin En İyi Çevrimiçi Bilgisayar Kursları

Çözüm

Bugün, kuşkusuz, üretim firmaları ve hizmet odaklı işletmeler, müşterilerin fabrika ve tedarikteki değişen gereksinimlerinin değişen koşullarını ve taleplerini karşılamak için gerçek zamanlı yanıtlar sağlayan tam entegre işbirlikçi sistemlere sahip olmak için veri bilimine doğru ilerliyorlar. ağ.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT -B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.