製造業におけるビッグデータ：貴重なユースケースのロックを解除する

製造業におけるビッグデータ分析の採用

「ビッグデータ」という用語は、従来の方法では効果的に処理できない、ますます複雑で大規模なデータストアを指します。製造業では、ビッグデータとは、マシンセンサーデータ、品質保証情報、サプライヤーからのデータ、生産出力、メンテナンス、財務情報、および基本的に現代の製造業に入るその他の測定可能なプロセスなど、さまざまなソースから収集された情報を指します。

メーカーがあらゆるものに関する膨大な量のデータを収集しているのには理由があります。ビッグデータを処理してビジネスインサイトに洗練させることで、大規模な財務成長、顧客維持、メンテナンスの節約、倉庫保管、予期しないダウンタイムなどを促進できます。

ビッグデータと製造分析の力を使用して、製造業者は、彼らが行う動きが正確なデータに基づいて計算されていることを知りながら、ビジネスに効率と生産性をより簡単に追加できます。これにより、成功の可能性が高まるだけでなく、実装されたアイデアへの自信も高まります。

製造業でデータの使用が増えているのはなぜですか？

この質問に対する答えは2つあります。ますます複雑な意思決定を行い、より深い洞察を得るために、メーカーはさまざまなソースからのデータにますます依存しています。より多くのデータが製造現場から収集され、使用可能なレポートに変換されると、以前は不可能だったデータ主導の意思決定を行うことができます。

製造業でデータの使用が増えているもう1つの理由は、アクセスが簡単だからです。 IIoTデバイスとスマートファクトリー機器を実装するための参入障壁は歴史的に低いです。メーカーは、データキャプチャとデータの保管および保管の両方の観点から、ビジネスの多くの側面を簡単かつ手頃な価格で測定できます。たとえば、MachineMetricsを使用すると、メーカーはプラグアンドプレイソリューションを導入して、製造現場のパフォーマンスを即座に把握できます。

さらに、現代の市場は、市場での競争力を維持しながら、柔軟性、効率性、およびターゲット消費者との関連性を維持するために、ビッグデータの使用に向けてメーカーを推進しています。データは、メーカーの継続的な改善の旅の次のステップを解き放ちます。

製造業におけるビッグデータのユースケース

ビッグデータは、製造業の運営のほぼすべての側面に存在します。製造業におけるビッグデータの最も顕著な使用例には、次のものがあります。

マシンの使用率

機械が十分に活用されていない場合、製造業者は時間、お金、および機会を失います。工場の機械がいつ使用されるかに関するデータを分析することにより、製造業者は、どの機械がボトルネックとして機能し、どの機械が十分に活用されておらず、どの機械が能力の限界に追いやられているかを明確に確認できます。

MachineMetricsからのマシン使用率レポート。

製品デザイン

ビッグデータを使用して、潜在的な新製品に関する情報とインスピレーションを収集し、顧客が製品を実際にどのように使用しているかについての理解を深め、使用の期待に沿った変更と改善を開発し、製品の実行可能性をより簡単かつ効果的に判断できます。 。

製品の品質

ビッグデータは、顧客レビューの感情を理解するための機械学習やサポートチケットとともに大きな成功を収めて使用され、どの障害点が消費者にとって最も頻繁でイライラするかを判断します。ビッグデータは、機械の状態データをキャプチャして報告するテクノロジーを使用したオンラインの品質管理と品質保証にも使用できます。

需要予測

ビッグデータは、顧客がいつ何を望んでいるかの未来をメーカーに垣間見せてくれます。需要を予測することで、製造業者は、他の場所で費やすことができた倉庫コスト、無駄な供給、および生産時間の節約を実現します。

カスタマーエクスペリエンス

顧客は、懸念に対処することで、より多くのことを聞くことができます。ビッグデータは、発生する懸念に対処するだけでなく、将来の懸念を見つけて防止するための洞察を提供します。また、ビッグデータは通常、より低コストでより迅速な納期でより高品質の製品につながります。

サプライチェーンの最適化

サプライチェーンのデータを分析することで、メーカーは安価なサプライヤーを見つけることと、単一のサプライヤーからの関連製品をバンドルすることの両方によってコストを削減し、品質を高め、吹雪や自然災害などのロジスティクスの問題の解決策を見つけて見つけ、ビートを逃さずにビジネスを継続できます。

製造業におけるビッグデータのメリット

ビッグデータを有効に活用するメーカーは、さまざまな角度からビジネスに顕著なメリットを見出しています。データは幅広い方法で適用できるため、ユースケースとメリットの両方に制限がなく、製造元の「データの成熟度」に基づいて複雑さと付加価値が高まります。通常、データの収集と分析に最初に拍車をかける製造業におけるビッグデータの主な利点には、次のようなものがあります。

競争上の優位性

正確なリアルタイムの生産データへのアクセスにより、これまでにないビジネスの柔軟性と俊敏性が実現し、顧客の期待に応えることもできます。製造現場を洞察することで、より適切な意思決定を簡単に行うことができ、データに精通していない競合他社よりも製造業者に大きなアドバンテージを与えることができます。

イノベーション

傾向を予測し、製品設計をより迅速に反復できることで、データ駆動型メーカーはより良いイノベーションを実現できます。同様に、上記の使用例のおかげで供給と生産にかかる時間とお金を節約できるということは、製造業者が成功を収めながらイノベーションに取り組むためのより多くのリソースと柔軟性を持っていることを意味します。

低コスト

過剰な供給品を購入しないこと、倉庫スペースを最適化すること、利用可能な最も費用効果の高い品質のサプライヤーを見つけること、およびロジスティックスの闘争を回避することはすべて、コスト削減につながります。さらに、機器をスムーズに稼働させ続ける機械のメンテナンスにより、ダウンタイムと壊滅的な（そしてコストのかかる）機器の故障が減少します。

カスタマーサービスの改善

マーケティングから販売、ソーシャルメディアでのレビューに至るまでのすべての段階で顧客データを分析できるということは、顧客が真の欲求、ニーズ、懸念に対応する一流のデータ駆動型サービスを受けることができることを意味します。

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製造業におけるビッグデータの例

お客様の1人であるBCMachiningは、データを利用して、工作機械がいつ壊れるかを理解しています。 BC Machiningは、高周波データアダプターを介して、機械の制御から直接高周波データを抽出することができます。アルゴリズムを構築した後、特定のしきい値を監視することで、工作機械の故障を予測して防止することができます。

この高度なビッグデータのユースケースにより、スクラップパーツをほぼ100％排除することができました。さらに、BC Machiningはスクラップ部品を分類する必要がなくなり、機械と機械の両方が優れた部品の生産と会社の収益の創出に集中できるようになるため、オペレーターの時間を節約できました。その結果、マシン1台あたりの年間節約額は72,000ドルになりました。

他のメーカーはビッグデータを使用して、リアルタイムで更新される目に見える統計を使用して、工場のフロアワーカーを軌道に乗せています。これにより、労働者は生産目標に関連して自分がどこに立っているかを理解し、ダウンタイムイベントなどの製造現場の問題に迅速に対応することができます。