Üretim mi yoksa "akıllı üretim" mi? ! ÇİN'DE YAPILDI orijinal anlamı değil
AI döneminde, imalat endüstrisi de değişti.
2018 Hangzhou Yunqi Konferansı'nda Jack Ma bir keresinde şöyle demişti: "Yeni üretim, yakında Çin ve dünyadaki imalat endüstrisine kapsamlı tehditler ve kapsamlı fırsatlar getirecek." Gelecek ancak internette istihbarat ve veriyi kucaklayarak yapılabilir. Yepyeni bir imalat sektörüne girmek için.
Dijital dünyanın hızlı gelişimi ve veri biliminin yaygın uygulaması nedeniyle, insan faaliyetlerinin çeşitli alanları iyileştirme arayışındadır. Modern imalat, genellikle Endüstri 4.0 olarak adlandırılır, yani robotları, otomasyonu ve kapsamlı veri uygulamalarını getiren dördüncü sanayi devrimi koşulları altında üretimdir. Veri bilimi, imalat endüstrisini büyük ölçüde değiştirecek. Made in China, muhteşem olanı internette yapılana dönüştürür, üretim ve verilerin entegrasyonu, büyük bir üretim ülkesi olan Çin'e yeni "akıllı" üretim getirecektir!
Orijinal üretim verileri, otomasyonun başlangıcı ve özü olan sürekli olarak biriktirilir ve saklanır. Veri bilimi ve üretim nasıl birleştirilmelidir?
1. Tahmine dayalı analiz
Tahmine dayalı analiz, sorunları tahmin etmek ve önlemek için mevcut verilerin analizidir. Üreticiler, şirket operasyonlarını ve yüksek performanslarını izlemekle çok ilgileniyorlar. Sorunları çözmenin, zorlukların üstesinden gelmenin veya sorunların oluşmasını önlemenin en iyi yolunu bulmak, üreticilerin tahmine dayalı analitiği kullanmaları için mükemmel bir fırsattır. Tahmine dayalı analitiğin uygulanması, israfla (aşırı üretim, boşta kalma süresi, lojistik, envanter vb.) Başa çıkmaya izin verir.
2. Arıza tahmini ve önleyici bakım
Bu tahmin modellerinin her ikisi de, cihazın görevini yerine getiremeyeceği anı tahmin etmek için tasarlanmıştır. Sonuç olarak, ikincil hedeflere ulaşılabilir - bu hataların meydana gelmesini önlemek veya olayların sayısını azaltmak. Birçok tahmin tekniği bunu mümkün kılar.
Önleyici bakım genellikle, arıza olasılığını azaltmak için hala mücadele eden ekipman için geçerlidir. Önleyici bakımın iki ana türü vardır: zamana dayalı ve kullanıma dayalı. Önleyici bakımın en büyük avantajı planlamadır. Üretici, ekipmanın gelecekteki arızası hakkında tahminlerde bulunurken, onarımları kesintiye uğratmayı veya kapatmayı planlayabilir. Bu kesinti, genellikle önemli gecikmelerden ve arızalardan kaçınmak içindir.
3. Talep tahmini ve envanter yönetimi
Talep tahmini, veri analizini ve muhasebeciler ve uzmanlar tarafından yapılan birçok işi içeren karmaşık bir süreçtir. Ayrıca envanter yönetimi ile güçlü bir ilişkisi vardır. Basit bir gerçek, bu ilişki-talep tahmininin tedarik zinciri verilerini kullandığını açıklayabilir.
Üreticinin alanına talep tahmini uygulamanın birçok faydası vardır. Birincisi, envanterin daha iyi kontrol edilmesini sağlar ve büyük miktarlarda işe yaramaz ürün saklama ihtiyacını azaltır. Ek olarak, çevrimiçi envanter yönetimi yazılımı, daha fazla analiz için çok faydalı olabilecek verilerin toplanmasına yardımcı olur. Diğer bir önemli faktör, talep tahmini için veri girişinin sürekli olarak güncellenebilmesidir. Bu nedenle ilgili tahminler yapılabilir. Diğer faydalar, tedarikçiler ve üreticiler arasındaki ilişkiyi iyileştirmektir, çünkü her ikisi de envanterlerini ve tedarik süreçlerini etkili bir şekilde düzenleyebilir.
Talep tahmini ve envanter yönetimi, ekonomi veya pazar gibi dış faktörler ve hammaddelerin mevcudiyeti gibi birçok faktörü hesaba katar.
4. Fiyat optimizasyonu
Ürünlerin üretimi ve satışı, ürün fiyatlarını etkileyen birçok faktör ve standardın dikkate alınmasını içerir. Hammaddelerin ilk fiyatından başlayarak dağıtım maliyetine kadar olan tüm unsurlar nihai ürün fiyatına katkıda bulunur. Bir müşteri fiyatın çok yüksek veya çok düşük olduğunu fark ederse ne olur?
