Làm thế nào big data đang thay đổi thế giới sản xuất

Ngành sản xuất đã đóng một vai trò rất quan trọng như một động cơ kinh tế của các nước trên thế giới. Cạnh tranh toàn cầu trong lĩnh vực này đang thúc đẩy một cuộc đua chuyển đổi các nhà máy thành các trung tâm kỹ thuật số. Bởi Tiến sĩ Darshan Desai và Om Desai , Experfy

Mặc dù có sự khác biệt về vai trò của khu vực sản xuất ở các quốc gia tiên tiến so với các nền kinh tế mới nổi, công nghệ đột phá, dữ liệu lớn và chuyển đổi kỹ thuật số đã tạo được dấu ấn cho các công ty trong lĩnh vực này trên toàn thế giới. các công ty. Điều này đặc biệt phù hợp với khu vực Châu Á – Thái Bình Dương. Theo số liệu mới được phát hành bởi Microsoft, nếu khu vực sản xuất của khu vực nắm lấy những cơ hội này và mở ra tiềm năng chuyển đổi kỹ thuật số, GDP của toàn khu vực có thể tăng lên 387 tỷ USD vào năm 2021. Theo nghiên cứu này, các công ty trong lĩnh vực này có khả năng đầu tư nhiều hơn vào phân tích dữ liệu lớn , giải pháp đám mây và Internet of Things năm nay. Mặc dù các công ty này đang tìm cách tận dụng dữ liệu và phân tích lớn để đạt được lợi thế cạnh tranh, đây là thời điểm tốt để xem xét dữ liệu lớn và Internet công nghiệp (IIoTs) có thể có tác động biến đổi đến ngành sản xuất như thế nào.

Dữ liệu lớn và IIoT

Internet of Things thường đề cập đến một mạng lưới khổng lồ của những thứ kết nối bao gồm tương tác và liên kết giữa con người và mọi thứ, con người và con người, và mọi thứ và mọi thứ. IIoT hoặc Internet công nghiệp của sự vật là một tập hợp con của Internet of Things (IoT). Accenture  ước tính rằng Internet công nghiệp của sự vật (IIoT) có khả năng có thể bổ sung thêm 14,2 nghìn tỷ đô la Mỹ vào nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030.Trong nhiều thế kỷ, chúng tôi đã sử dụng dữ liệu để thông báo quyết định của mình. Điều này ngày càng có ý nghĩa, như ngày nay, lượng dữ liệu bùng nổ đang được tạo ra mỗi phút. Mọi hành động chúng ta đều để lại dấu chân kỹ thuật số. Trên hết, lượng dữ liệu được tạo ra bởi người tiêu dùng và máy công nghiệp cũng đang tăng lên. Thiết bị nhà thông minh có thể tạo ra dữ liệu và giao tiếp với nhau, trong khi máy móc công nghiệp ngày càng có thể sử dụng cảm biến để thu thập và truyền dữ liệu. Thuật ngữ “Dữ liệu lớn” đề cập đến việc thu thập tất cả dữ liệu này, có cấu trúc hoặc không có cấu trúc, con người hoặc máy được tạo và khả năng sử dụng của chúng tôi. Khái niệm này vẫn đang phát triển, và được coi là động lực giữa nhiều sóng cách mạng về chuyển đổi kỹ thuật số, như trí tuệ nhân tạo và Internet of Things.

Tác động tiềm năng và lợi thế

Phân tích dữ liệu lớn và IIoT có thể giúp các nhà sản xuất theo nhiều cách trong nhiều ứng dụng khác nhau. Nói chung, những cải tiến công nghệ đột phá này giúp các nhà sản xuất tăng cường an ninh và tự động hóa, giảm rủi ro tài chính, loại bỏ thời gian ngừng sản xuất và tăng chất lượng của các quy trình và sản phẩm. Những lợi ích của dữ liệu lớn là rất rộng và được sử dụng trong tất cả các lĩnh vực hoạt động, từ chất lượng sản phẩm và kiểm soát chứng khoán, để cung cấp tối ưu hóa chuỗi và cải thiện sức khỏe và an toàn. Các tác động và lợi thế tiềm năng của phân tích dữ liệu lớn và IIoT trong lĩnh vực sản xuất có thể được phân thành bốn loại chính: bảo trì và tự động tiên đoán, tăng năng suất và hiệu quả, quản lý chuỗi cung ứng và quản lý chất lượng.

