Pek çok şirket için 2020’deki büyük teknik gelişme, şirket içi modellerden uzaktan çalışan modellere geçiş ve bu dağıtım düzeyini desteklemek için doğru araçları bulmaktı. Peki, ofis ortamları uydu konumlarını, dinamik bir tedarik zincirini ve fabrika alanını çok iyi bir şekilde birleştirebilen üretim şirketlerine ne dersiniz? Hiç şüphe yok ki ilerlemenin ölçüsü önemli ölçüde farklıydı. Öyleyse üreticiler, kârlarını iyileştirmek için bilgi ve operasyonel teknolojiyi nasıl elde edebildi? Cevap büyük veride yatıyor.

İmalat Firmaları Büyük Veriyi Nasıl Kullanır?

Büyük verilerin bu konudaki rolünü daha iyi anlamak için, teknolojideki genel eğilimleri göz önünde bulundurun. Geçtiğimiz birkaç yıl içinde IoT cihazlarının maliyeti düştü, mobil cihazlar arttı, bulut platformları ölçeklenmeye devam ediyor ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka daha erişilebilir ve kullanıcı dostu hale geliyor :

  • Gartner, 2021 yılına kadar tedarik zinciri yerine getirmenin% 90’ının bulut tabanlı olacağını tahmin ediyor; Şirketlerin% 65’i bunu rekabetçi bir pazar avantajı olarak görüyor.
  • Yapay zekanın değerinin 2022 yılına kadar 3,9 trilyon dolara çıkması ve yapay zeka tabanlı taleplerde ve hizmetlerde% 70 artış olması bekleniyor.
  • Capgemini’ye göre, akıllı fabrikaların 2023 yılına kadar 344 milyar dolar değerine ulaşacağı tahmin ediliyor – sadece otomotiv endüstrisinde.

Büyük verinin bu alandaki başarı için neden bu kadar merkezi olduğu anlaşılıyor. Bulut tabanlı veri çözümleri, işletmeleri üç temel yoldan dönüştürür: bağlantı, tahmin ve yürütme. Bağlantılı bulut çözümlerinden yararlanarak, üreticiler iş süreçlerinin uçtan uca bir görünümüne sahip olur. Nesnelerin İnterneti ve Makine Öğrenimi aracılığıyla tahmine dayalı araçları kullanabilir , ardından algoritmik karar verme yoluyla seçimler yapabilirler. Bu verileri düzenlemek ve analiz etmek için en etkili araçlardan biri Power BI’dır. Power BI, veri hazırlamayı basitleştiren, anlık analiz sağlayan ve yüzlerce veri kaynağına bağlanan bir iş analizi araçları paketidir. İşte üreticiler için bazı pratik uygulamalar:

  1. Tedarik Zinciri Optimizasyonu

    • Akıllı iş uygulamaları size yardımcı olabilir: ihtiyaç duyuldukları yerde ve zamanda doğru ürünleri ve hizmetleri sunun, istenen müşteri hizmeti seviyesi ile bütçe gereksinimleri arasında bir denge sağlayın ve giderek karmaşıklaşan değer zincirlerinde daha sıkı bir üst ve alt iş birliğini mümkün kılın.
  2. Tahmine Dayalı Gösterge Tabloları

    • Çalışanlara neredeyse gerçek zamanlı performans görünürlük sağlayın. Sezgisel, görsel panolar, daha iyi kullanım, daha az atık, hedeflenen maliyet tasarrufu ve iyileştirilmiş kalite için anormalliklerin zamanında tespit edilmesini sağlar.
  3. Talep Tahmini

    • Dahili verileri hava durumu modelleri, tüketici harcamaları, büyüme ve konum için nüfus eğilimleri, sosyal medyada ve arama motorlarında popüler olanlar ve daha fazlası gibi dış faktörlerle birleştirin.
  4. Öngörücü bakım

    • Ekipman arızalarını tahmin etmek ve maliyetli onarımlardan kaçınmak için sensörlerden ve cihazlardan gelen akış verilerini analiz edin. Varlıkları izlemenin ötesine geçin ve olası sorunları soruna dönüşmeden yakalayın.

Uygulamalar çeşitlilik gösterse de faydaları tutarlıdır: maliyetleri düşürür, verimliliği artırır ve üretimi optimize eder. Bir McKinsey çalışması, endüstriyel ekipmanın yapay zeka ile geliştirilmiş kestirimci bakımının yıllık bakım maliyetlerinde% 10, arıza süresinde% 20’ye varan azalma ve denetim maliyetlerinde% 25 azalma sağlayabileceğini buldu. Üreticiler, ekipmanın genel kullanılabilirliğini ve faydalı ömrünü iyileştirerek çıktıları artırıyor ve pazara sunma süresini kısaltıyor. Verilerin uzaktan teslimi, 2020’nin giderek yaygınlaşan iş gücüne de katkıda bulunur. Power BI‘dan veya tahmine dayalı analitik araçlarından yararlanma hakkında daha fazla bilgi için, ücretsiz danışmanlık için Sistem Odam’a ulaşın.