制造业中 8 个有趣的数据科学应用 [2022]

数据科学在当今大多数行业中占主导地位，因为它们中的大多数都是基于数据运作的。 它彻底改变了不同行业感知数据的方式。 考虑到数据科学的广阔领域及其多样化的应用，预计它也会在制造业中找到自己的最佳位置。

在当今数字时代的支持下，制造业正在经历一场巨大的转型，这要求客户、业务合作伙伴和供应商具有更大的敏捷性。 对于制造商来说，不断增长的规模和速度可能具有挑战性，这就是数据科学的用武之地。

大数据分析促进智能制造。 根据 IDC 的预测，到 2021 年，至少有五分之一的最大制造商将依赖基于认知数据应用（如机器学习和人工智能）和物联网或物联网的嵌入式智能，因此需要学习人工智能和机器学习。 它将导致大规模流程的自动化，将执行时间加快近 25%。 如果您是初学者并想获得数据科学方面的专业知识，请查看我们来自顶尖大学的数据科学认证。

大数据在制造业中的作用

随着大数据为世界各地的制造商铺平道路，数据科学家被恰当地视为新工厂工人。 通用汽车和福特等领先公司整合了来自外部和内部来源、处理器和传感器的大量数据，以改善其生产、降低能源成本并提高产量。 甚至较小的企业也发现了与使用大数据相关的好处。

• 大数据不仅使用起来更便宜，而且存储起来也更便宜。
• 分析软件的日益复杂性使其广泛传播。
• 制造商可以轻松使用并行处理机器。

然而，这也是一个几乎没有任何错误余地的环境！

数据科学在制造业中的应用

考虑到该领域的具体要求，数据科学在制造业中的应用方式在某些方面是独一无二的。 它主要用于为制造商提供有价值的见解，以实现利润最大化、风险最小化和生产力评估。 以下列表提供了数据科学在制造业中的主要应用：

性能和质量的预测分析或实时数据

从操作员和机器收集的数据用于创建一组 KPI 或关键绩效指标，例如整体设备效率或 OEE。 这可以对数据驱动的报废和停机时间进行根本原因分析。 因此，数据科学被用来为机器维护和优化提供主动和响应式的方法。

对问题产生更快响应的能力直接影响生产力和代价高昂的停机时间。 然后，可以使用监控机器性能和停机时间的预测模型的创建来预测产量收益的性质、任何外部变化的影响、废品减少和质量。 反过来，这将帮助制造商发现新的方法和方法来进行质量改进和成本管理。

预防性维护和故障预测

现代制造业的生产几乎没有可依赖的关键单元或机器。 可以进一步分析用于实时监控的数据，以防止机器故障并改善资产管理。 数据科学家利用机器的知识并注意它可能失败的原因，以便做出这些预测。

在大数据制造中使用指示变化的振动和温度的过程数据来预先预测机器的故障。 跟踪与机器最佳性能设置的偏差，可以指示工程师在需要时采取预防措施，从而为制造商避免严重故障提供可能性。

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价格优化

在确定产品成本时，必须考虑许多标准和因素。 制造和销售项目过程中涉及的每个阶段都很重要。 产品的最终价格是考虑到每个要素成本的最终结果，从原材料到分销成本。 但这还不是全部，要使产品畅销，即使是客户也必须找到合理的价格。

这是价格优化的专业知识，其中的诀窍是找到制造商和客户都可以接受和有益的最佳报价。 价格优化的现代解决方案以利润最大化和产品效率为模型。

数据科学使用工具来聚合和分析数据，包括来自内部来源和市场竞争对手的定价和成本，以提取优化的价格变量。 市场竞争，加上全球客户需求和偏好的变化和波动，使数据科学成为制造业的宝贵工具。

