如何在制造业中使用大数据

大数据是指从连接的设备收集的海量数据集，经过分析以生成数据驱动的洞察力。行业领导者使用大数据来识别模式和消费者行为、分析历史趋势以优化运营效率并改进业务实践。

部分统计分析和部分消费者研究，大数据是驱动价值的关键。特别是在制造业，利用可操作的大数据洞察力可能是节省更多时间和成本的关键。霍尼韦尔和 KRC 进行的一项联合研究发现，有效利用大数据分析可以减少高达 26% 的故障，并将计划外停机时间减少近四分之一。

到 2023 年，整个大数据行业的价值预计将达到 770 亿美元，44% 的行业领导者认为大数据分析为创新和颠覆创造了新的途径。收集和分析数据使企业能够更好地了解他们的运营、客户和痛点，并采用新的创新方法来改善运营和绩效。以下是大数据在制造业中的作用的细分，以及行业利益相关者的主要考虑因素。

当今的大数据和制造

根据 Honeywell-KRC 的同一项研究，67% 的制造业高管计划投资大数据，尽管他们面临着降低成本的压力。大多数全球制造商已经拥有可用于统计评估的实时车间数据——因此只需有效地汇总和分析这些数据即可。当制造商利用大数据发挥优势时，他们会在三个关键领域获得提升：

提高运营效率

制造商严重依赖最大化其工具的价值来提高生产力、减少效率低下并避免故障。连接物联网的机器可以测量、记录和传输实时数据，使制造商能够发现可以提高性能的见解。

优化供应链和生产流程

随着供应链变得越来越复杂，制造商在没有正确数据结构的情况下跟踪和衡量其供应链可能具有挑战性。如果没有强大的跟踪和数据收集，企业很难识别或衡量供应链效率低下和薄弱环节。大数据使制造商能够更好地了解其供应链的每一步。凭借这种洞察力，他们可以通过消除冗余、尽可能实现自动化、优化供应商选择等来确定简化和优化流程的具体机会。数据驱动的供应链洞察力还可以揭示供应链内的依赖关系，使制造商能够制定备用计划并为未来做好准备。

风险识别和缓解

大数据还有助于查明制造商运营中的潜在漏洞。例如，通过分析有关设备磨损和过去故障的数据，制造商可以更准确地预测其机器的生命周期并相应地计划维护。根据 PWC 和 Mainnovation 的一份报告，大数据驱动的预测性维护可将成本降低 12%，将设备寿命延长 20%，将正常运行时间提高 9%，并帮助制造商在发生意外故障时制定恢复计划。

为制造业大数据的未来做好准备

许多制造商使用大数据来优化内部运营，但制造商可以通过探索更广泛的用例来进一步提升其大数据能力。

传统上，制造商更多地关注大规模生产，而不是产品定制——这样做似乎是最谨慎的。现在，一家公司的消费者体验质量可以决定其未来的成功或失败——如果这意味着解锁更个性化的体验，90% 的消费者愿意提供他们的个人信息。大数据可以帮助制造商检测消费者行为的微小变化，从而帮助他们为客户提供他们想要的个性化体验和定制产品。拥有可实时更新的大数据缓存，制造商可以提前打造定制产品，效率与正常大规模生​​产相同。

更重要的是，大数据可以帮助制造企业在更安全的工作环境方面取得更大的进步。在大数据的支持下，广泛采用预测性维护可以将工人的健康和安全风险降低 14%。此外，利用数据驱动的控制流程可以降低质量成本并提高产出。

大数据分析还可用于提高制造业的能源效率和可持续性。当一家著名的欧洲金属加工公司使用大数据技术并发现二氧化碳流量的变化正在降低其总产量时，他们将原材料浪费减少了 20%，能源成本减少了 15%。如果更多制造公司将大数据纳入其日常运营以提高能源效率，该行业的碳足迹可能会显着缩小。

用大数据做大事

制造企业可以利用大数据更高效地运营、制造更好的产品、减少浪费和节约能源。尽管如此，行业利益相关者仍应警惕在未通过研究和测试进行尽职调查的情况下跳入大数据潮流。先将大数据分析应用于小型项目，衡量结果，然后分阶段推出大型项目。

在 Fast Radius，我们一直在寻找新的方法来使制造更快、更好、更有活力。如果您想融入工业 4.0 并学习如何利用大数据来发挥自己的优势，我们的专家团队可以引导您完成整个流程的每一步。立即联系我们。

有关整个制造业的更多见解，请访问 Fast Radius 资源中心。

准备好使用 Fast Radius 制作零件了吗？