Durante las últimas dos décadas, las empresas han recurrido al análisis de datos de fabricación para mejorar la producción y el rendimiento de la automatización de su fábrica. Con este método de investigación, se analizan datos matemáticos y estadísticos para determinar las causas de un rendimiento bajo o un rendimiento inconsistente. La información también puede resaltar áreas específicas que necesitan mejoras y ofrecer soluciones a los problemas. Más que nunca, las compañías tienen la capacidad de medir cada vez más variables específicas o específicas en el proceso de fabricación, desde las operaciones generales hasta el taller, y pueden reaccionar en consecuencia para hacer los cambios necesarios o para prevenir problemas.
Aumentar la eficiencia
El análisis de datos de fabricación brinda a las empresas la capacidad de compilar un historial profundo de su proceso de producción. El análisis de datos puede revelar que un aspecto de su proceso de fábrica o un aspecto de su procedimiento de gestión está ralentizando la producción o disminuyendo la calidad de su producto. Con el análisis de datos, medir el cumplimiento y la trazabilidad es mucho más específico de lo que era posible anteriormente. Los problemas se pueden diagnosticar a nivel de máquina. Hacer un cambio simple puede marcar la diferencia en la mejora de la eficiencia de la fábrica.
El conocimiento es poder
En otros casos, el análisis de datos puede no revelar una solución global para optimizar la eficiencia de un proceso de automatización de fábrica. Quizás el proceso ya está funcionando bien y no es necesario cambiarlo. Sin embargo, tener la información todavía puede ofrecer una mejor comprensión de cada fase y las relaciones entre los pasos. Una comprensión mejorada de todos los matices asociados con la producción será útil si surge algún problema. La acción rápida es posible con el acceso a la información correcta.
Mejor servicio
Los datos grandes también se pueden utilizar para pronosticar con precisión la oferta y la demanda de un producto. Esto es útil de dos maneras. Para comenzar, con mejores pronósticos sobre la oferta y la demanda, la administración puede establecer los objetivos de producción con anticipación para maximizar la eficiencia. Por ejemplo, algunos fabricantes mantienen las líneas de producción ejecutando 24 horas al día. Si la gerencia tuviera una mejor idea de en qué época del año disminuye la demanda, la empresa podría modificar las prácticas para satisfacer la demanda sin desperdiciar recursos. En segundo lugar, con predicciones más precisas de la oferta y la demanda, es más probable que los clientes obtengan el producto que desean cuando lo desean. Big Data puede mejorar las experiencias de servicio al cliente con una empresa.
Una empresa puede utilizar datos específicos agregados por un proveedor basado en la nube u otro proveedor de servicios. Koops puede proporcionar servicios basados en datos a sus clientes de automatización de fábricas. Analizamos el proceso de producción de un cliente, ayudamos a desarrollar especificaciones utilizando capacidades de CAD 3D y FEA, gestionamos todos los aspectos del proyecto según sea necesario y brindamos soluciones personalizadas a las necesidades del cliente, incluida la instalación de equipos y el soporte en el sitio.