Big data in de productie:waardevolle use-cases ontsluiten

De toepassing van big data-analyse in de productie

De term "big data" verwijst naar steeds complexere, enorme gegevensopslag die niet effectief kan worden verwerkt met behulp van traditionele methoden. In de productie kunnen big data verwijzen naar informatie die is verzameld uit verschillende bronnen, waaronder machinesensorgegevens, informatie over kwaliteitsborging, gegevens van leveranciers, productie-output, onderhoud, financiële informatie en eigenlijk elk ander meetbaar proces dat in moderne productie wordt gebruikt.

Er is een reden waarom fabrikanten zulke enorme hoeveelheden gegevens over van alles en nog wat verzamelen. Big data kan worden verwerkt en verfijnd tot zakelijke inzichten die kunnen leiden tot enorme financiële groei, klantenbehoud, besparingen op onderhoud, opslag en onverwachte downtime, en meer.

Door gebruik te maken van de kracht van big data en productieanalyses, zijn fabrikanten gemakkelijker in staat om efficiëntie en productiviteit aan hun bedrijf toe te voegen, terwijl ze weten dat de bewegingen die ze maken worden berekend en gebaseerd op nauwkeurige gegevens. Dit vergroot niet alleen de kans op succes, maar ook het vertrouwen in de ideeën die worden uitgevoerd.

Waarom neemt het gebruik van gegevens in de maakindustrie toe?

Het antwoord op deze vraag is tweeledig. Om steeds complexere beslissingen te nemen en diepere inzichten te krijgen, vertrouwen fabrikanten steeds meer op gegevens uit verschillende bronnen. Naarmate er meer gegevens van de werkvloer worden verzameld en omgezet in bruikbare rapporten, kunnen gegevensgestuurde beslissingen worden genomen die voorheen gewoon niet mogelijk waren.

Een andere reden waarom het gebruik van data in de maakindustrie toeneemt, is omdat het gemakkelijker toegankelijk is. De toetredingsdrempel voor het implementeren van IIoT-apparaten en slimme fabrieksapparatuur is historisch laag. Fabrikanten kunnen gemakkelijk en betaalbaar veel aspecten van hun bedrijf meten, zowel op het gebied van gegevensverzameling als datawarehousing en -opslag. Met MachineMetrics kunnen fabrikanten bijvoorbeeld plug-and-play-oplossingen inzetten om direct inzicht te krijgen in de prestaties op de werkvloer.

Bovendien duwen moderne markten fabrikanten in de richting van het gebruik van big data om flexibel, efficiënt en relevant te blijven voor hun doelconsumenten, terwijl ze concurrerend blijven op de markt. Gegevens ontsluiten de volgende stap in het continue verbeteringstraject van fabrikanten.

Big data use cases in productie

Big data heeft een plaats in bijna elk aspect van het runnen van een productiebedrijf. Enkele van de meest prominente gebruiksscenario's voor big data in de productie zijn:

Machinegebruik

Wanneer machines onderbenut zijn, verliezen fabrikanten tijd, geld en kansen. Door gegevens te analyseren over wanneer fabrieksmachines worden gebruikt, kunnen fabrikanten duidelijk zien welke machines als knelpunten dienen, welke onderbenut worden en welke naar de rand van hun capaciteit worden geduwd.

Machinegebruiksrapport van MachineMetrics.

Productontwerp

Big data kan worden gebruikt om informatie en inspiratie te verzamelen over potentiële nieuwe producten, om het begrip van hoe een product daadwerkelijk door klanten wordt gebruikt te vergroten om veranderingen en verbeteringen te ontwikkelen die beter aansluiten bij de gebruiksverwachtingen, en om de levensvatbaarheid van het product gemakkelijker en effectiever te bepalen .

Productkwaliteit

Big data is met groot succes gebruikt naast machine learning om het sentiment in klantrecensies en supporttickets te begrijpen om te bepalen welke faalpunten het meest voorkomend en frustrerend zijn voor consumenten. Big data kunnen ook worden gebruikt voor on-the-line kwaliteitscontrole en kwaliteitsborging met behulp van technologie om machineconditiegegevens vast te leggen en te rapporteren.

Vraagprognose

Big data biedt fabrikanten een kijkje in de toekomst van wat klanten willen en wanneer. Door de vraag te voorspellen, realiseren fabrikanten besparingen op magazijnkosten, verspilde voorraden en productietijd die anders elders zou kunnen worden besteed.

