製造業中 8 個有趣的數據科學應用 [2022]

數據科學在當今大多數行業中占主導地位，因為它們中的大多數都是基於數據運作的。 它徹底改變了不同行業感知數據的方式。 考慮到數據科學的廣闊領域及其多樣化的應用，預計它也會在製造業中找到自己的最佳位置。

在當今數字時代的支持下，製造業正在經歷一場巨大的轉型，這要求客戶、業務合作夥伴和供應商具有更大的敏捷性。 對於製造商來說，不斷增長的規模和速度可能具有挑戰性，這就是數據科學的用武之地。

大數據分析促進智能製造。 根據 IDC 的預測，到 2021 年，至少五分之一的最大製造商將依賴基於認知數據應用（如機器學習和人工智能）和物聯網或物聯網的嵌入式智能，因此需要學習人工智能和機器學習。 它將導致大規模流程的自動化，將執行時間加快近 25%。 如果您是初學者並想獲得數據科學方面的專業知識，請查看我們來自頂尖大學的數據科學認證。

大數據在製造業中的作用

隨著大數據為世界各地的製造商舖平道路，數據科學家被恰當地視為新工廠工人。 通用汽車和福特等領先公司整合了來自外部和內部來源、處理器和傳感器的大量數據，以改善其生產、降低能源成本並提高產量。 甚至較小的企業也發現了與使用大數據相關的好處。

• 大數據不僅使用起來更便宜，而且存儲起來也更便宜。
• 分析軟件的日益複雜性使其廣泛傳播。
• 製造商可以輕鬆使用並行處理機器。

然而，這也是一個幾乎沒有任何錯誤餘地的環境！

數據科學在製造業中的應用

考慮到該領域的具體要求，數據科學在製造業中的應用方式在某些方面是獨一無二的。 它主要用於為製造商提供有價值的見解，以實現利潤最大化、風險最小化和生產力評估。 以下列表提供了數據科學在製造業中的主要應用：

性能和質量的預測分析或實時數據

從操作員和機器收集的數據用於創建一組 KPI 或關鍵績效指標，例如整體設備效率或 OEE。 這可以對數據驅動的報廢和停機時間進行根本原因分析。 因此，數據科學被用來為機器維護和優化提供主動和響應式的方法。

對問題產生更快響應的能力直接影響生產力和代價高昂的停機時間。 然後，可以使用監控機器性能和停機時間的預測模型的創建來預測產量收益的性質、任何外部變化的影響、廢品減少和質量。 反過來，這將幫助製造商發現新的方法和方法來進行質量改進和成本管理。

預防性維護和故障預測

現代製造業的生產幾乎沒有可依賴的關鍵單元或機器。 可以進一步分析用於實時監控的數據，以防止機器故障並改善資產管理。 數據科學家利用機器的知識並註意它可能失敗的原因，以便做出這些預測。

在大數據製造中使用指示變化的振動和溫度的過程數據來預先預測機器的故障。 跟踪與機器最佳性能設置的偏差，可以指示工程師在需要時採取預防措施，從而為製造商避免嚴重故障提供可能性。

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價格優化

在確定產品成本時，必須考慮許多標準和因素。 製造和銷售項目過程中涉及的每個階段都很重要。 產品的最終價格是考慮到每個要素成本的最終結果，從原材料到分銷成本。 但這還不是全部，要使產品暢銷，即使是客戶也必須找到合理的價格。

這是價格優化的專業知識，其中的訣竅是找到製造商和客戶都可以接受和有益的最佳報價。 價格優化的現代解決方案以利潤最大化和產品效率為模型。

數據科學使用工具來聚合和分析數據，包括來自內部來源和市場競爭對手的定價和成本，以提取優化的價格變量。 市場競爭，加上全球客戶需求和偏好的變化和波動，使數據科學成為製造業的寶貴工具。

智能工廠中的自動化和機器人化

邁向自動化的重大舉措涉及大量投資。 世界各地的系統集成商和工程師以數據科學的進步為指導規劃他們的道路，引導他們有效地分配資源並顯著提高生產力。 數據科學家使用預測和分析工具來確定產生最佳效益的最佳成本節約機會。