Fiyat optimizasyonu, üreticiler ve müşteriler için çok yüksek veya çok düşük olmayan en iyi fiyatı bulma sürecidir. Modern fiyat optimizasyonu çözümleri, kârları etkili bir şekilde artırabilir. Bu araçlar, dahili kaynaklardan ve rakiplerden gelen fiyatlandırma ve maliyet verilerini toplar ve analiz eder ve optimize edilmiş fiyat varyantları elde eder.
Pazardaki şiddetli rekabet koşulları ve müşteri talebindeki değişiklikler altında fiyat optimizasyonu kaçınılmaz hale geldi ve giderek sürekli bir sürece dönüştü.
5. Garanti analizi
Üreticiler, garanti taleplerini desteklemek için her yıl çok para harcarlar. Garanti talepleri, ürün kalitesi ve güvenilirliği hakkında değerli bilgileri ifşa eder. Üründeki erken uyarıları veya kusurları ortaya çıkarmaya yardımcı olurlar.
Üreticiler bu verileri kullanarak mevcut ürünleri iyileştirebilir veya daha etkili ve verimli yeni ürünler geliştirebilirler. Modern garanti analizi çözümleri, üreticilerin çeşitli kaynaklardan büyük miktarlarda garantiyle ilgili verileri işlemelerine ve bu bilgileri, garanti sorunlarının nerede ve neden ortaya çıktığını keşfetmek için uygulamalarına yardımcı olabilir.
6. Otomasyon
Robotlar üretimin çehresini değiştiriyor. Günümüzde, günlük görevleri yerine getirmek ve zor veya tehlikeli görevleri yerine getirmek için robotları kullanmak yaygındır.
Üreticiler, kurumsal otomasyona her yıl daha fazla yatırım yapma eğilimindedir. Yapay zeka robot modelleri, bu artan talebi karşılamaya yardımcı oluyor. Ek olarak, endüstriyel robotlar ürün kalitesinin iyileştirilmesine büyük katkı sağlar. Her yıl, yükseltilmiş modeller üretim atölyesine girecek ve üretim hattını tamamen değiştirecektir. Basitler. Üstelik robot üretimi her zamankinden daha ucuz.
7. Ürün Geliştirme
Büyük veri, üretim şirketlerine ürün geliştirme için büyük fırsatlar getirdi. Üreticiler, müşterileri daha iyi anlamak ve ihtiyaçlarını karşılamak için büyük verinin avantajlarını kullanır. Bu nedenle veriler, yeni ürünler geliştirmek veya mevcut ürünleri iyileştirmek için kullanılabilir.
Üreticiler, ürün geliştirme için büyük verileri kullanarak, daha yüksek müşteri değerine sahip ürünler tasarlayabilir ve piyasaya yeni ürünler sunma riskini en aza indirebilir. Modelleme ve planlama sırasında uygulanabilir içgörüler dikkate alınır. Bu veriler karar verme sürecini güçlendirebilir. Ek olarak, veri yönetimi araçları, dağıtım zincirinin operasyonel yönlerini optimize etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Müşteri geri bildirimlerini işlemek ve bu verileri ürün pazarlamacılarına sağlamak, fikir oluşturma aşamasına yardımcı olabilir. Böylelikle müşteriler için daha faydalı, üreticiler için daha karlı yeni bir ürün geliştirilebilir.
8. Bilgisayarla Görme Uygulamaları
Üretimde kalite kontrol aşamasında yapay zeka teknolojisi ve bilgisayarla görme uygulamaları uygulanmıştır. Bu bağlamda, nesne tanıma ve nesne algılama ve sınıflandırmanın çok etkili olduğu kanıtlanmıştır. Normalde kalite kontrol takibi kişiler tarafından yapılır. Ancak, bu tür bir operasyon artık insan görüşünden çok bilgisayar görüşüne dayanıyor. Bu izleme sistemleri genellikle bilgisayar donanımı ve yazılımı, kameralar ve görüntü yakalama için aydınlatma içerir. Daha sonra bu görüntüler, farklılıkları belirlemek için standartla algoritmik olarak karşılaştırılır.
Bilgisayarla görme uygulamalarının başlıca avantajları şunlardır:
İyileştirilmiş yüksek kalite kontrol
İşçilik maliyetlerini azaltın
Yüksek hızlı işleme yeteneği
Gün boyu sürekli çalışabilirlik
9. Tedarik zinciri risklerini yönetin
Tedarik zinciri her zaman karmaşık ve öngörülemez olmuştur. Risk her zaman üretim sürecinin ve ürün teslimatının bir parçası olmuştur. Tedarik zinciri risklerini yönetmek için büyük veri analizini kullanmak, üreticiler için çok faydalı olabilir. Şirketler, analiz yardımı ile potansiyel gecikme krizlerini tahmin edebilir ve sorunların olasılığını hesaplayabilir. Bu şirketler, yedek satıcıları belirlemek ve acil durum planları geliştirmek için analitiği kullanır.
Gerçek zamanlı veri analizinin uygulanması, sektör oyuncularının değişen trendlere ayak uydurmasını sağlayabilir. Olası riskleri tahmin etmek ve yönetmek, başarılı bir üretim işinin yürütülmesi için kritik öneme sahiptir. Gelişmiş montaj hattı, hazır mısınız?
