Big Data in der Fertigung:Erschließung wertvoller Anwendungsfälle

Die Einführung von Big Data Analytics in der Fertigung

Der Begriff „Big Data“ bezieht sich auf immer komplexere, massive Datenspeicher, die mit traditionellen Methoden nicht effektiv verarbeitet werden können. In der Fertigung können sich Big Data auf Informationen beziehen, die aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt wurden, darunter Maschinensensordaten, Qualitätssicherungsinformationen, Daten von Lieferanten, Produktionsleistung, Wartung, Finanzinformationen und im Grunde alle anderen messbaren Prozesse, die in die moderne Fertigung einfließen. P>

Es gibt einen Grund, warum Hersteller so viele Daten über alles und jedes sammeln. Big Data kann verarbeitet und zu geschäftlichen Erkenntnissen verfeinert werden, die massives finanzielles Wachstum, Kundenbindung, Einsparungen bei Wartung, Lagerhaltung und unerwarteten Ausfallzeiten und mehr fördern können.

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Big Data und Fertigungsanalysen können Hersteller ihre Unternehmen leichter effizienter und produktiver machen, während sie wissen, dass die von ihnen vorgenommenen Schritte berechnet werden und auf genauen Daten basieren. Das erhöht nicht nur die Erfolgswahrscheinlichkeit, sondern auch das Vertrauen in die umgesetzten Ideen.

Warum nimmt die Nutzung von Daten in der Fertigungsindustrie zu?

Die Antwort auf diese Frage ist zweigeteilt. Um immer komplexere Entscheidungen zu treffen und tiefere Einblicke zu gewinnen, verlassen sich Hersteller immer mehr auf Daten aus einer Vielzahl von Quellen. Da immer mehr Daten aus der Fertigung gesammelt und in nutzbare Berichte umgewandelt werden, können datengesteuerte Entscheidungen getroffen werden, die vorher einfach nicht möglich waren.

Ein weiterer Grund, warum die Verwendung von Daten in der Fertigungsindustrie zunimmt, ist der einfachere Zugriff. Die Eintrittsbarriere für die Implementierung von IIoT-Geräten und Smart-Factory-Equipment ist auf einem historischen Tiefstand. Hersteller können viele Aspekte ihres Geschäfts einfach und kostengünstig messen, sowohl in Bezug auf die Datenerfassung als auch auf Data Warehousing und Speicherung. Beispielsweise können Hersteller mit MachineMetrics Plug-and-Play-Lösungen bereitstellen, um einen sofortigen Einblick in die Produktionsleistung zu erhalten.

Darüber hinaus drängen moderne Märkte Hersteller zur Nutzung von Big Data, um flexibel, effizient und relevant für ihre Zielkunden zu bleiben und gleichzeitig auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Daten ermöglichen den nächsten Schritt auf dem Weg der Hersteller zur kontinuierlichen Verbesserung.

Big Data-Anwendungsfälle in der Fertigung

Big Data hat in fast allen Aspekten der Führung eines Fertigungsunternehmens einen Platz. Einige der bekanntesten Anwendungsfälle für Big Data in der Fertigung sind:

Maschinenauslastung

Wenn Maschinen nicht ausgelastet sind, verlieren Hersteller Zeit, Geld und Chancen. Durch die Analyse von Daten darüber, wann Fabrikmaschinen ausgelastet sind, können Hersteller klar erkennen, welche Maschinen als Engpässe dienen, welche nicht ausgelastet sind und welche an den Rand ihrer Kapazität gebracht werden.

Maschinennutzungsbericht von MachineMetrics.

Produktdesign

Big Data kann verwendet werden, um Informationen und Inspiration über potenzielle neue Produkte zu sammeln, das Verständnis dafür zu erweitern, wie ein Produkt tatsächlich von Kunden verwendet wird, um Änderungen und Verbesserungen zu entwickeln, die besser an den Nutzungserwartungen ausgerichtet sind, sowie um die Lebensfähigkeit des Produkts einfacher und effektiver zu bestimmen .

Produktqualität

Big Data wurde neben maschinellem Lernen mit großem Erfolg eingesetzt, um die Stimmung in Kundenbewertungen und Support-Tickets zu verstehen und festzustellen, welche Fehlerpunkte am häufigsten und frustrierend für die Verbraucher sind. Big Data kann auch für die Online-Qualitätskontrolle und Qualitätssicherung verwendet werden, indem eine Technologie zur Erfassung und Meldung von Maschinenzustandsdaten verwendet wird.

Nachfrageprognose

Big Data bietet Herstellern einen Blick in die Zukunft, was Kunden wann wollen. Durch die Prognose der Nachfrage realisieren Hersteller Einsparungen bei Lagerkosten, Verschwendung von Vorräten und Produktionszeit, die andernfalls anderweitig aufgewendet werden könnten.

