모든 제조 회사가 빅 데이터를 사용해야 하는 5가지 이유

빅 데이터는 비즈니스 세계가 작동하는 방식에 도움이 되며 제조업체가 실제로 주목하기 시작했습니다. 제조 회사가 최적화해야 하는 경우...

빅 데이터는 비즈니스 세계가 작동하는 방식에 도움이 되며 제조업체가 실제로 주목하기 시작했습니다.

제조 회사에서 데이터 수집 방식을 최적화해야 하는 경우 빅 데이터가 답이 될 수 있습니다.

제조 데이터 관리를 염두에 두고 다음은 귀사에서 빅 데이터의 이점을 누릴 수 있는 몇 가지 방법입니다.

스마트 제조

제조 회사는 매일 방대한 데이터 세트를 처리, 컴파일 및 관리합니다.

빅 데이터를 통해 회사는 모든 정보를 잘 활용하고 보다 스마트한 제조 환경을 만들 수 있습니다. 빅 데이터 접근 방식을 취하는 것은 모두 정보 시스템 추적에서 시작됩니다.

제조는 본질적으로 네트워크를 통해 연결된 액추에이터와 센서가 완비된 자동화 기계를 사용합니다.

빅데이터는 공장에 있는 모든 센서의 프로세스를 추적하고 부착된 장비를 자체적으로 제어할 수 있습니다. 이러한 유형의 스마트 제조는 개선된 IT 인프라를 만듭니다.

데이터 수집

앞서 언급했듯이 제조 세계는 고도로 자동화되어 있습니다. 즉, 데이터 전송이 전체 공장에서 이루어집니다. 제조 시설의 규모에 따라 매일 테라바이트 이상의 데이터를 가져올 수 있습니다.

특정 기계의 파일을 처리하든 정확성을 위해 테스트 기계를 실행하든 데이터 볼륨은 정기적으로 변동합니다.

빅데이터를 사용하면 1주일 또는 1개월에서 다음 달로 제조량에 따라 수집하는 데이터를 확장하거나 축소할 수 있습니다.

재정 준수

제조 회사의 예산 균형을 맞추는 것이 최우선 과제이며 빅 데이터는 재무 부서에서도 도움이 될 수 있습니다.

다음 기사에서 알 수 있듯이 빅 데이터가 금융 세계를 어떻게 변화시키고 있는지는 모든 기업이 혜택을 받을 수 있는 위험 분석으로 귀결됩니다.

균형 잡힌 예산은 재정적 위험을 완화하고 다행히도 빅 데이터는 회사의 모든 비용을 설명할 수 있습니다.

자재 비용 추적에서 일일 노동 및 에너지 비용, 기타 간접비에 이르기까지 빅 데이터는 회사의 모든 지출을 수집하고 이를 실시간 예산 로그로 컴파일합니다.

결함 추적

제품 결함은 생산을 느리게 할 뿐만 아니라 조립 라인에서 눈에 띄지 않게 될 때 회사에 막대한 비용을 초래합니다.

불행히도 제조 시스템이 점점 더 독립적이고 자동화되면서 결함이 종종 틈을 통해 빠져 나옵니다.

빅 데이터는 결함을 찾는 것이 주요 목표인 공장 현장 감독자 역할을 합니다.

빅 데이터는 시설 전체의 센서에서 데이터 세트를 수집하고 처리할 수 있기 때문에 데이터 부정확성을 기반으로 결함과 결함을 신속하게 찾을 수 있습니다. 이를 통해 회사는 비용이 많이 드는 제조상의 실수가 되기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.

분석 및 예측

성능 데이터에서 공급 계획, 제품 품질 및 출력 속도에 이르기까지 빅 데이터는 제조 관행의 거의 모든 부분을 분석할 수 있습니다.

이와 같은 분석 능력을 통해 귀사는 향후 제조 공정을 보다 잘 계획할 수 있습니다.

즉, 빅 데이터 분석의 도움으로 회사는 제조 생산량을 예측하고 효율성을 기하급수적으로 높일 수 있습니다.

제조 회사가 정보 부서에서 도움이 필요한 경우 빅 데이터가 도움이 되도록 하십시오.

Adam Groff는 프리랜서 작가이자 콘텐츠 제작자입니다. 그는 기술 및 데이터 수집을 포함한 다양한 주제에 대해 글을 씁니다. .