Produkcja jest jednym z wielu sektorów, które mogą ogromnie skorzystać na analizie danych. Każda branża jest w jakiś sposób powiązana z przemysłem wytwórczym, ponieważ wszystkie są zależne od towarów w celu sprzedaży lub wytworzenia produktu końcowego.
Analiza danych w produkcji
W dzisiejszych czasach istnieje ogromna ilość danych na temat produktów, popytu, podaży, preferencji konsumentów, producentów itp. Głównym powodem, dla którego wszystkie te dane mogą być pomocne, jest to, że branże mogą teraz korzystać z wiedzy w celu spełnienia potrzeb i wymagań od swoich klientów bez opóźnień lub braku jakości.
Analiza danych może być pomocna na wiele sposobów w zakresie produkcji:
-
przewidywanego popytu
-
Personalizacja produktów
-
Wykryj anomalie w łańcuchu dostaw lub w produkcie
-
Konserwacja predykcyjna
-
Automatyzacja całego procesu zakupów i zamówień
-
Oferuj klientom i klientom różne spersonalizowane usługi
Pozyskiwanie danych dla przemysłu wytwórczego
Dane są wszędzie, a wszystkie te dane są cenne, gdy są właściwie wykorzystywane. W łańcuchu wartości można znaleźć różne typy danych, takie jak dane dotyczące sprzedaży, dostawy, konserwacji itp. W przeciwnym razie nawet konsumenci wytwarzają dużo danych, ponieważ obecnie wiele urządzeń i urządzeń jest wyposażonych w czujniki, które dostarczają te dane o produkcie i jego zachowanie. Jest to najlepszy sposób, aby dowiedzieć się o jakości produktu oraz o tym, jak i gdzie występuje nieprawidłowość w działaniu.
Ponadto w historii fabryki i systemach ERP znajduje się wiele danych, ponieważ stanowią one doskonałe źródło danych dla zdolności produkcyjnych, procesów i przetwarzania. Dzienniki konserwacji i odczyty maszyn, dane systemowe, podręczniki itp. Są również dobrym źródłem danych. Pewne rodzaje danych można gromadzić za pomocą ankiet, centrów telefonicznych, grup fokusowych itp. Jako sposobu gromadzenia danych.
Zalety wykorzystania nauki danych w przemyśle wytwórczym
Istnieje wiele sposobów implementacji dużych zbiorów danych w produkcji. W rezultacie można z niego czerpać wiele korzyści:
- optymalizacja operacyjna
Właściwe wykorzystanie dużych zbiorów danych pozwala branży poprawić ogólną szybkość reakcji produkcji, wykorzystać potencjał zasobów, uzyskać jasny obraz kosztów i podejmować szybkie decyzje biznesowe.
- Zmniejsz ryzyko w łańcuchu dostaw
Za pomocą danych z całego świata dotyczących różnych zagadnień politycznych, gospodarczych i klimatycznych wzór łańcucha dostaw można zaprojektować w taki sposób, aby stworzyć skuteczny łańcuch pracy uwzględniający wszystkie inne nieprzewidziane okoliczności.
- Obniż koszty
Dzięki predykcyjnej analizie danych branże mogą teraz inteligentnie inwestować w cenne projekty, a także skupić się na zakupie sprzętu, który obniża koszty produkcji i poprawia ogólną wydajność, a tym samym koszty.
- Popraw jakość produktów
Dzięki wystarczającej ilości danych na temat informacji o kliencie na temat konkretnego produktu i zachowania konkretnego produktu, można poprawić jakość. Analiza danych jest również pomocna w dostosowywaniu produktów do konsumentów i ich cech demograficznych.
- obsługa klienta
W dzisiejszych czasach marketing nie jest już zorientowany na produkt lub producenta, ale wyłącznie na klienta, ponieważ nie tylko wystarczy sprzedać produkt, ale także zapewnić klientowi wysoką jakość usług nawet po sprzedaży. Analizy perspektywiczne i obsługa klienta mogą podnieść jakość relacji klient-sprzedawca.
[ff id=”4″]