Diz-se que a ciência de dados com a ajuda da IA mudou drasticamente a indústria de manufatura, ajudando-a a atingir seus objetivos.
Ciência de dados é um campo interdisciplinar que usa vários métodos científicos, matemática, estatística, inteligência artificial e análises avançadas para obter conhecimento sobre dados estruturados e não estruturados em uma ampla gama de domínios de aplicação. A moderna indústria de manufatura, também conhecida como indústria 4.0, utiliza a ciência de dados para aumentar sua produtividade, reduzir custos de energia e impulsionar a produção. Os dados fornecem aos fabricantes insights valiosos para a maximização do lucro, minimização do risco, processos em grande escala e aceleração do tempo de execução.
Vejamos como a ciência de dados está trazendo mudanças drásticas na indústria de manufatura:
Design e desenvolvimento de produtos
O big data ajuda os fabricantes a entender seus clientes, seus gostos e preferências para atender às demandas dos clientes e satisfazer suas necessidades. Os dados também são necessários para projetar o produto para atrair clientes e avaliar os riscos da concorrência para introduzir um novo produto no mercado ou melhorar o existente. Ferramentas de gerenciamento de dados também são usadas para obter insights adequados durante a modelagem, planejamento e tomada de decisão. A ciência de dados também é usada para obter feedback do cliente e geração de ideias.
Análise preditiva
Os dados são usados para analisar os dados presentes para prever e evitar problemas futuros. Eles analisam os desafios que estão enfrentando agora e trabalham de acordo para não cometer o mesmo erro no futuro. Os fabricantes usam os dados em todo o seu potencial para monitorar a função, o desempenho da empresa e descobrir possíveis soluções para superar as dificuldades e evitar que atrapalhem as oportunidades futuras usando a análise preditiva.
Previsões de falhas e manutenção preventiva
Os fabricantes usam ciência de dados para prever a falha de equipamentos para realizar a tarefa. Como resultado, essas falhas podem ser evitadas ou reduzidas até certo ponto. Isso só é possível por meio de técnicas preditivas. Para evitar essas falhas, os fabricantes usam métodos de manutenção preventiva, como métodos baseados no tempo e no uso. A tarefa objetivo é o planejamento adequado. O fabricante pode planejar uma interrupção ou desligamento para reparos relacionados a problemas futuros com o equipamento. Freqüentemente, essas pausas ajudam a evitar atrasos e falhas.
Otimização de preços
Os fabricantes precisam manter vários fatores em mente antes de definir um preço para o produto. O preço de um produto consiste no preço da matéria-prima, custo de fabricação, distribuição, custo de manutenção etc. Os fabricantes optam pela otimização de preços para encontrar o melhor preço a ser cobrado dos clientes, ou seja, nem muito alto nem muito baixo e seria também ser lucrativo para eles. Isso aumenta a eficiência do lucro. A ciência de dados ajuda a analisar dados de preços e custos de fontes internas e internas e alcançar uma vantagem competitiva para derivar variantes de preço otimizadas.
Automação e robotização
O setor de manufatura usa amplamente robôs para realizar tarefas e atividades de rotina que podem ser difíceis ou perigosas para trabalhadores humanos. Todos os anos, os fabricantes investem grandes somas de dinheiro em robôs e automação. A ciência de dados auxilia na programação e no bom funcionamento dos robôs para aumentar a qualidade dos produtos. Todos os anos, novos robôs chegam para revolucionar a linha de produção. Os robôs de manufatura se tornaram mais acessíveis para os setores de manufatura do que antes.
Gerenciando a cadeia de suprimentos
Os fabricantes usam análises de ciência de dados para gerenciar os riscos da cadeia de suprimentos. A cadeia de suprimentos sempre foi complexa, o uso de análises de big data a esse respeito tem se mostrado benéfico. Com a ajuda da ciência de dados, os fabricantes analisam riscos ou atrasos potenciais e calculam as probabilidades de questões problemáticas. Isso os ajuda a fazer planos de acordo e identificar fornecedores de backup. Para acompanhar o mundo em mudança, a análise de dados em tempo real é crucial. Para gerenciar a cadeia de suprimentos, a análise preditiva e a manutenção preventiva são necessárias para operar um negócio de manufatura de sucesso.
Previsão de demanda e gerenciamento de estoque
A previsão de demanda envolve a análise de dados e trabalho de contadores e. Tem forte relação com a gestão de estoque e traz muitos benefícios para a indústria de manufatura ao analisar o mercado, disponibilidade de matéria-prima, uso de IA, tecnologias utilizadas etc. Para ajudar no melhor controle de estoque e restringir o armazenamento de produtos inúteis. O software de gerenciamento de inventário online ajuda na coleta de dados necessários para análises futuras. Isso ajuda a melhorar as relações fornecedor-fabricante para regular os estoques e o processo de abastecimento.
Análise de garantia
Os fabricantes também gastam uma grande quantidade de dinheiro em reclamações de garantia com base na qualidade e confiabilidade do produto. Os dados a respeito ajudam a analisar produtos com defeito e ajudam a revelar alertas precoces. Usando ciência de dados, os fabricantes podem entender os defeitos do produto e usar os dados para melhorar os produtos existentes ou desenvolver um novo. A análise de garantia junto com a IA ajuda os fabricantes a processar grandes volumes de dados relacionados à garantia de várias fontes e descobrir problemas relacionados à garantia.
source – www.analyticsinsight.net
