Big Data in der Fertigung: 5 bewährte Game-Changing-Anwendungen

Für führende Hersteller ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu sammeln, zu managen und zu bewerten, kritisch für erfolgreiche Operationen. Doch wenn Unternehmen wachsen und ihre Angebote diversifizieren, wird die Art der benötigten Daten zunehmend komplexer. Big-Data-Lösungen können genutzt werden, um operative Effizienz zu verbessern und einen umfassenderen Blick auf die Organisationsfunktionsweise zu erhalten.

Hier sind 5 Wege, wie Big-Data-Lösungen zu besseren Ergebnissen für Hersteller führen:

1. Kostentracking

Die Ursachen von Overhead-Kosten in der Fertigungsindustrie zu tracken und zu verstehen, ist essenziell für die Rentabilität Ihres Betriebs. Durch datengesteuerte Prozesse zur Verfolgung dieser Ausgaben können Sie sehen, welche Aktivitäten produktiv sind und welche Overhead-Kosten erhöhen und die Rentabilität beeinträchtigen.

Zusätzlich kann präzises Arbeitskostentracking durch Big-Data-Fähigkeiten ermöglicht werden. Beispielsweise können Tracking-Geräte, die mit Mitarbeiterausweisen kommunizieren, an Arbeitsstationen platziert werden, um die Aktionen der Mitarbeiter zu identifizieren. Das Sammeln und Visualisieren dieser Art von Daten erfordert verteiltes Processing und Computing.

2. Mass Customization

Produkte auf Bestellung zu fertigen, ist ein hocheffizienter und profitabler Weg, ein Geschäft zu führen. Doch es erfordert scharfen Einblick und Bewusstsein für die Kaufmuster Ihrer Kunden, um dies umzusetzen. Big-Data-Analytik erlaubt Unternehmen, Kundenverhalten zu analysieren und eine Methode zu entwickeln, Produkte auf die zeitlichste und effizienteste Weise zu liefern.

3. Supply-Chain-Risiko reduzieren

Lieferkettenabhängigkeiten können Major-Risikoquellen sein und signifikante Auswirkungen in der Lieferkette haben, wenn Ihr Geschäft nicht vorbereitet ist. Obwohl diese Auswirkungen allgemein nicht vollständig vermieden werden können, können sie mit der richtigen Planung, Prozessen und Tools stark reduziert werden. Beispielsweise kann Big-Data-Analytik genutzt werden, um potenzielle Verzögerungen oder Wettermuster zu kartieren, die den Versand eines Produkts beeinflussen könnten.

4. Operative Effizienz verbessern

Unregelmäßigkeiten in Verkaufsmustern zu identifizieren und Inkonsistenzen zwischen tatsächlichen und erwarteten Ergebnissen zu lokalisieren, kann mit Big Data erreicht werden. Durch Analyse von Informationen zur Produktqualität können Sie Ihre operative Effizienz verbessern. Quellen wie Social Media können nützlich sein, um Kundenverhalten und -einstellungen zu lernen, was bei Lastprognosen helfen kann.

5. Garantie- und Supportkosten

Produktgarantie- und Rückrufkosten können signifikant sein und große Auswirkungen auf das Unternehmensergebnis haben, wenn Sie keine Anstrengungen unternehmen, sie zu kontrollieren. Da diese Ausgaben oft direkt mit der Fertigungsqualität zusammenhängen, können Big-Data-Systeme nützlich sein in der kritischen Analyse von Fertigungsprozessen, um zu bestimmen, ob sowohl Kosten- als auch Qualitätswahrnehmungen eingehalten werden.

Warum Big Data?

Einblicke durch neue Informationen zu gewinnen, ist entscheidend für Organisationen, die ihren Marktanteil halten oder ausbauen wollen. Tatsächlich wurde bewiesen, dass Unternehmen, die Big-Data-Lösungen erfolgreich nutzen, um ihre Operationen zu verbessern, sich erfolgreich von der Konkurrenz abheben können. Dies gilt besonders für Fertigung und andere prozessbasierte Industrien.