Các doanh nghiệp sản xuất phải đối mặt với sự thay đổi lớn ngày nay. Do sự phát triển nhanh chóng của thế giới kỹ thuật số và ứng dụng rộng rãi của khoa học dữ liệu, các lĩnh vực hoạt động khác nhau của con người tìm kiếm sự cải thiện. Sản xuất hiện đại thường được gọi là công nghiệp 4.0, đó là sản xuất trong các điều kiện của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư đã mang lại sự robot hóa, tự động hóa và ứng dụng rộng rãi dữ liệu.
Lượng dữ liệu được lưu trữ và xử lý đang tăng lên mỗi ngày. Do đó, các công ty sản xuất ngày nay cần tìm giải pháp mới và trường hợp sử dụng cho dữ liệu này. Tất nhiên, dữ liệu mang lại lợi ích cho các công ty sản xuất vì nó cho phép tự động hóa các quy trình quy mô lớn và tăng tốc thời gian thực hiện.
Khoa học dữ liệu được cho là sẽ thay đổi ngành công nghiệp sản xuất một cách đáng kể. Chúng ta hãy cùng SmartIndustryVN xem xét một số trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu trong sản xuất đã và đang phổ biến và mang lại lợi ích cho các nhà sản xuất trên thế giới nhé.
Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán là phân tích dữ liệu hiện tại để dự báo và tránh các tình huống có vấn đề trước. Các nhà sản xuất rất quan tâm đến việc giám sát hoạt động của công ty và hiệu suất cao của nó. Tìm cách tốt nhất có thể để xử lý các vấn đề có vấn đề, khắc phục khó khăn hoặc ngăn chặn chúng xảy ra là những cơ hội tuyệt vời cho các nhà sản xuất sử dụng phân tích dự đoán.
Việc thực hiện phân tích dự đoán cho phép xử lý tổn thất (sản xuất thừa, thời gian nhàn rỗi, hậu cần, hàng tồn kho, v.v.). Do đó, hãy tập trung vào các giải pháp khả thi do phân tích dự đoán mang lại.
Bạn có thể thích
Dự đoán lỗi và bảo trì phòng ngừa
Cả hai mô hình dự đoán này đều nhằm mục đích dự báo thời điểm khi thiết bị không thực hiện được nhiệm vụ. Kết quả là, mục tiêu thứ cấp có thể đạt được – để ngăn chặn những thất bại này xảy ra hoặc ít nhất là để giảm số lượng của chúng. Điều này trở nên khả thi với nhiều kỹ thuật dự đoán.
Bảo trì phòng ngừa thường được áp dụng cho các thiết bị vẫn đang hoạt động để giảm khả năng hỏng hóc của nó. Có 2 loại bảo trì phòng ngừa chính: dựa trên thời gian và dựa trên việc sử dụng. Sức mạnh lớn nhất của bảo trì phòng ngừa là lập kế hoạch.
Có trong tay những dự đoán liên quan đến những rắc rối trong tương lai với thiết bị, nhà sản xuất có thể lên kế hoạch nghỉ ngơi hoặc ngừng hoạt động để sửa chữa. Việc nghỉ như vậy thường được thực hiện để tránh sự chậm trễ và thất bại đáng kể, thường được gây ra bởi các vấn đề quan trọng hơn có thể phát sinh.
Dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho
Dự báo nhu cầu (demand forecast) là một quá trình phức tạp liên quan đến phân tích dữ liệu và công việc lớn của kế toán và chuyên gia. Hơn nữa, nó dường như có mối quan hệ mạnh mẽ với quản lý hàng tồn kho. Một thực tế đơn giản có thể giải thích mối liên hệ này – dự báo nhu cầu sử dụng dữ liệu của chuỗi cung ứng.
Có rất nhiều lợi ích của việc dự báo nhu cầu cho các nhà sản xuất. Trước hết, nó mang lại cơ hội kiểm soát hàng tồn kho tốt hơn và giảm nhu cầu lưu trữ một lượng đáng kể các sản phẩm vô dụng. Bên cạnh đó, phần mềm quản lý hàng tồn kho trực tuyến giúp thu thập dữ liệu có thể được sử dụng nhiều để phân tích thêm.
