Як продукти обробки даних можуть підвищити ефективність виробництва

Пабло Ріос, бізнес-менеджер відділу виробництва та енергетики, Keepler Data Tech. 

Протягом багатьох років виробники перебували під тиском, щоб знайти більшу ефективність. Формула залишається досить послідовною: цілі, як правило, зосереджені навколо зниження витрат і підвищення якості, щоб захистити норму прибутку та наполегливо працювати на складних ринках.

Незважаючи на те, що такий підхід був характерною рисою багатьох успішних виробників, така стратегія стискала маржу все жорсткіше і жорсткіше, тоді як традиційні методи давно вичерпані. Оскільки межі досягнуто, підприємствам довелося стати більш інноваційними – на щастя, тепер у них є інструменти для цього.

Сьогодні дані живлять усе, що ми робимо – настільки, що, за оцінками, до 175 року в глобальній датасфері буде величезна кількість 2025 зетабайт даних.

Для виробників це відкриває нові можливості. Дійсно, дані мають потенціал стати одним із найбільших активів галузі, що дозволяє успішним підприємствам процвітати на сучасній динамічній і конкурентоспроможній виробничій арені. 

Однак усвідомлення цього потенціалу значною мірою залежить від того, чи фірми-виробники правильно працюють з даними.

Проекти даних проти продуктів даних

Наразі фірми будь-якої форми, розміру та галузі, а не лише виробники, підходять до даних із проектним мисленням. Щоразу, коли у бізнес-функції виникає проблема, яку вона хоче вирішити за допомогою даних, організація починає з нуля – збирає дані, очищає та готує їх, а потім аналізує для конкретного випадку використання.

Це хибний підхід, який не дозволяє компаніям максимально ефективно та ефективно використовувати свої інвестиції в дані. Це часто повільно, призводить до дублювання роботи, а результати кожного проекту зазвичай не можна перепрофілювати для вирішення інших випадків використання.

Натомість організації повинні прагнути керувати даними як продуктом, зміщуючи фокус з окремих завдань на розробку інфраструктур, які можна використовувати та перепрофілювати, щоб дозволити використовувати дані для вирішення ключових завдань на повторній основі. Іншими словами, вони повинні використовувати підхід до даних, орієнтований на продукт (а не на проект).

Дійсно, продукти обробки даних мають потенціал революціонізувати виробництво, пропонуючи кілька способів підвищення ефективності інноваційними методами.

За допомогою продуктів обробки даних готові до використання структури даних можна швидко використовувати для надання даних у режимі реального часу, наприклад, для виявлення вузьких місць у виробничих процесах, що може допомогти виробникам швидко виявити та вирішити проблеми, скоротити час простою та підвищити продуктивність.

Як приклад, ми бачили випадки, коли продукти обробки даних використовувалися для оптимізації виробництва пляшок, що призвело до зниження рівня відмов пляшок від 5% до 20%.

Тут були створені моделі машинного навчання для визначення ключових критеріїв якості в процесі виробництва пляшок серед сотень змінних. Було створено дерево рішень із діапазонами значень температури вузького місця, тиску видування та інших ключових критеріїв. Як наслідок, застосовуючи комбінації цих коригувань, скорочення кількості забракованих пляшок було значно зменшено, а якість збереглася.

Крім того, аналізуючи дані з обладнання та систем моніторингу, продукти обробки даних також можуть передбачити, коли машина може вийти з ладу, що дозволяє виробникам планувати технічне обслуговування до того, як станеться поломка. Це допомагає запобігти незапланованим простоям і зменшує потребу у дорогому ремонті.

Так само елемент даних у режимі реального часу також може допомогти виробникам оптимізувати ланцюжок поставок, забезпечуючи видимість рівня запасів і часу доставки. Це дозволяє їм приймати обґрунтовані рішення про те, коли замовляти матеріали та компоненти, зменшуючи ризики нестачі та надмірних запасів.

Цінні відомості про поведінку та вподобання клієнтів також є ключовими. Аналізуючи дані продажів, маркетингу та обслуговування клієнтів, виробники можуть визначати тенденції та приймати обґрунтовані рішення щодо розробки продуктів і маркетингових стратегій.

Виявлення постійно кращої можливості

У цих різноманітних програмах продукти обробки даних можуть надати виробникам значні переваги, починаючи від покращення процесу прийняття рішень і підвищення ефективності роботи до зниження витрат і пом’якшення часу простою машини.

Зважаючи на це, продукти обробки даних залишаються відносно новими у виробничому просторі. чому Оскільки старі звички важко вмирають: коли виробники традиційно шукали та/або розробляли рішення, які стосуються конкретних випадків використання (використовуючи підхід проекту даних), цей шлях залишається багатьма. Це яскравий приклад приказки «якщо не зламано, не лагодь».

Важливо, однак, те, що проекти з даними щодо можливостей персоналізації зменшують переваги, які можуть отримати виробники порівняно з персоналізованими рішеннями для даних (продуктами даних). З цієї причини життєво важливо, щоб компанії-виробники змінили своє мислення та взяли на озброєння рішення, які можна реалізувати за допомогою продуктів обробки даних, які забезпечують більш зрозумілий процес і покращують рентабельність інвестицій.

Ймовірно, багато виробників почнуть рухатися в цьому напрямку, оскільки вартість зберігання та обробки даних продовжує знижуватися.

Оскільки модель економії масштабу, яку пропонують гіперскейлери, продовжує вдосконалюватися, виробники отримають чудову можливість щиро сприймати продукти обробки даних легше та економічно ефективніше.

Це, у поєднанні зі здатністю фірм працювати з партнерами, які мають високий ступінь спеціалізації у використанні власних хмарних сервісів, дає змогу різко скоротити операційні витрати, пов’язані з продуктами даних, роблячи їх ще привабливішими.

Культура має вирішальне значення

Звичайно, ці аспекти є лише частиною головоломки. У той час як підвищення рентабельності інвестицій і зниження OPEX допоможе залучити ключових осіб, які приймають рішення, знадобиться ширша культурна зміна, щоб гарантувати впровадження та безперебійне використання продуктів обробки даних у виробничих умовах.

Щоб прищепити цю зміну в мисленні, компаніям важливо підтримувати свою практику обробки даних на нулю. Це означає впровадження та/або вдосконалення ключових процесів для покращення якості даних і усунення помилок для забезпечення розробки надійніших і надійніших моделей.

Щоб досягти цього, виробники повинні спершу зосередитися на забезпеченні та використанні відповідних наборів навичок, технологічних стратегій і партнерства, здатних просунути їх вперед у відносно новому чи незнайомому просторі. Крім того, вони повинні працювати над покращенням внутрішнього розуміння та набору навичок, керуючись як бажанням окремих людей навчатися та освоювати нові навички, так і інвестиціями в навчання з боку самих підприємств.

Перемістивши ці важливі будівельні блоки на місце, виробники матимуть гарні настрої для початку розробки та впровадження продуктів обробки даних, здатних забезпечувати різноманітні трансформаційні переваги. Дійсно, ті, хто діятиме на випередження, лідируватимуть у секторі та, як наслідок, отримають життєво важливі переваги для перших.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: https://www.logisticsit.com/articles/2023/02/08/how-data-products-can-drive-efficiency-in-manufacturing