Почему производителям нужны решения на основе Больших данных (Big Data)? В экономике, ориентированной на данные, преобразование данных в работающую аналитику — лучший способ повысить эффективность, качество и производительность. Это верно как для производства, так и для любой другого функции. Производители всех типов продукции интегрируют технологии Интернета вещей (IoT) и используют получаемые потоковые данные для улучшения промышленных процессов.
IoT для управления данными о продуктах и процессах
Интернет вещей (IoT) предоставляет производителям новый взгляд на процессы и продукты, вплоть до чрезвычайно детального уровня. Чем больше систем IoT внедряют производители, тем большим количеством потоковых данных в режиме реального времени им необходимо управлять. Помимо улучшения их способности принимать, обогащать и очищать Большие данные, чтобы быть уверенными в их надежности как для информационных систем, так и для последующего анализа, им необходимо иметь возможность применять искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (Machine learning, ML) для выявления закономерностей и построения моделей, которые затем могут быть автоматизированы и масштабированы.
Как только это будет сделано, возможности IoT-систем станут безграничными. Инсайты, полученные из анализа данных, обещают произвести революцию в промышленности, так как варианты использования Больших данных в производстве охватывают все сферы — от разработки продуктов до оптимизации расходов. Давайте посмотрим, в каких процессах эффективнее всего использовать данные.
Повышение операционной эффективности производства
Повышение эффективности во всем бизнесе помогает производственной компании контролировать затраты, увеличивать производительность и наращивать прибыль. Автоматизированные производственные линии уже являются стандартной практикой для многих, но Большие данные в производстве могут экспоненциально улучшить скорость и качество производственной линии. Например, анализ результатов автоматизированных испытаний, таких как фотографии, рентгеновские снимки, измерения температуры и другие выходные данные, с помощью машинного обучения, по своей сути превосходит ручные процессы для выявления аномалий в качестве продукции. Это позволяет производителям минимизировать человеческие ошибки и определить параметры, наиболее вероятно влияющие на качество, одновременно экспоненциально увеличивая количество продуктов, которые они могут проверить и отгрузить за заданный период времени.
К примеру…
Toyota использует большие данные и IoT в своих производственных системах для постоянного улучшения процессов (принцип «Кайдзен»). Датчики на конвейерных линиях собирают данные о скорости, температуре, вибрации оборудования. Эти данные анализируются алгоритмами машинного обучения для выявления узких мест, прогнозирования сбоев и оптимизации последовательности сборки, что приводит к сокращению времени простоя и повышению общего качества автомобилей.
Датчики, встроенные в авиационные двигатели Rolls-Royce, собирают 70 млн точек данных в год для анализа в реальном времени с помощью ИИ, ML и сложных аналитических инструментов. Инженеры Rolls-Royce используют эти данные для удаленного управления и обслуживания двигателей, выявляя и устраняя потенциальные проблемы с производительностью до того, как они станут катастрофическими. Компания также использует передовую аналитику для моделирования конструкций двигателей и производственных процессов для быстрого тестирования и итераций.
Выявление скрытых рисков в продуктах и производственных процессах
Анализ данных об износе оборудования и прошлых сбоях позволяет производителю прогнозировать жизненный цикл своего оборудования и настраивать соответствующие графики предиктивного обслуживания, которые могут быть основаны на времени (например, каждые три недели) или на использовании (например, каждые 10 производственных циклов). Это, в свою очередь, помогает обнаруживать аномалии, минимизирует время простоя и отходы, а также помогает компании разработать оптимальный план восстановления в случае неожиданного сбоя.
Согласно новому отчету PwC и Mainnovation, внедрение предиктивного обслуживания может снизить издержки на 12%, увеличить время безотказной работы на 9%, снизить риски по безопасности и качеству на 14% и продлить срок службы оборудования на 20%.
К примеру…
Siemens внедрила ИИ для прогнозирования отказов турбин: теперь компания планирует их обслуживание с минимальным влиянием на графики поставок электроэнергии. General Electric применяет предиктивную аналитику в энергетике: сокращение затрат на техническое обслуживание до 8 млрд долларов ежегодно.
