Grandes datos en la fabricación:descubrir casos de uso valiosos

La adopción de Big Data Analytics en la fabricación

El término "big data" se refiere a almacenes de datos masivos y cada vez más complejos que no se pueden procesar de manera efectiva con los métodos tradicionales. En la fabricación, los grandes datos pueden hacer referencia a la información recopilada de una variedad de fuentes, incluidos datos de sensores de máquinas, información de control de calidad, datos de proveedores, producción, mantenimiento, información financiera y, básicamente, cualquier otro proceso medible que interviene en la fabricación moderna.

Hay una razón por la cual los fabricantes recopilan una gran cantidad de datos sobre cualquier cosa y todo. Los grandes datos se pueden procesar y refinar en información comercial que puede impulsar un crecimiento financiero masivo, la retención de clientes, ahorros en mantenimiento, almacenamiento y tiempo de inactividad inesperado, y más.

Utilizando el poder de los grandes datos y el análisis de fabricación, los fabricantes pueden agregar más fácilmente eficiencia y productividad a sus negocios al tiempo que saben que los movimientos que realizan se calculan y se basan en datos precisos. Esto agrega no solo un impulso a la probabilidad de éxito, sino también confianza en las ideas que se implementan.

¿Por qué crece el uso de datos en la industria manufacturera?

La respuesta a esta pregunta es doble. Para tomar decisiones cada vez más complejas y obtener conocimientos más profundos, los fabricantes confían cada vez más en datos de una variedad de fuentes. A medida que se recopilan más datos del taller y se transforman en informes utilizables, se pueden tomar decisiones basadas en datos que antes simplemente no eran posibles.

Otra razón por la que el uso de datos está creciendo en la industria manufacturera es porque es más fácil acceder a ellos. La barrera de entrada para implementar dispositivos IIoT y equipos de fábrica inteligente se encuentra en un mínimo histórico. Los fabricantes pueden medir de manera fácil y económica muchos aspectos de su negocio, tanto en términos de captura de datos como de depósito y almacenamiento de datos. Por ejemplo, con MachineMetrics, los fabricantes pueden implementar soluciones plug-and-play para proporcionar una visibilidad inmediata del rendimiento de la planta.

Además, los mercados modernos empujan a los fabricantes hacia el uso de big data para mantenerse flexibles, eficientes y relevantes para sus consumidores objetivo, sin dejar de ser competitivos en el mercado. Los datos están desbloqueando el siguiente paso en el proceso de mejora continua de los fabricantes.

Casos de uso de macrodatos en la fabricación

Big data tiene un lugar en casi todos los aspectos de la gestión de un negocio de fabricación. Algunos de los casos de uso más destacados de big data en la fabricación incluyen:

Utilización de la máquina

Cuando las máquinas se subutilizan, los fabricantes pierden tiempo, dinero y oportunidades. Al analizar los datos sobre cuándo se utilizan las máquinas de la fábrica, los fabricantes pueden ver claramente qué máquinas sirven como cuellos de botella, cuáles se están subutilizando y cuáles están al borde de sus capacidades.

Informe de utilización de la máquina de MachineMetrics.

Diseño de producto

Los grandes datos se pueden utilizar para recopilar información e inspiración sobre nuevos productos potenciales, aumentar la comprensión de cómo los clientes utilizan realmente un producto para desarrollar cambios y mejoras que se alineen mejor con las expectativas de uso, así como para determinar la viabilidad del producto con mayor facilidad y eficacia. .

Calidad del producto

Big data se ha utilizado con gran éxito junto con el aprendizaje automático para comprender el sentimiento en las reseñas de los clientes y los tickets de soporte para determinar qué puntos de falla son más frecuentes y frustrantes para los consumidores. Los macrodatos también se pueden utilizar para el control de calidad en línea y la garantía de calidad utilizando tecnología para capturar e informar datos sobre el estado de la máquina.

