Big Data en manufactura: 5 aplicaciones probadas que cambian el juego

Para fabricantes líderes, la capacidad de recopilar, gestionar y evaluar grandes volúmenes de datos es crítica para operaciones exitosas. Sin embargo, a medida que las empresas crecen y diversifican sus ofertas, el tipo de datos requerido se vuelve cada vez más complejo. Las soluciones de Big Data pueden usarse para mejorar la eficiencia operativa y proporcionar una visión más amplia de cómo funciona la organización.

Aquí hay 5 formas en que las soluciones de Big Data conducen a mejores resultados para fabricantes:

1. Seguimiento de costos

Rastrear y entender las causas de los costos indirectos en la industria manufacturera es esencial para la rentabilidad de su operación. Al usar procesos basados en datos para rastrear estos gastos, puede ver qué actividades son productivas y cuáles están elevando costos indirectos e impactando la rentabilidad.

Además, la captura precisa de costos laborales puede habilitarse mediante capacidades de Big Data. Por ejemplo, dispositivos de rastreo que se comunican con credenciales de empleados pueden colocarse en estaciones de trabajo para identificar las acciones que realizan los empleados. Recopilar y visualizar este tipo de datos requiere procesamiento y computación distribuidos.

2. Personalización masiva

Fabricar productos bajo pedido es una forma enormemente eficiente y rentable de dirigir un negocio. Sin embargo, se requiere una visión aguda y conciencia de los patrones de compra de sus clientes para lograrlo. La analítica de Big Data permite a las empresas analizar el comportamiento del cliente y desarrollar un método para entregar productos de la manera más oportuna y eficiente posible.

3. Reducción del riesgo en la cadena de suministro

Las dependencias de la cadena de suministro pueden ser fuentes importantes de riesgo y tener un efecto significativo en la cadena si su negocio no está preparado. Aunque estos impactos, generalmente, no pueden evitarse por completo, pueden reducirse enormemente con la planificación, procesos y herramientas adecuados. Por ejemplo, la analítica de Big Data puede usarse para mapear posibles retrasos o patrones climáticos que podrían afectar el envío de un producto.

4. Mejora de la eficiencia operativa

Identificar irregularidades en patrones de ventas y señalar inconsistencias entre resultados reales y esperados puede lograrse con Big Data. Al analizar información relacionada con la calidad del producto, puede mejorar su eficiencia operativa. Fuentes como redes sociales pueden ser útiles para aprender sobre comportamiento y actitudes de clientes, lo que ayuda con la predicción de carga.

5. Costos de garantía y soporte

Los costos de garantía y retiro de productos pueden ser significativos y tener un gran impacto en la línea final de un negocio si no se esfuerzan por controlarlos. Dado que estos gastos a menudo están directamente relacionados con la calidad de manufactura, los sistemas de Big Data pueden ser útiles en el análisis crítico de procesos manufactureros para determinar si tanto las percepciones de costo como de calidad están siendo contenidas.

¿Por qué Big Data?

Obtener insights a través de nueva información es crucial para organizaciones que desean mantener o hacer crecer su participación de mercado. De hecho, se ha demostrado que empresas que utilizan exitosamente soluciones de Big Data para mejorar sus operaciones pueden diferenciarse exitosamente de la competencia. Esto es especialmente cierto para manufactura y otras industrias basadas en procesos.