Maximieren Sie mithilfe von Datenanalysen Ihre Fertigungsproduktivität

05 Aug, 2022

Daten sind das Herzstück der Fertigungsindustrie. Hersteller haben schon immer Daten genutzt – von Daten in Entwürfen und Zeichnungen, aus denen Arbeitsblätter und Prozesse geschaffen werden, bis hin zum Monitoring der Produktionseffizienz durch Zeit- und Bewegungsstudien.

Mit der Einführung digitaler Technologien erlangte die Nutzung und Sammlung von Daten eine ganz neue Bedeutung, denn Daten, die innerhalb und außerhalb der Fabrik anfallen, erhalten dadurch einen echten Wert.

„Big Data“ oder „Data Science“ (Datenwissenschaft) kann Herstellern dabei helfen, ihre Kunden, ihren Geschmack und ihre Vorlieben zu verstehen, um ihre Anforderungen besser zu erfüllen und ihre Bedürfnisse zu befriedigen. Daten werden auch benötigt, um Kunden zu gewinnen und Risiken durch die Konkurrenz einzuschätzen, wenn ein neues Produkt auf den Markt gebracht oder ein bestehendes verbessert werden soll. Während mit Datenverwaltungstools bei der Modellierung, Planung und Entscheidungsfindung die richtigen Erkenntnisse gewonnen werden können, wird Data Science eingesetzt, um Kundenfeedback zu sammeln und neue Ideen zu entwickeln.

Immer mehr Hersteller setzen Daten und Analysen ein, um ihre Lieferketten zu optimieren, ihre Produktplanung und Absatzprognosen zu verbessern, Kosten zu senken, neue Produkte zu entwickeln und die Auslastung und Zuverlässigkeit von Maschinen zu überwachen.

In einigen Fertigungsumgebungen wie der pharmazeutischen und chemischen Industrie gehören extreme Schwankungen zum Alltag. Dies liegt an der schieren Anzahl und Komplexität der Produktionsprozesse, die den Ertrag in diesen Branchen beeinflussen. Hier kommt Advanced Analytics ins Spiel, denn es bietet Herstellern einen detaillierten Ansatz zur Diagnose und Korrektur von Prozessfehlern, um Ertragseinbußen zu mindern.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, sollten Hersteller Smart Data nutzen, um die folgenden Vorteile zu erlangen:

  • 1

    Nachfrageprognose und Bestandsmanagement

    Beeinflussen Sie die Beziehungen zwischen Ihren Lieferanten und Herstellern, um Ihre Lagerbestände und Ihren gesamten Beschaffungsprozess besser zu steuern.

  • 2

    Predictive Analytics (vorausschauende Analyse)

    Analysieren Sie aktuelle Daten, um zukünftige Probleme vorherzusagen und zu vermeiden.

  • 3

    Fehlervorhersagen und Preventive Maintenance (vorbeugende Instandhaltung)

    Prognostizieren Sie Ausfälle Ihrer Anlagen, um Ausfallzeiten zu vermeiden.

  • 4

    Preisoptimierung

    Erlangen Sie mithilfe interner und externer Quellen genaue Preis- und Kosteninformationen, durch die Sie eine optimierte Preisgestaltung ableiten und einen Wettbewerbsvorteil erlangen können.

  • 5

    Verwaltung Ihrer Lieferkette

    Analysieren Sie potenzielle Risiken oder Verzögerungen und ermitteln Sie die Wahrscheinlichkeiten möglicherweise auftretender Probleme.

  • 6

    Automatisierung und Robotisierung

    Data Science hilft bei der Programmierung und dem reibungslosen Funktionieren von Robotern, mithilfe derer Sie die Qualität hergestellter Produkte erhöhen können.

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