Komatsu, производитель строительной и горнодобывающей техники, использует систему Komtrax, которая собирает данные от датчиков, установленных на ее машинах по всему миру. Эти данные (о местоположении, уровне топлива, времени работы, температуре двигателя, давлении масла) анализируются для прогнозирования потребностей в обслуживании, предотвращения поломок и даже оптимизации использования техники на строительных площадках, значительно снижая операционные риски для клиентов.
Россети внедряют аналитику больших данных для прогнозирования аварий в электросетях. Датчики и ML-модели позволяют выявлять узлы с высоким риском отказа и заранее направлять ремонтные бригады.
Машинное обучение (ML) также помогает производителям анализировать выработку и производительность каждого элемента оборудования, чтобы они могли выявлять области для улучшения на уровне отдельных машин, в связанных рабочих процессах и по всей цепочке поставок. Это помогает минимизировать перепроизводство и время простоя, одновременно поддерживая лучшее управление запасами и логистикой. Например, производители могут использовать анализ ML, основанный на больших данных, для определения того, когда производить определенные заказы, чтобы оптимизировать доставку или уменьшить потребность в хранении.
Объединение ИИ с надежными большими данными и аналитикой предоставляет производителям еще одну возможность снижения рисков: автоматизацию процессов, чтобы они могли самооптимизироваться без вмешательства человека.
Одна цементная компания, о которой рассказывается в исследовании McKinsey, установила оптимизатор процессов на основе AI для мониторинга и корректировки производительности своей вертикальной мельницы и печи в реальном времени. Всего через восемь месяцев проект позволил компании работать в режиме автопилота, улучшив скорость подачи сырья в час на 11,6% по сравнению с ручным режимом и на 9,6% по сравнению с расширенными системами управления процессами без ИИ.
Оптимизация ценообразования и компонентов производственных товаров
Анализ больших данных в производстве с помощью ИИ позволяет производственным компаниям агрегировать и анализировать как свои собственные, так и конкурентные данные о ценах и затратах для создания постоянно оптимизированных вариантов цен. Для производителей, ориентированных на продукты, изготавливаемые на заказ, ML также может обеспечить точность конфигураций товаров и оптимизировать бизнес-процесс от состава продукта до формирования цены и вывода его на рынок (Configure-Price-Quote, CPQ).
К примеру…
Оборудование для управления железными дорогами от Siemens выпускается в триллионах — точнее, в 10⁹⁰ — возможных комбинациях. Применение ИИ к данным из тысяч прошлых проектов позволяет Siemens определить, какая конфигурация наилучшим образом соответствует конкретным потребностям клиента и откуда она должна быть произведена и доставлена для получения оптимальной прибыли.
Крупные автопроизводители, такие как General Motors (GM), используют Машинное обучение (ML) для анализа данных о продажах, предпочтениях клиентов и производственных затратах, чтобы динамически оптимизировать ценообразование и конфигурации опциональных пакетов. Это позволяет им предлагать индивидуализированные предложения, которые максимизируют прибыль и удовлетворенность клиентов, а также адаптировать производственные планы к прогнозируемому спросу на различные комплектации.
Caterpillar применяет аналитику для оптимизации цен на запчасти: динамическая система цен учитывает региональные колебания спроса и логистические издержки, что повысило выручку на 6%.
Dell анализирует клиентские запросы и автоматически рекомендует наиболее подходящую конфигурацию компьютера, минимизируя ошибки в заказах.
«Северсталь» объединяет аналитику спроса, логистики и производства: компания использует Большие данные и ИИ для оптимизации цен на металлопродукцию и прогнозирования спроса по регионам. Это позволило гибко управлять загрузкой мощностей и снизить избыточные запасы почти на 20%.
«АВТОВАЗ» экспериментирует с Большими данными и ML в области кастомизации автомобилей LADA. На основе клиентских данных компания выстраивает модели прогнозов предпочтений и оптимизирует склад запчастей и опций под реальные запросы покупателей.
