Задать вопрос
автомобильная промышленность, инновации, Big data

Как эффективно использовать большие данные в автомобильном производстве?

30 октября 2021

Оптимизация производственных процессов – важная деятельность для каждой отрасли. Новые технологии применяются и в автомобильной промышленности. Этому способствует, в частности, постоянный анализ данных, связанных с производством автомобильных компонентов. Большие данные в производстве – чрезвычайно полезный инструмент, позволяющий не только увеличить прибыль за счет оптимизации процессов, но и оценить прототипы новых компонентов.

См. также: Анализ экономической эффективности и целесообразности в автомобильном секторе

Большие данные в производстве

Аналитика больших данных в производстве подразумевает поиск, извлечение, сбор и интерпретацию данных, которые могут способствовать достижению поставленных целей. Оптимизированная система сбора и анализа данных в настоящее время является необходимым критерием для создания правильных условий производства. Помимо прочего, такие процессы позволяют очень быстро обнаружить потенциальные производственные ошибки и сразу же приступить к их исправлению. Возможности аналитики производственных данных огромны и становятся настоящим преимуществом заводов, использующих этот принцип работы. Использование больших данных в производстве обеспечивает конкурентное преимущество в первую очередь благодаря тому, что такой подход позволяет проводить чрезвычайно эффективный и глубокий анализ потенциальных улучшений процессов в рамках конкретной компании или завода.

См. также: Как выглядит четвертая промышленная революция в автомобильной промышленности?

Технология сбора данных о соответствующих процессах используется в самых разных отраслях. На протяжении многих лет ее возможности используют, в частности, компании финансового сектора или владельцы веб-сайтов. Большие данные в производстве также становятся все более популярным решением благодаря своему потенциалу минимизации отходов и максимизации прибыли.

См. также: Что такое Lean SCM? Преимущества адаптивной цепочки поставок, которые вы должны знать

Важным вопросом в контексте аналитики больших данных является знание того, как собирать данные таким образом, чтобы они приносили наибольшую пользу. Первым шагом является определение соответствующих источников информации. Данные о производственной отрасли собираются на постоянной основе со всех машин, которые являются частью производственных процессов. Далее данные необходимо сегментировать – производство автомобильных компонентов состоит из множества этапов и является довольно сложным процессом, поэтому необходимо тщательно проверять и отбирать собранную информацию. Еще один важный аспект – хранение и интерпретация данных. Статистический анализ больших массивов информации является ключевым шагом для любой организации, использующей методы, связанные с big data, — только так можно эффективно сделать выводы из собранных данных.

Как аналитика больших данных приводит к повышению эффективности производства?

После сбора данных, полученных в ходе работы производственных линий, можно реально оценить скорость и качество работы машин, а также эффективность людей, которые ими управляют. Это, в свою очередь, позволяет использовать большие данные в автомобильном производстве для внесения изменений на различных этапах производственных процессов с целью улучшения доставки автомобильных компонентов. Анализ производственных данных позволяет отказаться от решений, которые не работают на практике и приводят к снижению производительности. Это также дает возможность скорректировать структуру организации после определения того, как сотрудники работают на определенных должностях. Таким образом, методы аналитики больших данных могут повлиять на многие аспекты работы поставщиков различных типов деталей — как на производительность оборудования, так и на людей, задействованных в соответствующих процессах.

См. также: Как Knauf Automotive производит автозапчасти для OEM и Tier 1?

Большие данные в производстве позволяют оценить, когда процессы наиболее эффективны

Сбор данных также позволяет оценить время и условия, при которых производство на заводе является наиболее эффективным. Этот вопрос зависит от многих факторов — часто бывает, что определенные дни и часы ассоциируются с лучшими результатами на производственной линии. Это, в свою очередь, напрямую отражается на возможности описать идеальные условия для производства отдельных компонентов.

Оценка качества прототипов – исследование, проведенное в области больших данных в промышленности

Это лишь некоторые из ситуаций, связанных с возможным улучшением производственных процессов с помощью аналитики данных. Большие данные также позволяют всесторонне оценить каждый прототип компонента перед его выводом на рынок. Статистика производства той или иной детали позволяет оценить временные и финансовые ресурсы, необходимые для ее производства в больших масштабах. Это позволяет скорректировать конструкцию на стадии прототипа, что в будущем приведет к значительному сокращению отходов. Еще одной областью, где можно увидеть потенциал больших данных, являются переговоры с потенциальными деловыми партнерами — конкретные данные могут быть использованы для представления аргументов.

См. также: DFM — проектирование для производства в автомобильной промышленности. Преимущества, добавленная стоимость и затраты

Использование больших данных в обрабатывающей промышленности будущего

Big Data – относительно молодая область, которая уже успела оказать значительное влияние на производственные процессы в автомобильной промышленности. По мере повышения производительности вычислительной техники и разработки новых решений, в будущем эти методы будут использоваться еще шире. Современные тенденции в области сбора данных будут играть важную роль в использовании анализа данных в течение следующих десятилетий. Информация сегодня становится одним из важнейших ресурсов, практически отдельной "валютой". Определенно стоит уделить внимание грамотному применению этой «валюты», задействуя весь потенциал аналитики больших данных в производстве.

См. также: Передовые 3D-технологии: 3D-печать, анализ и быстрое прототипирование в автомобильной промышленности

Инновационные производственные процессы с использованием больших данных

Все больше компаний в автомобильном секторе активно используют big data для улучшения производственных процессов. Анализ больших данных использует, в частности, компания Knauf Industries, лидер в области современных решений для автомобильного производства. Обработка и интерпретация данных дает мощный инструмент для повышения эффективности производственных процессов в ранее неизвестных масштабах.

Узнайте больше о нашем опыте в области переработки пластмасс и обращайтесь к нам по возникшим вопросам.

Нужна поддержка?

Задать вопрос.

Политика в отношении файлов cookie

Этот сайт использует файлы cookie. Продолжая просматривать сайт, вы соглашаетесь на использование файлов cookie.
Узнать больше | Закрыть

 

Задать вопрос

Задайте ваш личный запрос и мы дадим вам подробный ответ, независимо от того, в какой стране/регионе вам понадобиться наша помощь.