제조의 빅 데이터:가치 있는 사용 사례의 잠금 해제

제조업에 빅 데이터 분석 도입

"빅 데이터"라는 용어는 기존 방법으로는 효과적으로 처리할 수 없는 점점 더 복잡해지고 방대한 데이터 저장소를 의미합니다. 제조에서 빅 데이터는 기계 센서 데이터, 품질 보증 정보, 공급업체의 데이터, 생산 출력, 유지보수, 재무 정보 및 기본적으로 현대 제조에 들어가는 기타 측정 가능한 모든 프로세스를 포함하여 다양한 소스에서 수집된 정보를 참조할 수 있습니다.

제조업체가 모든 것에 대한 방대한 양의 데이터를 수집하는 데에는 이유가 있습니다. 빅 데이터는 막대한 재정적 성장, 고객 유지, 유지 관리 비용 절감, 창고 보관, 예상치 못한 다운타임 등을 촉진할 수 있는 비즈니스 통찰력으로 처리되고 정제될 수 있습니다.

제조업체는 빅 데이터 및 제조 분석의 힘을 사용하여 자신의 움직임이 계산되고 정확한 데이터를 기반으로 한다는 것을 알면서 비즈니스에 효율성과 생산성을 더 쉽게 추가할 수 있습니다. 이것은 성공 확률을 높일 뿐만 아니라 구현된 아이디어에 대한 확신을 더해줍니다.

제조 산업에서 데이터 사용이 증가하는 이유는 무엇입니까?

이 질문에 대한 답은 두 가지입니다. 점점 더 복잡해지는 결정을 내리고 더 깊은 통찰력을 얻기 위해 제조업체는 다양한 소스의 데이터에 점점 더 의존하고 있습니다. 작업 현장에서 더 많은 데이터가 수집되고 사용 가능한 보고서로 변환됨에 따라 이전에는 불가능했던 데이터 기반 의사 결정이 가능해집니다.

제조 산업에서 데이터 사용이 증가하는 또 다른 이유는 액세스가 더 쉽기 때문입니다. IIoT 장치 및 스마트 공장 장비를 구현하기 위한 진입 장벽은 역사적으로 낮습니다. 제조업체는 데이터 캡처, 데이터 웨어하우징 및 저장 측면에서 비즈니스의 여러 측면을 쉽고 저렴하게 측정할 수 있습니다. 예를 들어, MachineMetrics를 사용하여 제조업체는 플러그 앤 플레이 솔루션을 배포하여 작업 현장 성능에 대한 즉각적인 가시성을 제공할 수 있습니다.

또한 현대 시장은 제조업체가 시장에서 경쟁력을 유지하면서 유연하고 효율적이며 대상 소비자와 관련성을 유지하기 위해 빅 데이터를 사용하도록 합니다. 데이터는 제조업체의 지속적인 개선 여정의 다음 단계를 열어줍니다.

제조 분야의 빅 데이터 사용 사례

빅 데이터는 제조 비즈니스를 운영하는 거의 모든 측면에서 자리 잡고 있습니다. 제조에서 빅 데이터의 가장 두드러진 사용 사례는 다음과 같습니다.

기계 활용률

기계가 충분히 활용되지 않으면 제조업체는 시간, 비용 및 기회를 잃게 됩니다. 공장 기계가 언제 활용되는지에 대한 데이터를 분석함으로써 제조업체는 어떤 기계가 병목 현상을 일으키는지, 어떤 기계가 제대로 활용되지 않고 있으며, 어떤 기계가 용량 한계에 도달했는지 명확하게 파악할 수 있습니다.

MachineMetrics의 기계 활용 보고서

제품 디자인

빅 데이터는 잠재적인 신제품에 대한 정보와 영감을 수집하고, 고객이 실제로 제품을 어떻게 사용하는지에 대한 이해를 높이는 데 사용될 수 있으며, 사용 기대치에 더 잘 부합하는 변경 및 개선을 개발할 뿐만 아니라 제품 실행 가능성을 보다 쉽고 효과적으로 결정할 수 있습니다. .

제품 품질

빅 데이터는 머신 러닝과 함께 큰 성공을 거두며 고객 리뷰의 감정을 이해하고 고객에게 가장 빈번하고 실망스러운 실패 지점을 결정하기 위해 티켓을 지원합니다. 빅 데이터는 기계 상태 데이터를 캡처하고 보고하는 기술을 사용하여 온라인 품질 관리 및 품질 보증에도 사용할 수 있습니다.

