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Industrie automobile, Innovation, Big data

Comment utiliser efficacement le Big Data dans la fabrication automobile ?

14 décembre 2021

L’optimisation des procédés de fabrication est importante pour tous les secteurs et de nouvelles technologies ont vu le jour dans l’industrie automobile. Il faut dire que l’analyse continue des données liées à la production de composants automobiles a beaucoup aidé. Le Big Data dans la fabrication est un outil extrêmement utile qui permet non seulement d’augmenter les profits en rationalisant les processus, mais aussi d’évaluer des prototypes de nouveaux composants.

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Big data dans la fabrication

L’analyse des mégadonnées dans la fabrication implique recherche, collecte et interprétation de données afin d’atteindre les objectifs attendus. Un système de collecte et d’analyse de données optimisé est donc essentiel pour créer les bonnes conditions de fabrication et trouver très rapidement les erreurs de fabrication potentielles. Les possibilités d’analyse des données de fabrication sont énormes. Le Big Data devient une véritable force pour l’industrie et les secteurs qui utilisent ce type de technologie. L’utilisation du Big Data dans la fabrication offre un avantage concurrentiel principalement car cette approche permet une analyse extrêmement efficace et approfondie des améliorations potentielles des processus au sein d’une entreprise ou d’un site de production.

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La technologie de collecte de données dans les processus est utilisée dans de nombreuses autres industries. Depuis des années, les entreprises du secteur financier ou les propriétaires de sites web en profitent. Le Big Data dans la fabrication devient une solution de plus en plus populaire en raison de son potentiel de réduction des déchets et maximisation des profits.

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Une question importante à se poser en matière d’analyse des mégadonnées est de savoir comment collecter des données à plus grande valeur ajoutée. La première étape consiste à identifier les sources d’information pertinentes. Les données sur l’industrie manufacturière sont collectées en continue à partir de machines en autre. Ensuite, les données doivent être segmentées – la fabrication de composants automobiles se compose en différentes étapes et processus assez complexes. Il est donc nécessaire de vérifier et de sélectionner soigneusement les informations collectées. Un autre aspect important est le stockage et l’interprétation des données. L’analyse statistique de grands ensembles d’informations est une étape clé – c’est le seul moyen de tirer efficacement des conclusions à partir des données collectées.

Comment l’analyse du Big Data se traduit-elle en efficacité de fabrication ?

Une fois que les données générées par le fonctionnement des lignes de production ont été collectées, il est possible d’évaluer de manière réaliste la vitesse et la qualité des machines, ainsi que l’efficacité des personnes qui les manipulent. À son tour, le Big Data permet dans la fabrication automobile, d’introduire des changements à différentes étapes des processus de production pour améliorer la livraison des composants automobiles. L’analyse des données de fabrication permet également d’abandonner les solutions peu productives et qui ne fonctionnent pas en pratique. C’est aussi l’occasion d’ajuster en termes d’organisation, la performance des employés à certains postes. Les techniques d’analyse du Big Data peuvent donc affecter de nombreux aspects du travail des fournisseurs – à la fois en termes de performance de l’équipement et des personnes impliquées dans les processus en question.

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Le Big Data dans la fabrication vous permet d’évaluer quand les processus sont les plus efficaces

La collecte de données permet également d’évaluer les meilleurs délais, les conditions et l’efficacité de fabrication d’une usine donnée. Cela peut devenir problématique car elle dépend de nombreux facteurs sensibles – selon les cas, des jours et des heures bien spécifiques apportent de meilleurs résultats sur une chaîne de production. La Big Date détermine les conditions idéales pour la production de composants individuels.

Évaluation de la qualité des prototypes – recherche en Big Data dans l’industrie
Des améliorations des processus de fabrication sont possibles à l’aide de l’analyse des données. Le Big Data permet également d’évaluer de manière exhaustive chaque prototype d’un composant avant de le mettre sur le marché. Les statistiques de fabrication d’une pièce donnée nous permettent d’évaluer le temps et les ressources financières nécessaires pour la produire à plus grande échelle. Cela permet d’ajuster la conception au stade du prototype et réduire significativement les déchets à long terme. Un autre domaine où le potentiel du Big Data peut-être exploité est dans les négociations avec les partenaires commerciaux potentiels – des données spécifiques peuvent être utilisées pour présenter des arguments très convaincants.

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L’utilisation du big data dans l’industrie du futur

Le Big Data est un domaine relativement récent, qui a déjà réussi à avoir un impact significatif sur les processus de fabrication dans l’industrie automobile. Au fur et à mesure que les performances de calcul s’améliorent et que de nouvelles solutions sont développées, ces techniques sont utilisées encore plus largement. Les tendances actuelles en matière de collecte de données joueront un rôle important au cours des prochaines décennies. L’information est en train de devenir l’une des ressources les plus importantes, voire pratiquement une « monnaie » bien distincte. Il vaut vraiment la peine de consacrer quelques ressources à déterminer comment l’utiliser et tirer parti du plein potentiel de l’analyse des mégadonnées dans la fabrication.

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Des procédés de fabrication innovants utilisant le Big Data

De plus en plus d’entreprises du secteur automobile font un grand usage des données pour améliorer leurs processus de fabrication. L’analyse Big Data est utilisée, entre autres, par Knauf Industries, leader en solutions modernes d’emballages et pièces techniques pour l’automobile. Le traitement et l’interprétation des données fournissent un outil puissant pour augmenter l’efficacité des processus de fabrication à une échelle jusqu’alors inconnue.

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