La fabricación de aplicaciones de big data presenta cinco modelos principales
Las aplicaciones de big data en la industria manufacturera muestran cinco patrones principales_Examen de analista de datos
IBM, que ha estado profundamente involucrada en la industria manufacturera durante muchos años, no solo ofrece productos de análisis de big data , pero también combinado con conocimiento industrial. Brindamos servicios de consultoría con una rica experiencia para ayudar a los fabricantes a realizar análisis de big data correctos y eficientes.
Liu Junyan, analista de negocios senior del Departamento de Análisis de Negocios de IBM, señaló que actualmente existen muchas soluciones de análisis de big data en el mercado, pero la mayoría de ellas solo pueden visualizar datos, es decir, presentar resultados de análisis en gráficos, mientras que IBMMAO puede, basándose en los problemas que enfrenta la industria manufacturera, decidir qué tipo de análisis hacer, como predicción o simulación, o incluso integrar información financiera o de producción y ventas para encontrar soluciones a los problemas. El proceso de fabricación inteligente, porque las empresas a menudo tenemos big data pero no sabemos cómo analizarlo.
Li Yifeng, consultor senior de IBM Global Business Consulting Services Group, señaló además que actualmente hay tres problemas principales que enfrentan los fabricantes de alta tecnología: primero, los problemas inesperados de materiales o fallas de equipos impactan directamente en la capacidad de producción. , lo que resulta en que se consumen muchos costos; en segundo lugar, el rendimiento del producto disminuye debido a problemas de estabilidad del proceso, lo que no solo afecta las ganancias sino que también afecta la satisfacción del cliente; en tercer lugar, los cambios en la generación de procesos son cada vez más rápidos y cómo acelerar la producción en masa; se ha convertido en el factor clave de rentabilidad. Por lo tanto, IBM resumió cinco modelos de aplicación principales de análisis de big data en la industria manufacturera basados en los problemas que enfrenta la industria manufacturera y el ciclo de vida del producto;
Primero, el monitoreo de la calidad del material. De hecho, hay rastros de calidad inestable de la materia prima. Sin embargo, el monitoreo SPC tradicional no emitirá una advertencia hasta que ocurra un problema. En este momento, no solo se ha visto afectada la calidad del producto, sino que también es difícil descubrir la causa. Sin embargo, MAO analiza de forma proactiva los cambios de tendencia y proporciona alertas tempranas cuando se descubren problemas potenciales para que puedan resolverse tempranamente (como el reemplazo de materiales) para mantener la calidad del producto.
En segundo lugar, seguimiento y predicción de anomalías en los equipos. Aunque el monitoreo SPC tradicional también cubre los parámetros del equipo, a veces todavía ocurren problemas en el equipo y los ingenieros no saben cómo lidiar con los problemas del equipo de manera más efectiva. MAO utiliza datos de detección del equipo y registros de mantenimiento para descubrir los patrones de anomalías del equipo, monitorear y predecir el futuro. probabilidades de falla para que los ingenieros puedan tomar decisiones óptimas de inmediato.
En tercer lugar, predicción del ciclo de vida de las piezas. Las piezas o consumibles tienen su propio ciclo de vida. La mayoría de los fabricantes realizan reemplazos regulares según las recomendaciones de los proveedores, pero ignoran el impacto de las condiciones ambientales y de producción en la tasa de desgaste. Como resultado, a menudo ocurren las dos situaciones siguientes. , las piezas se reemplazan demasiado pronto, lo que genera inconvenientes y gastos necesarios y, en segundo lugar, el reemplazo de piezas demasiado tarde afectará la calidad. Basado en datos de producción y estado de equipos e información de piezas, MAO predice con precisión el ciclo de vida de las piezas y hace recomendaciones sobre el mejor momento para reemplazarlas, ayudando a los fabricantes a lograr una situación beneficiosa para todos con calidad y costo.
En cuarto lugar, seguimiento de procesos y alerta temprana. Hay muchos parámetros de proceso en la industria manufacturera y se afectarán entre sí. Si la calidad del producto se ve afectada por la desviación de los parámetros del proceso, los ingenieros sólo pueden rastrearlo paso a paso en un solo sitio, lo cual es bastante tiempo. -consumo. El enfoque de MAO es construir un modelo de predicción de la calidad del producto para encontrar la mejor solución una vez que se descubre que los parámetros del proceso se desvían fuera del rango dorado del proceso, se emitirá una alarma de inmediato, lo que permitirá a los ingenieros realizar ajustes inmediatos u otros. decisiones.
En quinto lugar, análisis de garantía de rendimiento. Para los fabricantes, si el rendimiento del producto es demasiado bajo o si ocurren problemas durante el período de garantía después de su venta, no sólo aumentará los costos, sino que también afectará directamente la imagen corporativa y la satisfacción del cliente. Por lo tanto, MAO combina equipos de producción, rendimiento del producto y datos relacionados con el mantenimiento y la garantía para establecer un modelo de predicción para predecir el rendimiento y reducir los costos de garantía.
Lo anterior es el contenido relevante compartido por el editor sobre los cinco modos principales de aplicación de big data en la industria manufacturera. Para obtener más información, puede seguir a Global Ivy para compartir más información útil.