در طی گذشت سالیان از زندگی بشر و عبور از انقلاب های صنعتی مکانیزاسیون و موتور بخار، تولید انبوه، اتوماسیون و ورود کامپیوترها و ربات ها به کارخانه جات سرتاسر جهان، سرانجام به انقلابی بزرگتر که صنعت و تولید را متحول خواهد کرد میرسیم.
انقلاب صنعتی چهارم
تولید مدرن تحت عنوان انقلاب صنعتی چهارم بیان میکند که استفاده از ربات ها در تولیدات کارخانه ها افزایش خواهد یافت به عبارتی اتوماسیون‌سازی در بخش های مختلف کارخانه برقرار خواهد شد و همچنین استفاده گسترده ای از داده های کارخانه به عمل خواهد آمد.
برای اینکه شرکت های تولیدی همگام با پیشرفت جهانی حرکت کنند باید داده های خود را ذخیره کنند.
به ازای هر روز در یک کارخانه، داده های مختلفی رد و بدل میشوند بنابراین شرکت ها باید راه حل هایی پیدا کنند تا این داده ها ثبت ونگه‌داری شوند این داده ها میتوانند در اتوماسیون سازی فرآیندهای کارخانه در مقیاس بزرگ استفاده شوند.
یک کارخانه باید روی مواردی سرمایه گذاری کند که داده‌ها نه به صورت دستی بلکه به صورت خودکار توسط سیستم ها ثبت و نگه داری شوند. و اگر زمانی نیاز بود تا مورد استفاده قرار بگیرند در دسترس و آماده باشند.
مرحله اول استفادده از داده کاوی در یک شرکت یا کارخانه این است که بستری را آماده کنید تا داده ها در هر لحظه جمع آوری شوند نرم افزار هایی با عنوان نرم افزارهای SAP میتوانند مفید باشند.
گفته میشود علم داده وضعیت صنعت تولید را به طرز چشم گیری تغییر خواهد داد. در ادامه چندین مورد از استفاده از داده ها در تولیدات کارخانه که در عمل اجرا شده اند و کارایی خود را نشان داده اند بیان خواهیم کرد.
یکی از کاربردهای داده‌کاوی استفاده از داده ها به منظور پیشبینی است
تجزیه و تحلیل داده ها به منظور پیشبینی
داده های موجود برای پیش بینی و جلوگیری از موقعیت های مشکل ساز در کارخانه تحلیل میشوند.
یافتن بهترین روش ممکن برای جلوگیری از مسائل مشکل ساز ، غلبه بر مشکلات یا جلوگیری از وقوع آنها، دلایل خوبی برای تولید کنندگان است تا از داده ها برای پیش بینی استفاده کنند.
اجرای آنالیزهای پیش بینی کننده امکان مقابله با زباله ها (تولید بیش از حد ، زمان بیکاری ، تدارکات ، موجودی و غیره) را فراهم می آورد. بنابراین ، بیایید روی راه حل های ممکن ارائه شده توسط تجزیه و تحلیل پیش بینی تمرکز کنیم.
1- پیش بینی در نگهداری و تعمیرات کارخانه
پیش بینی لحظه خرابی دستگاه ها برای جلوگیری از وقوع خرابی ها یا حداقل کاهش تعداد آنها میتواند موارد استفاده ی داده ها باشد.. این امر با توجه به تکنیک های پیش بینی کننده متعدد ممکن می شود.
تعمیر و نگهداری پیشگیرانه معمولاً برای قطعه ای از تجهیزات استفاده می شود که هنوز کار می کند تا احتمال خرابی آن محاسبه شود.
نکته اصلی در نگهداری برای پیشگیری این است که با در اختیارش داشتن پیش بینی مربوط به مشکلات بعدی تجهیزات ، سازنده می تواند برای تعمیر و تعویض برنامه ریزی کند و استراحت هایی را به دستگاه در ساعاتی خاص بدهد. چنین استراحت هایی معمولاً برای جلوگیری از تأخیرها و خرابی های قابل توجه انجام می شود ، که معمولا مشکلات بزرگتری را ایجاد میکنند.
برای جمع آوری داده های موجود از یک دستگاه به منظور استفاده در پیشگیری خرابی ها باید داده هایی در اختیار داشته باشید
به عنوان مثال باید داده های زیر در یک سیستم نگه داری و تعمیرات کارخانه به طور خودکار و مدوام ثبت شوند و پیش بینی ها با استفاده از نرم افزارها و الگوریتم های داده کاوی به سرعت انجام شوند. نتیجه در اسرع وقت در اختیار کارشناس نگه داری و تعمیرات قرار گیرد.