Развитие производственной аналитики с помощью дата-инжиниринга
Самое мощное использование больших данных в производстве, конечно, заключается не в оптимизации отдельных процессов, а в их объединении. Если ваш отчет по предиктивному обслуживанию сообщает вам, когда деталь, скорее всего, выйдет из строя, вы можете заранее запланировать время простоя для замены и выбрать время, которое будет иметь наименьшее влияние на ваши производственные и эксплуатационные нагрузки. Рассмотрение этого в сочетании с вашей информацией о цепочке поставок подскажет вам, когда заказать новую деталь — достаточно рано, чтобы быть уверенным, что она будет под рукой, когда вам это нужно, но не так рано, чтобы вам пришлось хранить ее на своем складе в течение нескольких недель. И если эти данные согласуются с вашими системами продаж и распределения, вы можете управлять сроками замены, чтобы убедиться, что вы не делаете ремонт как раз тогда, когда должны завершать и отгружать крупный заказ.
Инженерия данных призвана упростить все это: объединить ваши ресурсы данных и сделать надежные данные доступными для людей и систем, которые их используют. Решения для инженерии больших данных помогают вам принимать, подготавливать и обрабатывать огромные объемы высокообъемных данных для систем ИИ и ML, которые нуждаются в данных. Для производителей, работающих с постоянно поступающими потоками данных от датчиков и устройств — а также данных о клиентах, транзакциях и поставщиках — создание эффективных конвейеров данных имеет решающее значение для реализации полной ценности ИИ в будущем.
К примеру…
Volkswagen Group запустила инициативу Industrial Cloud, цель которой — объединить данные из тысяч своих заводов по всему миру, а также от партнеров по цепочке поставок (более 30 000 предприятий). Эта облачная платформа, разработанная совместно с Amazon Web Services (AWS) и Siemens, использует инженерию данных для создания единой экосистемы, где данные о производстве, логистике и качестве собираются, обрабатываются и анализируются централизованно. Это позволяет Volkswagen оптимизировать свои глобальные производственные процессы, предсказывать проблемы, повышать прозрачность цепочки поставок и ускорять внедрение новых технологий Industry 4.0 по всему концерну.
Истинная мощь больших данных в производстве раскрывается при совмещении аналитики разных процессов. Пример: если система предиктивного обслуживания сообщает о вероятной поломке детали, данные цепочки поставок подсказывают оптимальное время её закупки, а CRM и система заказов помогают избежать пересечения с дедлайнами крупных поставок.
Дата-инжиниринг обеспечивает эту связку: позволяет собирать, очищать, объединять и готовить данные для их использования в ИИ-системах. В условиях постоянного потока информации от датчиков, клиентов, транзакций и поставщиков он становится ключом к цифровой трансформации промышленности.
К примеру…
Tesla построила единую data-платформу, объединяющую данные с производственных линий, автомобилей и клиентских сервисов. Это позволяет компании быстро тестировать и запускать обновления как в производственных процессах, так и в программных функциях самих машин.
Foxconn (крупнейший контрактный производитель электроники) использует дата-инжиниринг для оптимизации распределения заказов по фабрикам — система автоматически учитывает логистику, стоимость ресурсов и загрузку мощностей.
В рамках «Объединенной Авиастроительной Корпорации» («ОАК») и холдингов «Ростеха» ведется работа по внедрению систем предиктивной аналитики для обслуживания и ремонта авиационной техники. Данные с многочисленных датчиков, установленных на самолетах (например, Sukhoi Superjet), используются для мониторинга состояния двигателей, авионики и других критически важных систем в полете и на земле. ИИ-алгоритмы анализируют эти данные для выявления ранних признаков неисправностей, прогнозирования оставшегося ресурса деталей и планирования профилактического обслуживания, что повышает безопасность полетов и снижает эксплуатационные расходы.
Итог: переход к дата-инжинирингу и использованию Больших данных в производстве сегодня — это не просто внедрение датчиков или искусственного интеллекта. Это создание целой экосистемы, в которой данные становятся стратегическим активом, а управление ими — инструментом превращения потока информации в реальные бизнес-преимущества.
Хотите узнать, о том, как Большие данные и дата-инжиринг помогают российским компаниям? Напишите нам – расскажем и похожих проектах в вашей отрасли.
Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics
Now
