제조업의 빅 데이터:판도를 바꾸는 5가지 사용 사례

일류 제조업체의 경우 대량의 데이터를 수집, 관리 및 평가하는 능력은 성공적인 운영에 매우 중요합니다. 그러나 기업이 성장하고 제품이 다양해짐에 따라 필요한 데이터 유형도 점점 더 복잡해집니다. 빅 데이터 솔루션을 사용하여 운영 효율성을 높이고 조직이 어떻게 작동하는지 더 잘 볼 수 있습니다.

다음은 빅 데이터 솔루션이 제조업체에 더 나은 결과를 가져다주는 5가지 방법입니다.

1. 비용 추적

제조 산업에서 간접비의 원인을 추적하고 이해하는 것은 운영 수익성에 필수적입니다. 데이터 기반 프로세스를 사용하여 이러한 비용을 추적하면 어떤 활동이 생산적이고 어떤 활동이 간접비를 높이고 수익성에 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.

또한 빅 데이터 기능을 통해 정확한 인건비를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 직원 배지와 통신하는 추적 장치를 워크스테이션에 배치하여 직원이 취하는 작업을 식별할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터를 수집하고 시각화하려면 분산 처리 및 컴퓨팅이 필요합니다.

2. 대량 맞춤화

주문형 제품을 제조하는 것은 비즈니스를 운영하는 매우 효율적이고 수익성 있는 방법입니다. 그러나 이를 해결하려면 고객의 구매 패턴에 대한 예리한 통찰력과 인식이 필요합니다. 기업은 빅 데이터 분석을 통해 고객 행동을 분석하고 가능한 한 가장 시기적절하고 효율적인 방식으로 제품을 제공하는 방법을 개발할 수 있습니다.

3. 공급망 위험 감소

공급망 종속성은 위험의 주요 원인이 될 수 있으며 비즈니스가 준비되지 않은 경우 공급망에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로 이러한 영향을 완전히 피할 수는 없지만 올바른 계획, 프로세스 및 도구를 사용하면 크게 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 빅 데이터 분석을 사용하여 제품 배송에 영향을 미칠 수 있는 잠재적 지연 또는 날씨 패턴을 파악할 수 있습니다.

4. 운영 효율성 향상

판매 패턴의 불규칙성을 식별하고 실제 결과와 예상 결과 사이의 불일치를 정확히 찾아내는 것은 빅 데이터를 통해 달성할 수 있습니다. 제품 품질과 관련된 정보를 분석하여 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 소셜 미디어와 같은 소스는 부하 예측에 도움이 될 수 있는 고객 행동 및 태도에 대해 배우는 데 유용할 수 있습니다.

5. 보증 및 지원 비용

제품 보증 및 리콜 비용은 상당할 수 있으며 이를 통제하기 위한 노력을 기울이지 않으면 비즈니스의 수익에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 비용은 종종 제조 품질과 직접 관련이 있기 때문에 빅 데이터 시스템은 비용과 품질 인식이 모두 포함되어 있는지 확인하기 위해 제조 프로세스를 비판적으로 분석하는 데 유용할 수 있습니다.

왜 빅 데이터인가?

새로운 정보를 통해 통찰력을 얻는 것은 시장 점유율을 유지하거나 늘리려는 조직에게 매우 중요합니다. 실제로 빅 데이터 솔루션을 성공적으로 활용하여 운영을 개선한 기업은 경쟁에서 성공적으로 차별화될 수 있음이 입증되었습니다. 이는 특히 제조 및 기타 공정 기반 산업에 해당됩니다.