نوع خرابی: 1- خرابی در قسمت الف 2- خرابی در قسمت ب
تاریخ خرابی
تعداد خرابی ها در ماه
ساعات کارکرد دستگاه در ماه
طول عمر مفید دستگاه و...
2- پیش بینی تقاضا و مدیریت موجودی
پیش بینی تقاضا یک فرآیند پیچیده است که شامل تجزیه و تحلیل داده ها و زحمت گسترده حسابداران و متخصصان است.
پیش بینی تقاضا برای تولید کنندگان مزایای زیادی دارد. اول از همه ، این امکان را به شما می دهد تا موجودی را بهتر کنترل کرده و نیاز به ذخیره مقادیر قابل توجهی از محصولات بی فایده نداشته باشید.
علاوه بر این ، نرم افزار مدیریت موجودی آنلاین به جمع آوری داده هایی که برای تجزیه و تحلیل استفاده میشوند ، کمک می کند.
پیش بینی تقاضا و مدیریت موجودی فاکتورهای بی شماری را در نظر می گیرد که از این میان می توان به عوامل بیرونی مانند اقتصاد یا بازارها ، در دسترس بودن مواد اولیه و غیره اشاره کرد که در این روش ، شما می توانید یک نمای پیچیده تر از عملکرد تجاری خود و برنامه ریزی های بعدی را بدست آورید.
3- انتخاب قیمت مناسب محصولات
ساخت و فروش محصول شامل در نظر گرفتن عوامل و معیارهای متعددی است که بر قیمت محصول تأثیر می گذارد. تمام عناصر با شروع قیمت اولیه مواد اولیه و تا هزینه های توزیع در قیمت محصول نهایی نقش دارند. و چه اتفاقی می افتد وقتی مشتری حتی با قیمت خیلی بالا یا خیلی پایین راضی به خرید باشد؟
بهینه‌سازی قیمت فرایند یافتن بهترین قیمت ممکن هم برای تولیدکننده و هم برای مشتری است ، نه خیلی بالا و نه پایین. راه حل های بهینه سازی قیمت مدرن می توانند سود شما را به طور موثر افزایش دهند.
این ابزارها داده های قیمت گذاری و هزینه را هم از منابع داخلی و هم رقبای شما جمع می کنند و آنالیز می کنند و انواع بهینه قیمت را استخراج می کنند.
در شرایط بازار بسیار رقابتی و تغییر در نیازهای مشتریان ، بهینه‌سازی قیمت یک ضرورت است و به یک روند مداوم تبدیل می شود.
4- تجزیه و تحلیل گارانتی محصول
تولید کنندگان هر سال مبلغ قابل توجهی را صرف حمایت از مطالبات ضمانت می کنند. ادعاهای گارانتی اطلاعات ارزشمندی را در مورد کیفیت و قابلیت اطمینان محصول فاش می کند. آنها کمک می کنند تا هشدارهای اولیه یا نقص محصول را آشکار سازیم.
با استفاده از این داده ها ، تولید کننده می تواند در محصولات موجود پیشرفت هایی را ایجاد کند یا محصولات جدیدی را مؤثرتر کند. راه حل های مدرن تجزیه و تحلیل گارانتی به تولید کنندگان کمک می کند تا حجم وسیعی از داده های مربوط به ضمانت نامه را از منابع مختلف پردازش کرده و از این دانش برای کشف امکان افزایش ضمانت نامه و دلایل بروز آنها استفاده میکند.
5- روبات سازی
روبات ها چهره تولید را تغییر می دهند. امروزه استفاده از روبات ها برای انجام کارهای روزمره و مواردی که برای افراد دشوار یا خطرناک است ، یک دلیل شایع است.
تولیدکنندگان تمایل دارند که هر سال سرمایه بیشتری و بیشتری را برای روبات سازی شرکت های خود سرمایه گذاری کنند. مدل های ربات با هوش مصنوعی به برآورده شدن تقاضای روزافزون کمک می کند. علاوه بر این ، روبات های صنعتی تا حد زیادی در افزایش کیفیت یک محصول نقش دارند. هر ساله مدلهای به روز شده برای تحول در خطوط تولید به طبقه تولید می آیند. آنها سر راست هستند. علاوه بر این ، ساخت ربات های تولیدی نسبت به گذشته مقرون به صرفه تر است.