Previsión de demanda

Big data ofrece a los fabricantes un vistazo al futuro de lo que los clientes querrán y cuándo. Al pronosticar la demanda, los fabricantes obtienen ahorros en los costos de almacenamiento, los suministros desperdiciados y el tiempo de producción que, de lo contrario, podrían gastar en otros lugares.

Experiencia del cliente

Los clientes se sentirán más escuchados cuando se aborden sus inquietudes. Big data ofrece la perspectiva no solo para abordar las preocupaciones que surgen, sino también para detectar y prevenir futuras. Además, los macrodatos generalmente conducen a productos de mayor calidad a costos más bajos y con tiempos de entrega más rápidos.

Optimización de la cadena de suministro

Al analizar los datos de la cadena de suministro, los fabricantes pueden reducir los costos al encontrar proveedores más baratos y agrupar productos relacionados de un solo proveedor, aumentar la calidad, ver y encontrar soluciones a problemas de logística, como tormentas de nieve y desastres naturales, para continuar con el negocio sin perder el ritmo. .

Beneficios de Big Data en la fabricación

Los fabricantes que hacen un uso efectivo de los grandes datos ven beneficios notables para los negocios desde múltiples ángulos. Dado que los datos se pueden aplicar de manera amplia, tanto los casos de uso como los beneficios pueden ser ilimitados, aumentando en complejidad y valor incremental en función de la "madurez de los datos" del fabricante. Algunos de los principales beneficios de los grandes datos en la fabricación que suelen ser los primeros en estimular la recopilación y el análisis de datos incluyen:

Ventaja competitiva

El acceso a datos de producción precisos y en tiempo real permite una flexibilidad y agilidad empresarial sin precedentes que incluso pueden encajar con las expectativas del cliente. Con información sobre el piso de producción, se pueden tomar mejores decisiones con facilidad, lo que brinda a los fabricantes una gran ventaja sobre los competidores menos expertos en datos.

Innovación

Predecir tendencias y poder iterar más rápidamente en el diseño del producto lleva a los fabricantes basados ​​en datos a innovar mejor. Del mismo modo, el tiempo y el dinero ahorrados en suministros y producción gracias a los casos de uso anteriores significa que los fabricantes tienen más recursos y flexibilidad para comprometerse con la innovación sin dejar de ver el éxito.

Costos más bajos

No comprar suministros en exceso, optimizar el espacio del almacén, encontrar los proveedores de calidad más rentables disponibles y eludir las dificultades logísticas conducen a ahorros de costos. Además, el mantenimiento de la máquina que mantiene el equipo funcionando sin problemas reduce el tiempo de inactividad y las fallas catastróficas (y costosas) del equipo.

Servicio al cliente mejorado

La capacidad de analizar los datos de los clientes en cada etapa de su viaje, desde el marketing hasta las ventas y las reseñas en las redes sociales, significa que los clientes pueden recibir un servicio de primer nivel basado en datos que aborda sus deseos, necesidades e inquietudes reales.

Ejemplos de Big Data en Manufactura

Uno de nuestros clientes, BC Machining, utiliza datos para comprender cuándo se van a romper sus herramientas de mecanizado. A través de nuestro adaptador de datos de alta frecuencia, BC Machining puede extraer datos de alta frecuencia directamente desde el control de la máquina. Después de construir un algoritmo, podemos predecir y prevenir fallas de máquinas herramienta al monitorear ciertos umbrales.

Este caso de uso de big data avanzado ha sido capaz de eliminar casi el 100 % de las piezas de desecho. Además, ha ahorrado tiempo a los operadores, ya que BC Machining ya no necesita clasificar la pieza de desecho, lo que les permite a ellos y a las máquinas concentrarse en producir buenas piezas y generar ingresos para la empresa. El resultado ha sido un ahorro anual de $72,000 por máquina.

Otros fabricantes usan big data para mantener a los trabajadores de la planta al día mediante el uso de estadísticas visibles que se actualizan en tiempo real. Con esto, los trabajadores pueden comprender cuál es su posición en relación con los objetivos de producción, así como reaccionar rápidamente ante cualquier problema en el taller, como un evento de tiempo de inactividad.