制造业中的大数据：5 个改变游戏规则的用例
对于领先的制造商而言，收集、管理和评估大量数据的能力对于成功运营至关重要。然而，随着公司的发展和产品的多样化，所需的数据类型也变得越来越复杂。大数据解决方案可用于提高运营效率，并让您更全面地了解组织的运作方式。
以下是大数据解决方案为制造商带来更好结果的 5 种方式：
1.成本跟踪
跟踪和了解制造行业间接成本的原因对于您的运营盈利能力至关重要。通过使用数据驱动的流程来跟踪这些费用，您可以了解哪些活动富有成效，哪些活动增加了间接成本并影响了盈利能力。
此外，可以通过大数据功能获取准确的劳动力成本。例如，可以在工作站放置与员工徽章通信的跟踪设备，以识别员工正在采取的行动。收集和可视化此类数据需要分布式处理和计算。
2.大规模定制
按订单制造产品是一种非常有效且有利可图的经营方式。但是，要实现这一点，需要对客户的购买模式有敏锐的洞察力和意识。大数据分析使公司能够分析客户行为并开发一种以尽可能最及时、最有效的方式交付产品的方法。
3.降低供应链风险
供应链依赖性可能是风险的主要来源，如果您的企业没有做好准备，可能会对供应链产生重大影响。虽然这些影响通常无法完全避免，但可以通过正确的规划、流程和工具大大减少。例如，大数据分析可用于绘制可能对产品运输产生影响的潜在延迟或天气模式。
4.提高运营效率
使用大数据可以识别销售模式中的违规行为并查明实际结果与预期结果之间的不一致。通过分析与产品质量相关的信息，您可以提高运营效率。社交媒体等来源有助于了解客户行为和态度，有助于预测负载。
5.保修和支持费用
如果您不努力控制，产品保修和召回成本可能会很高，并且会对企业的底线产生重大影响。由于这些费用通常与制造质量直接相关，因此大数据系统可用于对制造过程进行关键分析，以确定是否包含成本和质量感知。
为什么要大数据？
通过新信息获得洞察力对于希望保持或扩大市场份额的组织至关重要。事实上，已经证明成功利用大数据解决方案来增强运营的公司可以成功地在竞争中脱颖而出。对于制造业和其他基于流程的行业来说尤其如此。
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