수요 예측

빅 데이터는 제조업체에게 고객이 언제 무엇을 원할 것인지에 대한 미래를 엿볼 수 있는 기회를 제공합니다. 제조업체는 수요를 예측함으로써 창고 비용, 낭비되는 공급품 및 다른 곳에서 보낼 수 있는 생산 시간을 절약할 수 있다는 사실을 깨닫습니다.

고객 경험

고객은 우려 사항이 해결될 때 더 많이 경청하게 될 것입니다. 빅 데이터는 발생하는 문제를 해결할 뿐만 아니라 미래의 문제를 발견하고 예방할 수 있는 통찰력을 제공합니다. 또한 빅 데이터는 일반적으로 더 낮은 비용과 더 빠른 배송 시간으로 더 높은 품질의 제품으로 이어집니다.

공급망 최적화

제조업체는 공급망 데이터를 분석하여 더 저렴한 공급업체를 찾고 단일 공급업체의 관련 제품을 번들로 제공하여 비용을 절감하고 품질을 높이고 눈보라 및 자연 재해와 같은 물류 문제에 대한 솔루션을 확인 및 찾아 빠짐없이 비즈니스를 계속할 수 있습니다. .

제조 분야에서 빅 데이터의 이점

빅 데이터를 효과적으로 사용하는 제조업체는 여러 각도에서 비즈니스에 상당한 이점을 제공합니다. 데이터는 광범위한 방식으로 적용될 수 있으므로 사용 사례와 이점 모두 무제한이 될 수 있으며 제조업체의 "데이터 성숙도"에 따라 복잡성과 증분 가치가 증가합니다. 일반적으로 데이터 수집 및 분석에 가장 먼저 박차를 가하는 제조 분야에서 빅 데이터의 주요 이점은 다음과 같습니다.

경쟁 우위

정확한 실시간 생산 데이터에 대한 액세스를 통해 전례 없는 비즈니스 유연성과 민첩성을 확보하여 고객의 기대에 부응할 수 있습니다. 생산 현장에 대한 통찰력을 통해 더 나은 결정을 쉽게 내릴 수 있으므로 제조업체는 데이터에 정통하지 않은 경쟁업체보다 강력한 이점을 얻을 수 있습니다.

혁신

트렌드를 예측하고 제품 설계를 더 빠르게 반복할 수 있으면 데이터 기반 제조업체가 더 나은 혁신을 이룰 수 있습니다. 같은 맥락에서 위의 사용 사례 덕분에 공급 및 생산에 대한 시간과 돈이 절약된다는 것은 제조업체가 성공을 거두면서도 혁신에 전념할 수 있는 더 많은 리소스와 유연성을 갖게 된다는 것을 의미합니다.

비용 절감

과잉 공급품을 구매하지 않고 창고 공간을 최적화하고 이용 가능한 가장 비용 효율적인 품질 공급업체를 찾고 물류 문제를 우회하는 것은 모두 비용 절감으로 이어집니다. 또한 장비가 원활하게 작동하도록 유지하는 장비 유지 관리를 통해 가동 중지 시간과 치명적인(비용이 많이 드는) 장비 고장을 줄일 수 있습니다.

향상된 고객 서비스

마케팅에서 판매, 소셜 미디어 리뷰에 이르기까지 여정의 모든 단계에서 고객 데이터를 분석할 수 있는 능력은 고객이 실제 필요, 요구 및 우려 사항을 해결하는 최고 수준의 데이터 기반 서비스를 받을 수 있음을 의미합니다.

제조 분야의 빅 데이터 예

고객 중 하나인 BC Machining은 데이터를 활용하여 머시닝 도구가 언제 고장날지 파악합니다. 고주파 데이터 어댑터를 통해 BC Machining은 기계 제어에서 직접 고주파 데이터를 추출할 수 있습니다. 알고리즘을 구축한 후 특정 임계값을 모니터링하여 공작 기계 고장을 예측하고 예방할 수 있습니다.

이 고급 빅 데이터 사용 사례는 스크랩 부품을 거의 100% 제거할 수 있었습니다. 또한 BC Machining은 더 이상 스크랩 부품을 분류할 필요가 없으므로 작업자와 기계 모두 좋은 부품을 생산하고 회사의 수익을 창출하는 데 집중할 수 있으므로 작업자 시간이 절약되었습니다. 그 결과 기계당 연간 72,000달러를 절약할 수 있었습니다.

다른 제조업체는 빅 데이터를 사용하여 실시간으로 업데이트되는 가시적인 통계를 사용하여 공장 작업자를 추적할 수 있도록 합니다. 이를 통해 작업자는 생산 목표와 관련하여 자신의 위치를 ​​이해할 수 있을 뿐만 아니라 다운타임 이벤트와 같은 작업 현장의 모든 문제에 신속하게 대응할 수 있습니다.