Một yếu tố quan trọng hơn là đầu vào dữ liệu cho dự báo nhu cầu có thể được cập nhật liên tục. Do đó, dự báo có liên quan có thể được thực hiện. Lợi ích bổ sung nằm ở việc cải thiện mối quan hệ giữa nhà cung cấp và nhà sản xuất, vì cả hai đều có thể điều tiết hiệu quả cổ phiếu và quy trình cung ứng của họ.
Dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho có tính đến nhiều yếu tố, trong đó có các yếu tố bên ngoài như nền kinh tế hoặc thị trường, nguồn nguyên liệu thô, v.v …
Bằng cách này, bạn có thể có được cái nhìn phức tạp hơn về hiệu quả kinh doanh sản xuất của mình và lập kế hoạch thêm.
Tối ưu hóa giá thành sản xuất
Sản xuất và bán sản phẩm liên quan đến việc tính đến nhiều yếu tố và tiêu chí ảnh hưởng đến giá sản phẩm. Tất cả các yếu tố bắt đầu với giá ban đầu của nguyên liệu thô và đến chi phí phân phối đóng góp vào giá sản phẩm cuối cùng. Và điều gì xảy ra khi khách hàng thấy mức giá này quá cao hoặc quá thấp?
Tối ưu hóa giá là quá trình tìm giá tốt nhất có thể cho cả nhà sản xuất và khách hàng, không quá cao và không thấp. Các giải pháp tối ưu hóa giá hiện đại có thể tăng lợi nhuận của bạn một cách hiệu quả. Các công cụ này tổng hợp và phân tích giá cả và dữ liệu chi phí cả từ các nguồn nội bộ và các đối thủ cạnh tranh của bạn và rút ra các biến thể giá tối ưu hóa.
Trong điều kiện thị trường cạnh tranh cao và thay đổi nhu cầu của khách hàng, tối ưu hóa giá cả trở thành bắt buộc và phát triển thành một quá trình liên tục.
Phân tích bảo hành
Các nhà sản xuất OEM đang chi một khoản tiền đáng kể mỗi năm cho việc hỗ trợ yêu cầu bảo hành. Yêu cầu bảo hành tiết lộ thông tin có giá trị về chất lượng và độ tin cậy của sản phẩm. Chúng giúp tiết lộ những cảnh báo sớm hoặc khiếm khuyết của sản phẩm.
Sử dụng dữ liệu này, nhà sản xuất có thể cải tiến các sản phẩm hiện có hoặc phát triển những sản phẩm mới, hiệu quả và hiệu quả hơn. Các giải pháp phân tích bảo hành hiện đại giúp các nhà sản xuất xử lý khối lượng lớn dữ liệu liên quan đến bảo hành từ nhiều nguồn khác nhau và áp dụng kiến thức này để khám phá các vấn đề bảo hành đang gia tăng và lý do xảy ra.
Robot hóa
Robot đang thay đổi bộ mặt sản xuất. Ngày nay, đó là một nguyên nhân phổ biến để sử dụng robot để thực hiện các nhiệm vụ thông thường và những thứ có thể gây khó khăn hoặc nguy hiểm cho mọi người.
Các nhà sản xuất có xu hướng đầu tư ngày càng nhiều tiền vào việc robot hóa các doanh nghiệp của họ mỗi năm. Các mô hình robot được hỗ trợ bởi AI giúp đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng. Hơn nữa, robot công nghiệp phần lớn góp phần tăng chất lượng sản phẩm.
Hàng năm, các mô hình nâng cấp robot đến khu vực sản xuất để cách mạng hóa dây chuyền sản xuất. Và hiện tại Robot sản xuất đang có giá cả phải chăng cho các doanh nghiệp hơn bao giờ hết.
Phát triển sản phẩm
Dữ liệu lớn đã mang lại cơ hội lớn cho các công ty sản xuất liên quan đến phát triển sản phẩm. Các nhà sản xuất sử dụng lợi thế của Dữ liệu lớn để hiểu khách hàng hơn, đáp ứng nhu cầu và đáp ứng nhu cầu của họ. Do đó, dữ liệu có thể được sử dụng để phát triển các sản phẩm mới hoặc để cải thiện những sản phẩm hiện có.
