Hvordan dataprodukter kan drive effektivitet i produksjonen

Hvordan dataprodukter kan drive effektivitet i produksjonen

Tidsstempel: 8. februar 2023 6:29
Kilde node: 1946837

Av Pablo Ríos, forretningssjef for produksjons- og energiindustrien, Keepler Data Tech. 

I årevis har produsentene vært under press for å finne større effektivitet. Formelen har holdt seg ganske konsistent: mål sentreres vanligvis rundt å redusere kostnader og øke kvaliteten for å forsvare fortjenestemarginer og vedvare i utfordrende markeder.

Selv om denne tilnærmingen har vært kjennetegnet for mange vellykkede produsenter, har en slik strategi presset marginene strammere og strammere, mens tradisjonelle metoder lenge har vært uttømt. Etter hvert som grensene er nådd, har bedrifter måttet bli mer innovative – heldigvis har de nå verktøyene til å gjøre det.

I dag driver data alt vi gjør – så mye at det anslås at det vil være enorme 175 zettabyte med data i den globale datasfæren innen 2025.

For produsenter gir dette muligheter. Faktisk har data potensialet til å være en av bransjens største eiendeler, noe som gjør det mulig for vellykkede bedrifter å trives i dagens raske og konkurransedyktige produksjonsarena. 

Men å innse at potensialet er svært avhengig av at produksjonsbedrifter håndterer data på riktig måte.

Dataprosjekter kontra dataprodukter

For tiden nærmer bedrifter av alle former, størrelser og bransjer – ikke bare produsenter – data med en prosjekttankegang. Hver gang en forretningsfunksjon har et problem som den ønsker å løse ved hjelp av data, starter organisasjonen fra bunnen av – innhenting av data, rens og klargjør den, og analyser den for den spesifikke brukssaken.

Dette er en mangelfull tilnærming som ikke gjør det mulig for bedrifter å gjøre den mest effektive bruken av datainvesteringene sine. Det er ofte tregt, fører til duplisert arbeid, og utdataene fra hvert prosjekt kan vanligvis ikke brukes på nytt for å løse andre brukstilfeller.

I stedet bør organisasjoner se etter å administrere data som et produkt, flytte fokus fra individuelle utfordringer og mot å utvikle rammeverk som kan brukes og gjenbrukes for å muliggjøre bruk av data for å løse nøkkelutfordringer på gjentatt basis. Med andre ord bør de omfavne en produktsentrisk tilnærming til data (ikke prosjekt).

Faktisk har dataprodukter potensialet til å revolusjonere produksjonen, og tilbyr flere måter å øke effektiviteten på på innovative måter.

Med dataprodukter kan bruksklare datarammeverk utnyttes i hastighet for å levere sanntid for for eksempel å identifisere flaskehalser i produksjonsprosesser, noe som kan hjelpe produsenter raskt å identifisere og adressere problemer, redusere nedetid og øke produktiviteten.

Som et eksempel har vi sett tilfeller der dataprodukter har blitt brukt til å levere produksjonsoptimalisering for en flaskeproduksjon, noe som har ført til reduksjonsrater i flaskeavvisning på mellom 5 % og 20 %.

Her ble det laget maskinlæringsmodeller for å bestemme nøkkelkriteriene for kvalitet i flaskeproduksjonsprosessen blant hundrevis av variabler. Et beslutningstre med verdiområdene for flaskehalstemperatur, blåsetrykk og andre nøkkelkriterier ble opprettet. Som et resultat, ved å bruke kombinasjoner av disse justeringene, ble reduksjonen av avviste flasker dramatisk redusert mens kvaliteten ble opprettholdt.

Videre, ved å analysere data fra utstyr og overvåkingssystemer, kan dataprodukter også forutsi når en maskin sannsynligvis vil svikte, slik at produsentene kan planlegge vedlikehold før et sammenbrudd oppstår. Dette bidrar til å forhindre uplanlagt nedetid og reduserer behovet for kostbare reparasjoner.

