Big Data in der Fertigung:5 bahnbrechende Anwendungsfälle

Für führende Hersteller ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu sammeln, zu verwalten und auszuwerten, entscheidend für den erfolgreichen Betrieb. Da Unternehmen jedoch wachsen und ihre Angebote diversifizieren, wird auch die Art der benötigten Daten immer komplexer. Big-Data-Lösungen können verwendet werden, um die betriebliche Effizienz zu verbessern und einen besseren Überblick über die Funktionsweise der Organisation zu erhalten.

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

1. Kostenverfolgung

Das Verfolgen und Verstehen der Ursachen von Gemeinkosten in der Fertigungsindustrie ist für die Rentabilität Ihres Betriebs unerlässlich. Durch die Verwendung datengesteuerter Prozesse zur Verfolgung dieser Ausgaben können Sie erkennen, welche Aktivitäten produktiv sind und welche die Gemeinkosten erhöhen und die Rentabilität beeinträchtigen.

Darüber hinaus kann die Erfassung genauer Arbeitskosten durch Big-Data-Funktionen ermöglicht werden. Beispielsweise können Tracking-Geräte, die mit Mitarbeiterausweisen kommunizieren, an Arbeitsplätzen platziert werden, um die Aktionen der Mitarbeiter zu identifizieren. Das Sammeln und Visualisieren dieser Art von Daten erfordert eine verteilte Verarbeitung und Rechenleistung.

2. Massenanpassung

Die Herstellung von Produkten auf Bestellung ist eine äußerst effiziente und rentable Art, ein Unternehmen zu führen. Um dies zu erreichen, sind jedoch genaue Kenntnisse und das Bewusstsein für das Kaufverhalten Ihrer Kunden erforderlich. Big-Data-Analysen ermöglichen es Unternehmen, das Kundenverhalten zu analysieren und eine Methode zu entwickeln, um Produkte so zeitnah und effizient wie möglich bereitzustellen.

3. Reduzierung des Lieferkettenrisikos

Abhängigkeiten in der Lieferkette können große Risikoquellen darstellen und erhebliche Auswirkungen auf die Lieferkette haben, wenn Ihr Unternehmen nicht darauf vorbereitet ist. Obwohl diese Auswirkungen im Allgemeinen nicht vollständig vermieden werden können, können sie mit der richtigen Planung, den richtigen Prozessen und Tools stark reduziert werden. Big-Data-Analysen können beispielsweise verwendet werden, um potenzielle Verzögerungen oder Wettermuster zu ermitteln, die sich auf den Versand eines Produkts auswirken könnten.

4. Verbesserung der betrieblichen Effizienz

Mit Big Data lassen sich Unregelmäßigkeiten in Verkaufsmustern erkennen und Inkonsistenzen zwischen tatsächlichen und erwarteten Ergebnissen aufzeigen. Durch die Analyse von Informationen zur Produktqualität können Sie Ihre betriebliche Effizienz verbessern. Quellen wie soziale Medien können hilfreich sein, um mehr über das Verhalten und die Einstellungen von Kunden zu erfahren, was bei der Lastprognose hilfreich sein kann.

5. Garantie- und Supportkosten

Produktgarantie- und Rückrufkosten können erheblich sein und einen großen Einfluss auf das Geschäftsergebnis haben, wenn Sie sich nicht bemühen, sie zu kontrollieren. Da diese Ausgaben oft in direktem Zusammenhang mit der Fertigungsqualität stehen, können Big-Data-Systeme bei der kritischen Analyse von Fertigungsprozessen nützlich sein, um festzustellen, ob sowohl die Kosten- als auch die Qualitätswahrnehmung eingedämmt werden.

Warum Big Data?

Einblicke durch neue Informationen zu gewinnen, ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die ihren Marktanteil halten oder ausbauen möchten. Tatsächlich ist es bewiesen, dass Unternehmen, die erfolgreich Big-Data-Lösungen zur Verbesserung ihrer Betriebsabläufe einsetzen, sich erfolgreich vom Wettbewerb abheben können. Dies gilt insbesondere für die verarbeitende Industrie und andere prozessbasierte Industrien.