Big Data in de productie benutten: Zakelijke waarde en innovatie ontgrendelen

De adoptie van Big Data Analytics in de productie

De term "big data" verwijst naar steeds complexere, massive datavoorraden die niet effectief verwerkt kunnen worden met traditionele methoden. In de productie kan big data verwijzen naar informatie verzameld uit een verscheidenheid aan bronnen inclusief machinesensordata, kwaliteitsborgingsinformatie, data van leveranciers, productie-output, onderhoud, financiële informatie, en basisweg elk ander meetbaar proces dat in moderne productie gaat.

Er is een reden waarom fabrikanten dergelijke enorme hoeveelheden data verzamelen over alles en nog wat. Big data kan verwerkt en geraffineerd worden tot zakelijke inzichten die massive financiële groei, klantbehoud, besparingen op onderhoud, opslag, en onverwachte stilstand, en meer kunnen voeden.

Door de kracht van big data en productie-analytics zijn fabrikanten gemakkelijker in staat om efficiëntie en productiviteit toe te voegen aan hun bedrijven, wetend dat de stappen die ze nemen berekend zijn en gebaseerd op nauwkeurige data. Dit voegt niet alleen een boost toe aan de kans op succes, maar ook vertrouwen in de ideeën die geïmplementeerd worden.

Waarom groeit het gebruik van data in de productie-industrie?

Het antwoord op deze vraag is twee-voudig. Om steeds complexere beslissingen te nemen en diepere inzichten te verkrijgen, vertrouwen fabrikanten steeds meer op data uit een verscheidenheid aan bronnen. Naarmate meer data van de shopfloor verzameld en getransformeerd wordt in bruikbare rapporten, kunnen datagestuurde beslissingen genomen worden die simpelweg niet mogelijk waren vóór.

Een andere reden waarom het gebruik van data groeit in de productie-industrie is omdat het gemakkelijker toegankelijk is. De drempel voor het implementeren van IIoT-apparaten en slimme fabrieksapparatuur is op een historisch laag punt. Fabrikanten kunnen gemakkelijk en betaalbaar veel aspecten van hun bedrijf meten, zowel in termen van dataverzameling als datawarehousing en opslag. Bijvoorbeeld, met MachineMetrics kunnen fabrikanten plug-and-play oplossingen implementeren om directe zichtbaarheid in shopfloor-prestaties te bieden.

Daarnaast duwen moderne markten fabrikanten naar het gebruik van big data om flexibel, efficiënt en relevant te blijven voor hun doelconsumenten, terwijl ze competitief blijven in de marktplaats. Data ontgrendelt de volgende stap in de continue verbeteringsreis van fabrikanten.

Big Data Use Cases in de productie

Big data heeft een plek in bijna elk aspect van het runnen van een productiebedrijf. Enkele van de meest prominente use cases voor big data in de productie omvatten:

Machinebenutting

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

Machinebenutting Rapport van MachineMetrics.

Productontwerp

Big data kan gebruikt worden om informatie en inspiratie te verzamelen over potentiële nieuwe producten, het begrip te vergroten van hoe een product eigenlijk door klanten wordt gebruikt om veranderingen en verbeteringen te ontwikkelen die beter aansluiten bij gebruikverwachtingen, evenals producthaalbaarheid met grotere gemak en effectiviteit te bepalen.

Productkwaliteit

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

Vraagvoorspelling

Big data biedt fabrikanten een blik in de toekomst van wat klanten zullen willen en wanneer. Door vraag te voorspellen, realiseren fabrikanten besparingen op opslagkosten, verspilde materialen, en productietijd die anders elders besteed had kunnen worden.

Klantervaring

Klanten zullen zich meer gehoord voelen wanneer hun zorgen aangesproken worden. Big data biedt het inzicht om niet alleen de zorgen die rijzen aan te pakken, maar ook toekomstige te ontdekken en te voorkomen. Ook leidt big data meestal tot hogere kwaliteitsproducten bij lagere kosten en met snellere leveringstijden.

Supply Chain Optimalisatie

Door supply chain data te analyseren, kunnen fabrikanten kosten snijden door goedkopere leveranciers te vinden en door gerelateerde producten van enkele leveranciers te bundelen, kwaliteit te verhogen, logistieke problemen te zien en oplossingen te vinden – zoals sneeuwstormen en natuurrampen – om zakendoen zonder een klap te missen.

Voordelen van Big Data in de productie

Fabrikanten die effectief gebruikmaken van big data zien opvallende voordelen voor het bedrijf vanuit meerdere hoeken. Aangezien data breder toegepast kan worden, kunnen zowel use cases als voordelen grenzenloos zijn, toenemend in complexiteit en incrementele waarde gebaseerd op de "data-rijpheid" van de fabrikant. Enkele van de top voordelen van big data in de productie die meestal de eerste zijn om dataverzameling en analyse aan te stichten omvatten:

Concurrentievoordeel

Toegang tot nauwkeurige, realtime productiedata stelt ongekende zakelijke flexibiliteit en wendbaarheid in die zelfs kan aansluiten bij klantverwachtingen. Met inzicht in de shopfloor kunnen betere beslissingen met gemak genomen worden, wat fabrikanten een sterke voordeligheid geeft over minder data-onderlegde concurrenten.

Innovatie

Trends voorspellen en in staat zijn om sneller te itereren op productontwerp leidt data-gedreven fabrikanten tot betere innovatie. In dezelfde geest betekent tijd en geld bespaard op materialen en productie dankzij de bovenstaande use cases dat fabrikanten meer middelen en flexibiliteit hebben om te doorvoeren tot innovatie terwijl ze nog steeds succes zien.

Lagere kosten

Geen overbodige materialen kopen, opslagruimte optimaliseren, de meest kosteneffectieve kwaliteitsleveranciers vinden, en logistieke struikelblokken omzeilen leiden allemaal tot kostenbesparingen. Verder reduceert machineonderhoud dat apparatuur soepel laat draaien stilstand en catastrofale (en dure) apparatuurfouten.

Verbeterde klantenservice

De mogelijkheid om klantdata op elk stadium van hun reis te analyseren – van marketing tot verkoop tot reviews op sociale media – betekent dat klanten in staat zijn om topklas, datagestuurde service te ontvangen die hun echte wensen, behoeften en zorgen aanspreekt.

Voorbeelden van Big Data in de productie

Eén van onze klanten, BC Machining, gebruikt data om te begrijpen wanneer hun bewerkingsgereedschappen gaan breken. Via onze High Frequency Data Adapter kan BC Machining high-frequency data direct uit de besturing van de machine halen. Na het bouwen van een algoritme, zijn we in staat om machinegereedschapsfouten te voorspellen en te voorkomen door bepaalde drempels te monitoren.

Dit geavanceerde big data use case heeft in staat gesteld om bijna 100% van schrotonderdelen te elimineren. Verder heeft het operatorstijd bespaard, aangezien BC Machining niet meer hoeft de schrotonderdelen te sorteren, waardoor zowel zij als de machines zich kunnen richten op het produceren van goede onderdelen en omzet genereren voor het bedrijf. Het resultaat is $72.000 aan jaarlijkse besparing per machine.

Andere fabrikanten gebruiken big data om fabrieksvloerwerkers op de rails te houden door het gebruik van zichtbare stats die in realtime updaten. Hiermee zijn werknemers in staat om te begrijpen waar ze staan ten opzichte van productiedoelen, evenals snel te reageren op eventuele problemen op de shopfloor, zoals een stilstandgebeurtenis.