På samme måte kan sanntidselementet i dataprodukter også hjelpe produsenter med å optimalisere forsyningskjeden ved å gi innsyn i lagernivåer og leveringstider. Dette gir dem mulighet til å ta informerte beslutninger om når de skal bestille materialer og komponenter, noe som reduserer risikoen for lageruttak og overlager.

Verdifull innsikt i kundeatferd og preferanser er også nøkkelen. Ved å analysere data fra salg, markedsføring og kundeservice kan produsenter identifisere trender og ta informerte beslutninger om produktutvikling og markedsføringsstrategier.

Identifisere en stadig bedre mulighet

På tvers av disse ulike applikasjonene kan dataprodukter gi produsenter betydelige fordeler, fra forbedret beslutningstaking og økt driftseffektivitet til reduserte kostnader og redusert maskinstans.

Når det er sagt, forblir dataprodukter relativt nye i produksjonsområdet. Hvorfor? Fordi gamle vaner dør hardt: der produsenter tradisjonelt har søkt og/eller utviklet løsninger som adresserer spesifikke brukstilfeller (ved å ta en dataprosjekttilnærming), fortsetter dette å være veien mange tar. Det er et godt eksempel på ordtaket, "hvis det ikke er ødelagt, ikke fiks det".

Kritisk er det imidlertid at dataprosjektene for tilpasningskapasitet reduserer fordelene som produsenter kan oppnå sammenlignet med personaliserte dataløsninger (dataprodukter). Av denne grunn er det viktig at produksjonsbedrifter endrer tankesett og omfavner løsninger som kan implementeres gjennom dataprodukter som gir en klarere prosess og forbedret avkastning.

Fremover er det sannsynlig at mange produsenter vil begynne å gå i denne retningen ettersom kostnadene for datalagring og prosessering fortsetter å synke.

Ettersom skalamodellen som tilbys av hyperskalere fortsetter å forbedres, vil produsentene ha en førsteklasses mulighet til å helhjertet omfavne dataprodukter lettere og mer kostnadseffektivt.

Dette, kombinert med bedrifters evne til å samarbeide med partnere som har høy grad av spesialisering i bruk av native skytjenester, gjør det mulig å drastisk redusere driftskostnadene knyttet til dataprodukter, noe som gjør dem enda mer attraktive.

Kultur er kritisk

Selvfølgelig er disse aspektene bare én del av puslespillet. Mens forbedret ROI og redusert OPEX vil bidra til å få sentrale beslutningstakere om bord, vil det kreves et bredere kulturskifte for å sikre at dataprodukter implementeres og brukes lett i en produksjonssetting.

For å innpode dette skiftet i tankesett, er det viktig for bedrifter å holde datapraksisen sin på bunnen av. Det betyr å implementere og/eller forbedre nøkkelprosesser for å forbedre datakvaliteten og eliminere feil for å sikre at mer robuste og pålitelige modeller utvikles.

For å oppnå dette, bør produsenter først fokusere på å sikre og utnytte de riktige ferdighetssettene, teknologistrategiene og partnerskapene som er i stand til å drive dem fremover i et relativt nytt eller ukjent sted. På samme måte bør de arbeide med å styrke intern forståelse og ferdigheter, drevet av både en vilje fra enkeltpersoner til å lære og omfavne nye ferdigheter, samt investeringer i opplæring fra bedriftene selv.

Ved å flytte disse kritiske byggeklossene på plass, vil produsentene være godt i stand til å begynne å utvikle og distribuere dataprodukter som er i stand til å levere en rekke transformative fordeler. Faktisk vil de som er proaktive når det gjelder å gjøre det, lede ansvaret i sektoren og låse opp viktige fordeler for førstemann som et resultat.

Tidstempel:

Mer fra Produksjon og logistikk