¿Cuáles son las principales aplicaciones del análisis de datos industriales?

1. Del mantenimiento reactivo al mantenimiento proactivo

Los sistemas de fabricación suelen funcionar en condiciones de sobrecarga, y cualquier interrupción del trabajo puede provocar que las pérdidas se disparen. Aun así, la mejor solución que tienen la mayoría de las empresas para afrontar el tiempo de inactividad es esperar a que suceda. Hasta ahora, las empresas han confiado en este sistema pasivo ante la aparente falta de alternativas mejores.

2. Mejorar la utilización y la eficiencia de la máquina

Uno de los mayores problemas que encuentran los fabricantes es quedarse estancados en operaciones ineficientes. Aunque subjetivamente quieren establecer una cadena de producción eficiente, varios factores pueden convertirse en la clave para reducir la eficiencia general de la línea de producción debido a una instalación incorrecta, un uso inadecuado o simplemente una falta de coordinación de parada.

Al combinar los sistemas de IoT existentes con potentes análisis predictivos de fabricación, las empresas pueden obtener visibilidad en tiempo real del rendimiento de sus líneas de producción tanto a nivel micro como macro. Hacer un seguimiento de cómo el tiempo de inactividad en una sola máquina afecta a toda la cadena de fabricación, o explorar cómo diferentes configuraciones pueden mejorar la eficiencia general, no es una fantasía. Pero es necesario. Una ventaja clave de aplicar la analítica a la fabricación es la capacidad de generar datos procesables que permitan a las empresas lograr mejoras reales durante todo el proceso de fabricación.

3. Mejor previsión de la demanda de productos

Cada fabricante sabe que debe producir productos no sólo para los pedidos que tiene ahora, sino también para los pedidos de demanda que puedan surgir en un futuro próximo. Producir productos. La previsión de la demanda es muy importante porque puede guiar la cadena de producción. Si la previsión es incorrecta, provocará "¿fuertes ventas por un lado? Fuertes ventas por un lado y fábricas que carecen de un gran inventario de piezas y componentes correspondientes para satisfacer la demanda". Por otro lado, para la mayoría de las empresas, los pronósticos se basan en el valor de los datos históricos de años anteriores, en lugar de en datos prospectivos más procesables. Sin embargo, los fabricantes pueden combinar los datos existentes con análisis predictivos para pronosticar con mayor precisión las tendencias de compra basadas en. Más que solo estos conocimientos predictivos, las ventas pasadas también se basan en las condiciones operativas del proceso y de la línea de producción, lo que permite una gestión de riesgos más inteligente y una reducción del desperdicio de producción. Las predicciones de calidad aumentan la calidad. Las inspecciones son fundamentales. Inspeccionar la calidad de los productos que se han producido no solo garantiza que la empresa pueda proporcionar productos calificados al mundo exterior, sino que también refleja la negligencia en el proceso de producción a través de la inspección de calidad. Los productos defectuosos durante la inspección de calidad son una pérdida. la empresa, si la calidad del producto se puede predecir analizando el estado de la línea de producción y los datos de producción relacionados antes de que se produzca el producto, y el proceso de producción se puede ajustar al estado de salida óptimo para evitar la producción de productos defectuosos, esto es la predicción de calidad. La escena es una necesidad en los campos de fabricación de alta gama, como los semiconductores, y pertenece a la categoría de medición virtual.