智能工厂中的自动化和机器人化

迈向自动化的重大举措涉及大量投资。 世界各地的系统集成商和工程师以数据科学的进步为指导规划他们的道路，引导他们有效地分配资源并显着提高生产力。 数据科学家使用预测和分析工具来确定产生最佳效益的最佳成本节约机会。

然后，工程师将这些见解用于他们的操作模式，并允许制造商做出最佳决策，同时将资金投资于机器人技术和自动化技术。 这就是数据科学如何为当今运行的一些最佳生产设施中的设计和优化提供一种新方法。 使用真实世界的数据来了解新技术、设计和机械对生产的影响对于制造业来说是革命性的。

供应链优化

供应链风险管理并非易事。 这个领域的复杂性和不可预测性使其成为更适合数据科学家处理的工作。 处理从燃料和运输成本、定价差异、市场稀缺性和关税到当地天气等各种输入是数据科学的领域，只需将它们转换为数据点。

使用正确的数据科学模型，可以预测市场变化，以最大限度地降低风险、避免不必要的开支并节省开支。 供应链的另一个术语是价值链，这不是没有原因的。 它作为一个发条系统工作，其中包括不同零件和材料的所有制造商，它们致力于向装配厂提供所需的元件。

这种从某个制造商产生并在某个地方生产的不同生产阶段的不同元素的关系，汇集在一起​​形成最终产品是复杂的。 材料稀缺或交货延迟等简单的意外事件可能是生产过程中代价高昂的错误。 数据科学家分析和预测输入和输出的模式，以最大限度地降低风险并确保系统平稳运行。

产品设计与开发

通过分析客户需求和偏好，可以从数据科学中获得对材料设计和决策的验证。 产品开发是合同制造商提供的主要服务之一。 他们的产品设计和功能需要与客户的选择和要求产生共鸣。 数据科学工具通常用于确定生产产品以适应客户或群体的独特规格的最佳方式。

数据科学还可用于生产新产品或改进现有产品，以分析消费者偏好和市场趋势。 产品营销人员可以使用来自客户反馈的可操作见解来改进产品以满足客户要求并为制造商获利。

库存管理和需求预测

需求预测涉及专家和会计师的大量工作，因为它需要分析旨在有效决策的大数据。 它与库存管理的密切关系使得这两个领域实际上依赖于另一个领域才能顺利运作。 可以从这样一个事实中得出对它们相互关系的洞察，即在需求预测中使用的是来自供应链的数据。

需求预测对于制造商的生产系统的有效管理至关重要。 仅通过分析数据来控制库存的机会降低了存储您可能永远不需要的物品的成本。 在需求预测中应用数据科学的美妙之处在于数据输入可以不断更新。

因此，预测将与当前情况相关，同时考虑到生产环境、市场或材料可用性的任何外部变化。 反过来，这有助于维持更好的供应商-制造商关系，双方可以更有效地规范他们的活动。 在这份数据科学及其应用初学者指南中了解更多数据科学应用。

效率和计算机视觉应用

对于领先公司而言，可持续性正日益成为其长期战略的主要关注点。 制造商正在设定雄心勃勃的目标，以减少碳排放和节约能源，作为其在环境危机中的一部分。 这包括涉及供应链管理、能源使用估算等的复杂计算，同时保持高效生产。

可以依靠数据科学通过其计算机视觉应用程序和人工智能技术来实现这些超越目标。 使用现代质量控制方法，如对象识别、检测和分类，可以通过计算机视觉监控该过程以达到预期的结果。

这些数据可用于创建图像，然后通过识别当前过程中的差异并进行必要的更改，通过算法将其与现有模型、理想情况和未来预期进行比较。 在使用计算机视觉应用的众多优势中，制造商可以获得改进的质量控制、降低的劳动力成本、持续的可操作性和高速处理能力。

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结论

今天，毫无疑问，制造公司以及面向服务的企业正在向数据科学发展，以拥有完全集成的协作系统，以提供实时响应，以满足客户在工厂和供应方面不断变化的条件和需求网络。

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