大數(shù)據(jù)分析如何讓制造行業(yè)變得更好?
咨詢機構麥肯錫公司Valerio Dilda表示，“大多數(shù)制造商已經進行了明顯的改進，以簡化其運營，使用傳統(tǒng)方法盡可能提高供應鏈和工廠的生產力。然而，在經濟增長緩慢、環(huán)境不確定的情況下，企業(yè)必須更多地尋找新的方法來提高運營效率和盈利能力。”
其答案是采用大數(shù)據(jù)分析。過程工業(yè)的制造商和公司將會生成大量數(shù)據(jù)，但很少使用這種智能工具。多年來，大多數(shù)制造商在其IT能力方面比較落后，并且為此付出了一定的代價。
“然而，得益于成本更低的計算能力和快速發(fā)展的分析機會，過程工業(yè)制造商可以將這些數(shù)據(jù)運用到工作中，從多個數(shù)據(jù)源收集信息，并利用機器學習模型和可視化平臺發(fā)現(xiàn)新方法，從采購中優(yōu)化其流程的原材料銷售成品。”Dilda繼續(xù)說。
盡管每個用例都有所不同，但了解如何在制造中使用大數(shù)據(jù)分析的情況很有幫助。以下來看看一些重要的領域：
(1)預測性維護
大數(shù)據(jù)分析在制造行業(yè)中取得的大成就之一是預測性維護的作用。隨著當今*設備中安裝部署各種傳感器和網絡連接設備，制造商有可能采用算法在問題出現(xiàn)之前發(fā)現(xiàn)并發(fā)情況，并在問題變得更加嚴重可能付出高昂代價之前解決。
預測性維護有可能在一年內為制造商節(jié)省數(shù)百萬美元的費用，延長設備使用壽命，并確保運營。并且，由于大數(shù)據(jù)平臺的發(fā)展，收集這些見解變得更加容易且更具成本效益。
(2)性能分析
企業(yè)很容易假設一切正常，但在80%的容量和95%的容量之間有巨大的差異。大數(shù)據(jù)允許企業(yè)根據(jù)期望的產出水平來分析業(yè)績并做出改變。
以工業(yè)機械手為例。許多企業(yè)直到近都在使用一刀切的產品，但這種情況正在發(fā)生變化。例如這個領域的廠商之一Dalmec公司已經遇到了發(fā)展瓶頸，并意識到已經到了切割機解決方案不起作用的地步。而使用數(shù)據(jù)和分析，他們可以購買專門為特定功能設計的的機械手。這導致提高生產力和性能。
(3)縮短停機時間
對于制造商而言，沒有什么比停機時間的代價更加高昂。在某些行業(yè)，每分鐘損失的成本可能花費數(shù)千美元，而每年將花費數(shù)百萬美元。有了適合的系統(tǒng)(由大數(shù)據(jù)驅動的系統(tǒng))，這些組織可以大大減少停機時間，并確保大生產力。
除了鞏固盈虧底線之外，停機時間的縮短提高了運營效率，減輕了壓力，增強了品牌忠誠度，并且實現(xiàn)了創(chuàng)新和創(chuàng)造力。
(4)改進戰(zhàn)略決策
在一天結束時，大數(shù)據(jù)分析將幫助制造商做出戰(zhàn)略決策。這些工具包括：數(shù)據(jù)清理工具、剖析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、數(shù)據(jù)映射工具、數(shù)據(jù)分析平臺、數(shù)據(jù)可視化資源、數(shù)據(jù)監(jiān)控解決方案等等。企業(yè)學習如何將正確的工具與正確的結果相結合是這個過程中的一個重要步驟。
變化即將到來
大數(shù)據(jù)分析正在改變制造業(yè)的概念既令人興奮又令人畏懼。對于那些多年來收集數(shù)據(jù)卻沒有更好地使用數(shù)據(jù)的公司來說，他們對于利用大數(shù)據(jù)的想法有點畏懼，但是一旦克服了初的挑戰(zhàn)，就會意識到將會獲得巨大的發(fā)展和提升的機會。
