Big data – Vägen framåt för tillverkande industri

Big Data – Vägen framåt för tillverkande industri

Publicerad: 18.10.2022

I den här artikelserien tar vi en titt på de utmaningar som Industri och tillverkning står inför under sin digitala transformation.

I vår tidigare artikel fick du läsa om att internationellt har nio av tio tillverkande bolag redan börjat att investera i digitala och smarta fabriker för att lösa utmaningarna som en mer anpassad tillverkning har. Men att ett stort problem är att datan är inlåst i silos. I den här artikeln kommer vi ge dig mer konkreta exempel på vad du kan göra med din data.

I takt med att antagandet av Big Data i tillverkningen växer, ökar också dess marknadsstorlek. Big Data-marknaden inom tillverkningsindustrin förutspås nå 9,11 miljarder dollar år 2026, enligt Fortune Business Insights. Vilket innebär att om du inte redan går i tankarna kring hur data kan effektivisera din fabrik, så är det hög tid att göra det nu. Här kommer fyra exempel till varför du bör nyttja kraften i data:

Minskad downtime 

Big Data används för att utföra prediktivt och förebyggande underhåll. Avbrott i hårdvara är ett vanligt problem vid tillverkning. Det kräver omedelbar felsökning från ingenjörer, vilket saktar ner hela tillverkningsprocessen. Tack vare Big Data kan tillverkare förutse maskinfel och vidta proaktiva åtgärder för att reparera utrustningen och säkerställa att produktionen inte stannar.

Bättre kostnadshantering 

Med hjälp av prediktiv analys blir budgetplaneringen enklare. Det blir möjligt att förstå kostnaderna för problemlösning. Tillverkningsföretag kan inte börja minska sina indirekta kostnader utan att veta det genomsnittliga beloppet de spenderar på saker varje månad. Big data-analys hjälper till med det här genom att tillhandahålla baslinjer som informerar tillverkarna om deras mest betydande indirekta utgifter. Sedan blir det möjligt att börja ta reda på var man kan göra förbättringar.

AI för kvalitetskontroll

En viktig fördel med artificiell intelligens i tillverkningen är kvalitetssäkring. Machine learning-modeller kan användas av företag för att upptäcka avvikelser från normala designspecifikationer och upptäcka fel eller inkonsekvenser som den vanliga människan kanske inte lägger märke till. Att integrera machine learning  i kvalitetssäkringprocessen ökar produktkvaliteten samtidigt som det sparar pengar och tid.

Förbättrad kundservice

Framgången för din tillverkningsverksamhet beror mycket på hur nöjda dina kunder är. Med Big Data kan du analysera dina kunders upplevelse av din produkt och på så sätt göra den bättre. Deloitte hävdar att 36% av konsumenterna är intresserade av att köpa anpassade produkter och tjänster, och 48% är redo att vänta längre på dessa varor. Så, Big Data, tillsammans med IoT-enheter, kan ge värdefulla insikter om din kundupplevelse.

Andra har också läst