6- توسعه محصول
داده های بزرگ فرصت های بزرگی را برای شرکت های تولید کننده در رابطه با توسعه محصول به وجود آورده است. تولید کنندگان از مزیت داده های بزرگ برای درک بهتر مشتریان خود ، پاسخگویی به تقاضا و رفع نیازهای خود استفاده می کنند. بنابراین ، ممکن است از داده ها برای تولید محصولات جدید یا بهبود محصولات موجود استفاده شود.
با استفاده از داده های بزرگ برای توسعه محصول ، تولید کنندگان می توانند محصولی را با افزایش ارزش مشتری طراحی کنند و خطرات مرتبط با ورود یک محصول جدید به بازار را به حداقل برسانند. بینش های عملی هنگام مدل سازی و برنامه ریزی مورد توجه قرار می گیرد. این داده ها می توانند فرایند تصمیم گیری را تقویت کنند. همچنین از ابزارهای مدیریت داده برای بهینه سازی جنبه های عملیاتی زنجیره توزیع بطور گسترده استفاده می شود.
ممکن است پردازش بازخورد مشتری و تغذیه این داده ها به بازاریابان محصول، در مرحله تولید ایده کمک کند. بنابراین ، ممکن است محصول جدیدی تولید شود که سود بیشتری برای مشتریان داشته باشد و برای تولید کنندگان سودآورتر باشد.
7- برنامه های دید در رایانه
فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی و برنامه های دید در کامپیوتر جایگاه خود را در تولید و در مرحله ی کنترل کیفیت پیدا کرده اند. این ابزار ها در شناسایی و طبقه بندی اشیاء بسیار مؤثر عمل کرده اند. معمولاً در گذشته، نظارت بر کیفیت توسط افراد انجام می شد. اما امروزه بیشتر متکی بر دید رایانه است نه به دید انسان.
این سیستم های مانیتورینگ متشکل از سخت افزار رایانه ای، نرم افزار، دوربین و نور هستند که برای دریافت تصویر استفاده میشوند. پس از آن ، این تصاویر توسط الگوریتمی با استانداردها مقایسه می شوند تا اختلافات تشخیص داده شوند ومحصولات معیوب و سالم تفکیک شوند.
از جمله مزایای اصلی برنامه های بینایی رایانه عبارتند از:
بهبود کنترل کیفیت بالا
کاهش در هزینه کار
قابلیت پردازش کار با سرعت بالا
عملکرد مداوم 24/7 ساعته.
8- مدیریت ریسک زنجیره تأمین
زنجیره های تامین همیشه پیچیده و غیرقابل پیش بینی بوده اند. ریسک همیشه بخشی از فرایندهای تولید و تحویل محصول بوده است. استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای مدیریت ریسک زنجیره تأمین ممکن است برای تولید کنندگان سودمند باشد. شرکتها با کمک تجزیه و تحلیل ، می توانند تأخیرهای احتمالی را پیش بینی کرده و احتمال وقوع مشکلات را محاسبه کنند.
برای همگام شدن با روندهایی که به صورت مداوم در حال تغییر هستند، استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها ضروری است. پیش بینی و مدیریت ریسک احتمالی برای عملکرد یک شرکت بسیار مهم است.
نتیجه
به دلیل توسعه فناوری ها، حوزه تولید در حال انجام تغییرات قابل توجهی است. این مقاله چندین نمونه بارز از موارد استفاده از علم داده را در تولید و مزایایی که برای تاجران و کسب و کار مفید بوده اند را ارائه می دهد.
همراه با پیش بینی خطرات احتمالی و تقاضا ، تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به رعایت استانداردهای کیفیت کمک کند تا ایزو ها در کارخانه و ممیزی برای کارشناسان تضمین کیفیت راحت تر و با دقت بیشتری انجام شود.
علاوه بر این ، با ترکیب تکنیک های داده هوشمند در تولید میتوان به پیش بینی ضایعات یا مشکلات غیر منتظره کمک کرد. داده های بزرگ می توانند دستیابی به اهداف تجاری تعیین شده توسط تولید کنندگان میسر کنند تا وقت و هزینه کمتری نسبت به گذشته صرف شود.
منبع:https://www.kdnuggets.com/2019/03/top-8-data-science-use-cases-manufacturing.html
همراه با تغییرات
ممنون امیدوارم پیشرفت کنید که به طور حتم پیشرفت خواهید کرد