然後，工程師將這些見解用於他們的操作模式，並允許製造商做出最佳決策，同時將資金投資於機器人技術和自動化技術。 這就是數據科學如何為當今運行的一些最佳生產設施中的設計和優化提供一種新方法。 使用真實世界的數據來了解新技術、設計和機械對生產的影響對於製造業來說是革命性的。

供應鏈優化

供應鏈風險管理並非易事。 這個領域的複雜性和不可預測性使其成為更適合數據科學家處理的工作。 處理從燃料和運輸成本、定價差異、市場稀缺性和關稅到當地天氣等各種輸入是數據科學的領域，只需將它們轉換為數據點。

使用正確的數據科學模型，可以預測市場變化，以最大限度地降低風險、避免不必要的開支並節省開支。 供應鏈的另一個術語是價值鏈，這不是沒有原因的。 它作為一個發條系統工作，其中包括不同零件和材料的所有製造商，它們致力於向裝配廠提供所需的元件。

這種從某個製造商產生並在某個地方生產的不同生產階段的不同元素的關係，匯集在一起形成最終產品是複雜的。 材料稀缺或交貨延遲等簡單的意外事件可能是生產過程中代價高昂的錯誤。 數據科學家分析和預測輸入和輸出的模式，以最大限度地降低風險並確保系統平穩運行。

產品設計與開發

通過分析客戶需求和偏好，可以從數據科學中獲得對材料設計和決策的驗證。 產品開發是合同製造商提供的主要服務之一。 他們的產品設計和功能需要與客戶的選擇和要求產生共鳴。 數據科學工具通常用於確定生產產品以適應客戶或群體的獨特規格的最佳方式。

數據科學還可用於生產新產品或改進現有產品，以分析消費者偏好和市場趨勢。 產品營銷人員可以使用來自客戶反饋的可操作見解來改進產品以滿足客戶要求並為製造商獲利。

庫存管理和需求預測

需求預測涉及專家和會計師的大量工作，因為它需要分析旨在有效決策的大數據。 它與庫存管理的密切關係使得這兩個領域實際上依賴於另一個領域才能順利運作。 可以從這樣一個事實中得出對它們相互關係的洞察，即在需求預測中使用的是來自供應鏈的數據。

需求預測對於製造商的生產系統的有效管理至關重要。 僅通過分析數據來控制庫存的機會降低了存儲您可能永遠不需要的物品的成本。 在需求預測中應用數據科學的美妙之處在於數據輸入可以不斷更新。

因此，預測將與當前情況相關，同時考慮到生產環境、市場或材料可用性的任何外部變化。 反過來，這有助於維持更好的供應商-製造商關係，雙方可以更有效地規範他們的活動。 在這份數據科學及其應用初學者指南中了解更多數據科學應用。

效率和計算機視覺應用

對於領先公司而言，可持續性正日益成為其長期戰略的主要關注點。 製造商正在設定雄心勃勃的目標，以減少碳排放和節約能源，作為其在環境危機中的一部分。 這包括涉及供應鏈管理、能源使用估算等的複雜計算，同時保持高效生產。

可以依靠數據科學通過其計算機視覺應用程序和人工智能技術來實現這些超越目標。 使用現代質量控制方法，如對象識別、檢測和分類，可以通過計算機視覺監控該過程以達到預期的結果。

這些數據可用於創建圖像，然後通過識別當前流程中的差異並進行必要的更改，通過算法將其與現有模型、理想情況和未來預期進行比較。 在使用計算機視覺應用的眾多優勢中，製造商可以獲得改進的質量控制、降低的勞動力成本、持續的可操作性和高速處理能力。

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結論

今天，毫無疑問，製造公司以及面向服務的企業正在向數據科學發展，以擁有完全集成的協作系統，以提供實時響應，以滿足客戶在工廠和供應方面不斷變化的條件和需求網絡。

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