Optymalizacja procesów produkcyjnych to ważne działanie dla każdego sektora. Nowe technologie znajdują zastosowanie również w branży automotive. Pomaga w tym między innymi bieżąca analiza danych związanych z produkcją komponentów samochodowych. Big data w produkcji to niezwykle przydatne narzędzie, które umożliwia nie tylko zwiększenie zysków poprzez usprawnienie procesów, lecz także ocenę prototypów nowych elementów.
Zobacz również: Studium wykonalności i analiza kosztów dla branży motoryzacyjnej
Big data w produkcji
Analityka big data w produkcji polega na szukaniu, pobieraniu, gromadzeniu i interpretacji danych, które mogą przyczynić się do spełnienia wymaganych celów. Zoptymalizowany system zbierania i analizy danych jest aktualnie niezbędny do stworzenia odpowiednich warunków produkcji. Tego typu procesy pozwalają między innymi bardzo szybko znaleźć potencjalne błędy dotyczące produkcji i od razu przystąpić do ich korygowania. Możliwości analityki danych produkcyjnych są ogromne i stają się prawdziwą siłą zakładów, które wykorzystują tego typu technologie. Wykorzystanie big data w produkcji zapewnia przewagę nad konkurencją przede wszystkim dzięki temu, że takie podejście pozwala na niezwykle sprawną i głęboką analizę możliwych usprawnień procesów w obrębie danej firmy lub zakładu.
Zobacz też: Przemysł 4.0 – Jak wygląda czwarta rewolucja przemysłowa w Automotive?
Technologia zbierania danych o istotnych procesach jest wykorzystywana w wielu różnych branżach. Od lat z jej możliwości czerpią między innymi przedsiębiorstwa z sektora finansowego czy właściciele serwisów internetowych. Big data w produkcji również staje się coraz popularniejszym rozwiązaniem ze względu na potencjał minimalizacji strat, a tym samym maksymalizacji zysków.
Zobacz też: Czym jest Lean SCM, czyli odchudzony łańcuch dostaw? Korzyści w branży automotive
Istotną kwestią w kontekście analizy big data jest wiedza o tym, jak zbierać dane w taki sposób, by były w stanie dostarczyć jak największą wartość. Pierwszym krokiem jest zidentyfikowanie odpowiednich źródeł informacji. Dane dotyczące przemysłu wytwórczego są gromadzone na bieżąco ze wszystkich maszyn będących częścią procesów produkcji. Następnie należy segmentować dane – produkcja komponentów samochodowych składa się z wielu etapów i stanowi dosyć skomplikowany proces, dlatego konieczne jest dokładne sprawdzanie i selekcjonowanie zebranych informacji. Kolejny ważny aspekt to przechowywanie i interpretacja danych. Analiza statystyczna dużych zbiorów informacji to kluczowy krok dla każdego podmiotu wykorzystującego techniki związane z big data – jest to jedyny sposób, by skutecznie wyciągnąć wnioski z zebranych danych.
W jaki sposób analiza big data przekłada się na zwiększenie wydajności produkcji?
Po zgromadzeniu danych generowanych przez pracę linii produkcyjnych możliwa jest realna ocena szybkości i jakości pracy maszyn, a także wydajności osób, które je obsługują. To z kolei sprawia, że big data w produkcji motoryzacyjnej umożliwia wprowadzenie zmian na różnych etapach procesów wytwórczych, które pozwolą usprawnić dostarczanie komponentów samochodowych. Analiza danych produkcyjnych pozwala także zrezygnować z rozwiązań, które nie sprawdzają się w praktyce i prowadzą do ograniczenia wydajności. Jest to także szansa na dostosowanie struktury organizacji po określeniu, jak pracownicy radzą sobie na określonych stanowiskach. Techniki analizy big data mogą zatem wpłynąć na wiele aspektów pracy dostawców różnego rodzaju części – zarówno pod kątem wydajności sprzętu, jak i osób zaangażowanych w dane procesy.
Zobacz też: Części samochodowe Tier 1 i OEM – Jak wygląda produkcja części samochodowych dla OEM i Tier 1?
Big data w produkcji pozwala ocenić, kiedy procesy są najbardziej wydajne
Gromadzenie danych umożliwia ponadto ocenę czasu i warunków, w których produkcja w zakładzie jest najbardziej wydajna. Jest to kwestia, która zależy od wielu delikatnych czynników – często okazuje się, że konkretne dni i godziny wiążą się z lepszymi rezultatami na linii produkcyjnej. To z kolei bezpośrednio przekłada się na możliwość opisania idealnych warunków dla wytwarzania poszczególnych komponentów.
Zobacz też: XCEED – blockchain w branży motoryzacyjnej
Ocena jakości prototypów – badania podejmowane w obszarze big data w przemyśle
To dopiero część sytuacji, które wiążą się z możliwymi usprawnieniami procesów produkcyjnych z wykorzystaniem analizy danych. Big data pozwala również kompleksowo ocenić każdy prototyp komponentu przed wprowadzeniem go na rynek. Statystyki produkcji danej części pozwalają ocenić czas i środki finansowe niezbędne do wytwarzania jej na szerszą skalę. Dzięki temu możliwe jest dostosowanie projektu na etapie prototypu, co przekłada się na znaczne ograniczenie strat w przyszłości. Kolejnym obszarem, w którym można zauważyć potencjał big data, są negocjacje z potencjalnymi partnerami biznesowymi – konkretne dane mogą posłużyć do przedstawienia bardzo przekonujących argumentów.
Zobacz też: DFM – Design for Manufacturing w branży automotive. Zalety, wartość dodana i koszty
Zastosowanie big data w przemyśle wytwórczym przyszłości
Big data to stosunkowo młoda dziedzina, która już teraz zdążyła wywrzeć spory wpływ na procesy produkcji w branży motoryzacyjnej. Wraz ze wzrostem wydajności obliczeniowej oraz przygotowywaniem nowych rozwiązań tego typu techniki będą w przyszłości znajdować jeszcze szersze zastosowanie. Spore znaczenie w kontekście wykorzystania analizy danych w następnych dekadach będą mieć aktualne trendy związane ze zbieraniem danych. Informacje stają się obecnie jednym z najważniejszych środków, jakimi możemy dysponować, stanowiąc już praktycznie odrębną „walutę”. Zdecydowanie warto poświęcić część zasobów na określenie, jak korzystać z nich w optymalny sposób, czerpiąc z pełnego potencjału analizy big data w produkcji.
Zobacz też: Rewolucja w technologii 3D w branży motoryzacyjnej
Innowacyjne procesy produkcyjne z wykorzystaniem big data
Coraz więcej przedsiębiorstw z sektora automotive w świetny sposób wykorzystuje dane do usprawnienia procesów produkcyjnych. Analiza big data jest wykorzystywana między innymi przez Knauf Industries, lidera nowoczesnych rozwiązań z zakresu produkcji motoryzacyjnej. Przetwarzanie i interpretacja danych stanowi potężne narzędzie, które umożliwia zwiększenie wydajności procesów wytwórczych na nieznaną wcześniej skalę.
Dowiedz się więcej o naszym doświadczeniu związanym z przetwarzaniem plastiku i nie wahaj się z nami skontaktować.