Sử dụng Dữ liệu lớn để phát triển sản phẩm, các nhà sản xuất có thể thiết kế một sản phẩm với giá trị khách hàng tăng lên và giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc giới thiệu sản phẩm mới ra thị trường. Những hiểu biết có thể hành động được tính đến trong khi lập mô hình và lập kế hoạch.
Dữ liệu này có thể tăng cường quá trình ra quyết định. Ngoài ra, các công cụ quản lý dữ liệu được áp dụng rộng rãi để tối ưu hóa các khía cạnh hoạt động của chuỗi phân phối.
Xử lý phản hồi của khách hàng và cung cấp dữ liệu này cho các nhà tiếp thị sản phẩm có thể đóng góp vào giai đoạn tạo ý tưởng. Do đó, một sản phẩm mới sẽ hữu ích hơn cho khách hàng và có lợi hơn cho các nhà sản xuất có thể được phát triển.
Ứng dụng thị giác máy tính
Các công nghệ hỗ trợ AI và các ứng dụng thị giác máy tính đã tìm thấy việc sử dụng chúng trong sản xuất ở giai đoạn kiểm soát chất lượng. Về mặt này, nhận dạng đối tượng và phát hiện và phân loại đối tượng được chứng minh là rất hiệu quả. Thông thường, giám sát kiểm soát chất lượng được thực hiện bởi mọi người. Tuy nhiên, hiện nay người ta thường dựa vào thị giác máy tính hơn là thị giác của con người. Các hệ thống giám sát này thường bao gồm phần cứng và phần mềm máy tính, máy ảnh và ánh sáng để chụp ảnh. Sau đó, những hình ảnh này được so sánh bằng thuật toán với các tiêu chuẩn để xác định sự khác biệt.
Trong số các lợi thế chính của các ứng dụng tầm nhìn máy tính là:
- kiểm soát chất lượng cao được cải thiện
- giảm chi phí lao động
- khả năng xử lý tốc độ cao
- khả năng hoạt động liên tục 24/7.
Xem thêm : 10 ứng dụng Machine vision (thị giác máy tính) trong sản xuất
Quản lý rủi ro chuỗi cung ứng
Chuỗi cung ứng luôn luôn phức tạp và không thể đoán trước. Rủi ro luôn là một phần của quy trình sản xuất và phân phối sản phẩm. Sử dụng phân tích dữ liệu lớn để quản lý rủi ro chuỗi cung ứng có thể khá có lợi cho các nhà sản xuất.
Với sự trợ giúp của phân tích, các công ty có thể dự đoán sự chậm trễ tiềm ẩn và tính toán xác suất của các vấn đề có vấn đề. Các công ty sử dụng phân tích để xác định các nhà cung cấp dự phòng và phát triển các kế hoạch dự phòng.
Để theo kịp xu hướng thay đổi liên tục, việc áp dụng phân tích dữ liệu thời gian thực là rất cần thiết. Dự đoán và quản lý rủi ro có thể xảy ra là rất quan trọng cho hoạt động của một doanh nghiệp sản xuất thành công.
Kết luận
Khu vực sản xuất đang thực hiện những thay đổi đáng kể do sự phát triển của các công nghệ và sự xuất hiện của các giải pháp ML và AI. Bài viết này cung cấp một số ví dụ sinh động nhất về các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu trong sản xuất cùng với những lợi ích mà chúng mang lại cho các doanh nghiệp
Cùng với dự báo rủi ro, nhu cầu và yêu cầu của thị trường, phân tích dữ liệu có thể giúp theo kịp các tiêu chuẩn chất lượng cao và số liệu chất lượng. Hơn nữa, việc kết hợp các kỹ thuật dữ liệu thông minh vào sản xuất có thể giúp dự báo các tổn thất hoặc sự cố không mong muốn. Dữ liệu lớn có thể giúp đạt được nhiều mục tiêu kinh doanh được đặt ra bởi các nhà sản xuất đã dành ít thời gian và tiền bạc hơn bao giờ hết.
Nguồn : kdnuggets