Kundenerlebnis

Kunden fühlen sich besser gehört, wenn ihre Bedenken angesprochen werden. Big Data bietet die Einsicht, nicht nur auf die auftretenden Bedenken einzugehen, sondern auch zukünftige zu erkennen und zu vermeiden. Außerdem führt Big Data in der Regel zu qualitativ hochwertigeren Produkten zu geringeren Kosten und kürzeren Lieferzeiten.

Supply-Chain-Optimierung

Durch die Analyse von Lieferkettendaten können Hersteller Kosten senken, indem sie billigere Lieferanten finden und verwandte Produkte von einzelnen Lieferanten bündeln, die Qualität steigern, Lösungen für Logistikprobleme – wie Schneestürme und Naturkatastrophen – sehen und finden, um das Geschäft ohne Verzögerung fortzusetzen .

Vorteile von Big Data in der Fertigung

Hersteller, die Big Data effektiv nutzen, sehen aus mehreren Blickwinkeln bemerkenswerte Vorteile für das Geschäft. Da Daten auf breite Weise angewendet werden können, können sowohl Anwendungsfälle als auch Vorteile grenzenlos sein, wobei die Komplexität und der inkrementelle Wert basierend auf der „Datenreife“ des Herstellers zunehmen. Zu den wichtigsten Vorteilen von Big Data in der Fertigung, die normalerweise als erste die Datenerfassung und -analyse anregen, gehören:

Wettbewerbsvorteil

Der Zugriff auf genaue Echtzeit-Produktionsdaten ermöglicht eine beispiellose geschäftliche Flexibilität und Agilität, die sogar den Kundenerwartungen entsprechen kann. Durch den Einblick in die Produktionsumgebung können mühelos bessere Entscheidungen getroffen werden, was den Herstellern einen starken Vorteil gegenüber weniger datenaffinen Wettbewerbern verschafft.

Innovation

Das Vorhersagen von Trends und die Möglichkeit, das Produktdesign schneller zu iterieren, führt datengesteuerte Hersteller zu besseren Innovationen. Ebenso bedeuten Zeit- und Geldeinsparungen bei Lieferungen und Produktion dank der oben genannten Anwendungsfälle, dass Hersteller mehr Ressourcen und Flexibilität haben, um sich Innovationen zu widmen und dennoch Erfolge zu erzielen.

Geringere Kosten

Der Verzicht auf den Kauf überschüssiger Vorräte, die Optimierung der Lagerfläche, die Suche nach den kostengünstigsten verfügbaren Qualitätslieferanten und die Umgehung logistischer Schwierigkeiten führen zu Kosteneinsparungen. Darüber hinaus reduziert die Maschinenwartung, die den reibungslosen Betrieb der Geräte gewährleistet, Ausfallzeiten und katastrophale (und kostspielige) Geräteausfälle.

Verbesserter Kundenservice

Die Möglichkeit, Kundendaten in jeder Phase ihrer Reise zu analysieren, vom Marketing über den Verkauf bis hin zu Bewertungen in sozialen Medien, bedeutet, dass Kunden einen erstklassigen, datengesteuerten Service erhalten, der auf ihre wahren Wünsche, Bedürfnisse und Bedenken eingeht.

Beispiele für Big Data in der Fertigung

Einer unserer Kunden, BC Machining, nutzt Daten, um zu verstehen, wann seine Bearbeitungswerkzeuge brechen werden. Über unseren Hochfrequenz-Datenadapter ist BC Machining in der Lage, Hochfrequenzdaten direkt aus der Steuerung der Maschine zu extrahieren. Nach dem Erstellen eines Algorithmus sind wir in der Lage, Werkzeugmaschinenausfälle vorherzusagen und zu verhindern, indem wir bestimmte Schwellenwerte überwachen.

Dieser fortschrittliche Big-Data-Anwendungsfall konnte fast 100 % der Ausschussteile eliminieren. Darüber hinaus hat es dem Bediener Zeit gespart, da BC Machining das Ausschussteil nicht mehr sortieren muss, sodass sich sowohl er als auch die Maschinen auf die Produktion guter Teile und die Generierung von Einnahmen für das Unternehmen konzentrieren können. Das Ergebnis waren jährliche Einsparungen von 72.000 $ pro Maschine.

Andere Hersteller verwenden Big Data, um die Werksmitarbeiter durch die Verwendung von sichtbaren Statistiken, die in Echtzeit aktualisiert werden, auf Kurs zu halten. Auf diese Weise können die Mitarbeiter verstehen, wo sie in Bezug auf die Produktionsziele stehen, und schnell auf Probleme in der Fertigung reagieren, z. B. auf Ausfallzeiten.