Dự đoán bảo trì và tự động hóa

Với việc gia tăng đầu tư CNTT trong lĩnh vực sản xuất, một loạt các phần mềm để khai thác và tích hợp các nguồn dữ liệu, phân tích dữ liệu lớn và đóng vòng lặp trong quá trình tối ưu hóa bao gồm cả sản xuất hiện đang có sẵn trên thị trường. Động lực cho tự động hóa và tích hợp CNTT là mục tiêu tổng thể của công ty để đạt được thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu để cải thiện sản phẩm và quy trình, có thể được kích hoạt bởi IIoT và phân tích dữ liệu lớn. Ví dụ, các nhà sản xuất sử dụng các cảm biến rẻ tiền để giảm giám sát và bảo trì dựa trên điều kiện trong các máy. Các thiết bị không dây, cùng với các công cụ xử lý dữ liệu lớn, làm cho nó dễ dàng hơn và dễ dàng hơn để khai thác dữ liệu hiệu suất thực tế và đạt được những hiểu biết hành động để duy trì sức khỏe thiết bị. Bài viết gần đâyđược xuất bản trong tạp chí The Stack cung cấp một ví dụ tuyệt vời về công nghệ khổng lồ Intel sử dụng phân tích dữ liệu lớn để bảo trì dự đoán, cụ thể hơn, để dự đoán lỗi thiết bị ở một trong các vi mạch của chúng. Họ đã có thể giảm 50% thời gian bảo trì, sản lượng cao hơn 25% và giảm 20% chi phí phụ tùng, tất cả đã tiết kiệm được tới 3 triệu đô la. Dữ liệu lớn là cơ hội cho các nhà sản xuất cải thiện hiệu suất quy trình, giảm lãng phí, tập trung vào các sản phẩm tốt hơn và sản xuất các sản phẩm hiệu quả hơn.

Năng suất và hiệu quả đạt được

Sản xuất theo hướng dữ liệu đang thúc đẩy các hệ thống sản xuất hiệu quả và đáp ứng. Các nhà sản xuất đã có thể tăng năng suất của họ bằng cách hiểu hiệu suất của nhà máy và đo lường dữ liệu hoạt động của các máy riêng lẻ, có thể được thực hiện bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn. Các quy trình lập kế hoạch bán hàng và hoạt động hiệu quả và hiệu quả là rất quan trọng đối với năng suất của bất kỳ công ty sản xuất nào. Các quy trình này có thể tạo dự báo tải của nhà máy trong một khoảng thời gian, có thể giúp một công ty quyết định sản phẩm cần sản xuất tại nhà máy nào. Các loại quyết định tải nhà máy này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động và tài chính của một công ty. Phân tích dữ liệu lớn và các điểm dữ liệu như tải lịch sử, hồ sơ công nghiệp, dự án đã hoàn thành và mẫu khách hàng có thể giúp tối ưu hóa việc tải nhà máy.

Quản lý chuỗi cung ứng

Phân tích dữ liệu lớn và IIoT có thể cung cấp cho nhà sản xuất quyền truy cập tăng lên vào thông tin chuỗi cung ứng trong thời gian thực. Khi các nhà máy được kết nối với các nhà cung cấp, tất cả các bên trong chuỗi cung ứng có thể truy cập thông tin và theo dõi lưu lượng vật liệu, phụ thuộc lẫn nhau và thời gian chu kỳ sản xuất sản phẩm. Loại theo dõi thời gian thực của thông tin chuỗi cung ứng có thể giúp nhanh chóng phát hiện các vấn đề, giảm khoảng không quảng cáo và kết quả là giảm thiểu các yêu cầu về vốn.

Quản lý chất lượng

Một số lượng đáng kể doanh thu hàng năm của nhà sản xuất có thể bị mất thông qua các khiếm khuyết trong quá trình sản xuất. Nhiều vấn đề chất lượng có thể được phát hiện và sửa chữa ngay khi chúng phát sinh bằng cách phân tích dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến trên dây chuyền sản xuất. Việc sử dụng dữ liệu lớn trong sản xuất và quản lý chất lượng có thể giảm chi phí quản lý sản phẩm, lắp ráp và chất lượng cho các nhà sản xuất. Với thành công lớn trong việc cắt giảm chi phí, nhiều công ty quan tâm đến việc tận dụng dữ liệu lớn và phân tích dự báo để tăng lợi tức đầu tư.

Mối quan tâm và thách thức

Một bài báo Harvard Business Review chỉ ra một số mối quan tâm và những thách thức tiềm năng mà các công ty trong lĩnh vực sản xuất có thể gặp phải trong việc gặt hái thành quả của các phân tích dữ liệu lớn IIoTs. Theo bài báo, ngoài việc chuyển đổi văn hóa và mô hình từ các hệ thống điều khiển thời gian kích hoạt sang các hệ thống điều khiển kích hoạt sự kiện, các thách thức quan trọng có thể liên quan đến việc tích hợp các hệ thống cũ và tạo ra dữ liệu thống nhất. Một vấn đề đáng kể là thiết bị sản xuất kế thừa bao gồm các hệ thống chưa được nâng cấp song song với những đổi mới công nghệ. Đối với nhiều tổ chức, tổng thay thế các hệ thống di sản đắt tiền không phải lúc nào cũng là một lựa chọn. Thử thách, sau đó, là suy nghĩ về các cách sáng tạo để tích hợp các hệ thống hiện có với các công cụ cho phép họ giao tiếp với các hệ thống mới hơn, hợp lý hơn tạo nên IIoT.

Mặc dù những lợi ích và tác động tiềm năng đáng kể của dữ liệu lớn và IIoT, để vượt xa sự cường điệu, các nhà quản lý cần hiểu những thách thức cơ bản. Trong các loại tình huống này, việc sử dụng phương pháp gia tăng có thể giúp các công ty mở khóa giá trị biến đổi của dữ liệu lớn và IIoT.

Nguồn:equipment-news.com