Klantervaring

Klanten zullen zich meer gehoord voelen wanneer hun zorgen worden weggenomen. Big data biedt het inzicht om niet alleen de zorgen die zich voordoen aan te pakken, maar ook om toekomstige problemen op te sporen en te voorkomen. Big data leidt meestal ook tot producten van hogere kwaliteit tegen lagere kosten en met snellere levertijden.

Toeleveringsketenoptimalisatie

Door supply chain-gegevens te analyseren, kunnen fabrikanten kosten besparen door zowel goedkopere leveranciers te vinden als door gerelateerde producten van afzonderlijke leveranciers te bundelen, de kwaliteit te verhogen, oplossingen voor logistieke problemen te zien en te vinden, zoals sneeuwstormen en natuurrampen, om zaken voort te zetten zonder een beat te missen .

Voordelen van big data in productie

Fabrikanten die effectief gebruik maken van big data, zien vanuit meerdere invalshoeken opmerkelijke voordelen voor het bedrijfsleven. Aangezien gegevens op een brede manier kunnen worden toegepast, kunnen zowel de gebruikssituaties als de voordelen grenzeloos zijn, toenemend in complexiteit en incrementele waarde op basis van de "data-maturiteit" van de fabrikant. Enkele van de belangrijkste voordelen van big data in de productie, die meestal de eerste zijn die het verzamelen en analyseren van gegevens stimuleren, zijn:

Concurrentievoordeel

Toegang tot nauwkeurige, realtime productiegegevens zorgt voor ongekende zakelijke flexibiliteit en wendbaarheid die zelfs kan voldoen aan de verwachtingen van de klant. Met inzicht in de werkvloer kunnen gemakkelijker betere beslissingen worden genomen, waardoor fabrikanten een sterk voordeel hebben ten opzichte van minder databewuste concurrenten.

Innovatie

Door trends te voorspellen en productontwerp sneller te kunnen herhalen, kunnen datagestuurde fabrikanten beter innoveren. In dezelfde geest betekent het besparen van tijd en geld op voorraden en productie dankzij de bovenstaande gebruiksscenario's dat fabrikanten meer middelen en flexibiliteit hebben om zich in te zetten voor innovatie en toch succes boeken.

Lagere kosten

Het niet kopen van overtollige voorraden, het optimaliseren van magazijnruimte, het vinden van de meest kosteneffectieve kwaliteitsleveranciers die beschikbaar zijn en het omzeilen van logistieke problemen leiden allemaal tot kostenbesparingen. Bovendien vermindert machineonderhoud dat ervoor zorgt dat de apparatuur soepel blijft werken de uitvaltijd en catastrofale (en dure) apparatuurstoringen.

Verbeterde klantenservice

De mogelijkheid om klantgegevens te analyseren in elke fase van hun reis, van marketing tot verkoop tot beoordelingen op sociale media, betekent dat klanten eersteklas, gegevensgestuurde service kunnen ontvangen die inspeelt op hun werkelijke wensen, behoeften en zorgen.

Voorbeelden van big data in productie

Een van onze klanten, BC Machining, gebruikt gegevens om te begrijpen wanneer hun bewerkingsgereedschappen stuk gaan. Via onze hoogfrequente gegevensadapter is BC Machining in staat om hoogfrequente gegevens rechtstreeks uit de besturing van de machine te extraheren. Na het bouwen van een algoritme zijn we in staat om machinefouten te voorspellen en te voorkomen door bepaalde drempels te bewaken.

Deze geavanceerde big data use case heeft bijna 100% van de schrootdelen kunnen elimineren. Bovendien heeft het de machinist tijd bespaard, aangezien BC Machining het schroot niet langer hoeft te sorteren, waardoor zowel zij als de machines zich kunnen concentreren op het produceren van goede onderdelen en het genereren van inkomsten voor het bedrijf. Het resultaat is een jaarlijkse besparing van $ 72.000 per machine.

Andere fabrikanten gebruiken big data om werknemers op de fabrieksvloer op het goede spoor te houden door het gebruik van zichtbare statistieken die in realtime worden bijgewerkt. Hierdoor kunnen werknemers begrijpen waar ze aan toe zijn met betrekking tot productiedoelen en kunnen ze snel reageren op eventuele problemen op de werkvloer, zoals een downtime-gebeurtenis.