I den här artikelserien tar vi en titt på de utmaningar som Industri och tillverkning står inför under sin digitala transformation.
I vår tidigare artikel fick du läsa om att internationellt har nio av tio tillverkande bolag redan börjat att investera i digitala och smarta fabriker för att lösa utmaningarna som en mer anpassad tillverkning har. Men att ett stort problem är att datan är inlåst i silos. I den här artikeln kommer vi ge dig mer konkreta exempel på vad du kan göra med din data i form av Big data inom tillverkande industri.
Se videon!
Varför Big data inom tillverkande industri?
I takt med att antagandet av Big Data i tillverkningen växer, ökar också dess marknadsstorlek. Big Data-marknaden inom tillverkningsindustrin förutspås nå 9,11 miljarder dollar år 2026, enligt Fortune Business Insights. Vilket innebär att om du inte redan går i tankarna kring hur data kan effektivisera din fabrik, så är det hög tid att göra det nu. Här kommer fyra exempel till varför du bör nyttja kraften i data:
Minskad downtime
Big Data används för att utföra prediktivt och förebyggande underhåll. Avbrott i hårdvara är ett vanligt problem vid tillverkning. Det kräver omedelbar felsökning från ingenjörer, vilket saktar ner hela tillverkningsprocessen. Tack vare Big Data kan tillverkare förutse maskinfel och vidta proaktiva åtgärder för att reparera utrustningen och säkerställa att produktionen inte stannar.
Bättre kostnadshantering
Med hjälp av prediktiv analys blir budgetplaneringen enklare. Det blir möjligt att förstå kostnaderna för problemlösning. Tillverkningsföretag kan inte börja minska sina indirekta kostnader utan att veta det genomsnittliga beloppet de spenderar på saker varje månad. Big data-analys hjälper till med det här genom att tillhandahålla baslinjer som informerar tillverkarna om deras mest betydande indirekta utgifter. Sedan blir det möjligt att börja ta reda på var man kan göra förbättringar.
AI för kvalitetskontroll
En viktig fördel med artificiell intelligens i tillverkningen är kvalitetssäkring. Machine learning-modeller kan användas av företag för att upptäcka avvikelser från normala designspecifikationer och upptäcka fel eller inkonsekvenser som den vanliga människan kanske inte lägger märke till. Att integrera machine learning i kvalitetssäkringprocessen ökar produktkvaliteten samtidigt som det sparar pengar och tid.
Förbättrad kundservice
Framgången för din tillverkningsverksamhet beror mycket på hur nöjda dina kunder är. Med Big Data kan du analysera dina kunders upplevelse av din produkt och på så sätt göra den bättre. Deloitte hävdar att 36% av konsumenterna är intresserade av att köpa anpassade produkter och tjänster, och 48% är redo att vänta längre på dessa varor. Så, Big Data, tillsammans med IoT-enheter, kan ge värdefulla insikter om din kundupplevelse.
Slutsats
Avslutningsvis är det uppenbart att Big data inom tillverkande industri är mer än bara ett modeord – det är en nödvändig komponent för framtidens tillverkningsindustri. De exempel vi har tittat på i den här artikeln visar tydligt hur Big Data kan revolutionera produktionsprocesser genom att minska downtime, förbättra kostnadshantering, höja kvalitetskontrollen och stärka kundservicen.
För tillverkningsföretag som ännu inte har börjat använda Big Data, är det hög tid att börja. Att integrera Big Data i produktionsstrategin kan inte bara lösa aktuella problem utan även ge företag en konkurrensfördel i en ständigt föränderlig marknad.
Genom att investera i Big Data och de teknologier som möjliggör dess användning, kan tillverkande företag inte bara förbättra sin operativa effektivitet utan även skapa mer värde för sina kunder och aktieägare. Vägen framåt för tillverkningsindustrin är klar: de företag som tar tillvara på möjligheterna med Big Data kommer att vara de som leder vägen i framtidens industriella landskap.
