Mit dem Aufstieg der Technologie hat Big Data die Standards der Produktionsindustrie in bemerkenswertem Maße revolutioniert. Die rasche Zunahme der Nutzung von Geräten und anderen Kommunikationsmitteln hat dazu beigetragen, dass riesige Datenmengen gesammelt werden.

1. Hohe Präzision: Vor der Einführung von Big Data war es gut, in gutes Equipment zu investieren. Doch heute können Hersteller mit Hilfe von Big Data die Produktionsprozesse optimieren und Fehler vermeiden.

2. Bessere Vorhersagen: Lieferketten- und Bedarfsprognosen sind zwei Schlüsselinstrumente. Sie können das Produktionsvolumen bestimmen und den Produktionsplan, den Bestand und die Lieferungen im Lager kontrollieren. Sie können die Prozessänderung in der Lieferkettenbeziehung nachvollziehen und können daher gute Produktionsbedingungen für den Start wählen.

3. Leistung verfolgen: Wenn ein Lieferant minderwertige Produkte liefert, können Sie Möglichkeiten berechnen und die richtige Vorgehensweise bestimmen. Außerdem können Sie die Kosten für die Wahl eines neuen Partners oder den Verbleib beim bestehenden Partner abwägen.

4. Hohe Rückverfolgbarkeit: Big Data macht die Produktionsprozesse transparent und nachvollziehbar. Es kann berichten, wie viel Rohstoffe während des Produktionsprozesses und der Phase und dem Output einer bestimmten Charge verloren gegangen sind. es kann dem Hersteller dabei helfen, die Produktionsschritte zu verfolgen. Bieten Sie daher Einblicke und Analysen in Bereiche, die möglicherweise ineffizient sind.

5. Hohe Anpassungsfähigkeit: Big Data empfiehlt eine angemessene Verwendung von Rohstoffen durch die Beschaffung von Informationen, um fortgeschrittene Anpassungsarbeiten zu erstellen. Sie können auch Reverse Engineering verwenden, um neue Lösungen bereitzustellen.

6. Rendite und Betriebseffizienz: Big Data ermöglicht es Herstellern, Einblicke in die Effizienz von Betriebsabläufen zu gewinnen, z. B. neue Geräte oder Werbestrategien.

Unabhängig von Big oder Small Data ist die Anwendung von Daten in der produzierenden Industrie derzeit machbar und tendiert in zwei Richtungen:

1. Um die Optimierung von IIoT-Produktionslinien und Lieferketten zu schaffen.

2. Um die Optimierung des IIoT zu schaffen, installiert das Unternehmen Sensoren an Maschinen, um verschiedene Informationen wie Temperatur, Druck, Wärme, Vibration, Lärm usw. zu erfassen, die zur Durchführung von Gerätediagnosen, Stromverbrauchsanalysen, Energieverbrauchsanalysen und Qualitätsunfällen verwendet werden Analyse usw. Einige Unternehmen verwenden eine vollständig unbemannte Automatisierung. Wird zB in der Produktion von Standardprozessen abgewichen, alarmiert es die richtige Abteilung und der Fehler wird behoben.

Die Richtung der Lieferkettenoptimierung besteht hauptsächlich darin, verschiedene Arten von Daten in Lagerhaltung, Vertrieb und Verkauf zu erhalten und sogar Kundeninformationen, interne Unternehmensinformationen und Lieferanteninformationen in das Lieferkettensystem zu integrieren und durch Datenerfassung und -analyse zu optimieren Lieferkette. Lieferkette, um eine schnelle Reaktion auf Kunden zu erreichen und Kosten zu senken.

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