¿Qué empresas están aplicando Big Data y Advanced Analytics en la fabricación?

Answer 1

Un requisito previo para aplicar big data y métodos analíticos avanzados a los datos de fabricación es que la empresa está recopilando los datos correctos en una resolución suficientemente alta. Esto es más fácil en industrias con grandes cantidades de mano de obra robotizada (automotriz, alimentos procesados, etc.) y desafiante en industrias impulsadas por mano de obra (electrónica de consumo, indumentaria, etc.).

He hablado con varios fabricantes de automóviles en los EE. UU. Y China que tienen el tipo correcto de conjuntos de datos. No están desarrollando esta tecnología internamente, y les gustaría conectar soluciones de compañías de software de “big data” de terceros para resaltar las oportunidades de mejoras de rendimiento y eficiencia operativa. El consenso de los ejecutivos de varios de estos fabricantes de automóviles es que no hay un gran producto que tome sus datos y les brinde análisis que sean útiles.

En el espacio de la electrónica de consumo, los fabricantes como Foxconn, Flextronics, Jabil y Quanta conservan grandes cantidades de datos que les permiten comprender sus inventarios, órdenes de trabajo y si las unidades que fabrican están bien para enviar (generalmente solo registran pasa / falla resultados para estaciones de prueba funcionales). Esas fábricas tienen clientes como Apple, Lab126, Google, etc. que tienen grandes conjuntos de datos de datos de rendimiento funcional (datos de calibración, rendimiento de antena, etc.). No es estándar de la industria que los fabricantes o las compañías de productos utilicen análisis de big data en sus propios datos: sus ingenieros se centran en el producto.

Soy el fundador y CEO de Instrumental, y estamos desarrollando un sistema de calidad inteligente para modernizar la fabricación que utiliza big data, aprendizaje automático y algoritmos de visión por computadora. Suena complicado, pero lo que nuestros clientes obtienen es simple: acceso a datos que se perdieron anteriormente, información que les permite mejorar los rendimientos y la calidad del producto, y reducir los retrasos en la programación. Si está interesado en aprender más sobre cómo el análisis de big data puede mejorar su fabricación, póngase en contacto.

Answer 2

Hola,
Soy de la Esfera de Consultoría de Procesos de obras, proporcionando soluciones operativas en Mumbai, India. Estoy en contacto regular con algunos de los OEM más grandes en los sectores de automóviles y bienes de consumo.
Desde mi experiencia, los datos se buscan solo para medir el rendimiento. Los registros pasados ​​se comparan con los registros actuales para informar si estamos mejor o peor que antes. No ocurre un diagnóstico real de la fabricación como los que estudié en Virginia Tech. Ningún cálculo del tiempo de entrega se correlaciona con los tiempos de ciclo de cuello de botella, incluso los períodos de entrega de suministros no se tienen en cuenta en los planes de producción futuros.
La fabricación en India está impulsada libremente por las “órdenes de los jefes”. Pero a pesar de que los análisis se utilizan en Ventas y Mercadotecnia, que guían la fabricación hacia la producción basada en las ventas a lo largo del tiempo. Esta también es una variable poco controlada, que muchas veces apoya en el mercado debido a la demanda excesiva en esta economía en auge.
Creo que el verdadero uso de la analítica en la fabricación en India solo llegará a la mayoría de edad cuando llegue el momento de estancamiento de la demanda y la necesidad de frugalidad.

Answer 3

Intel, Sandisk, Samsung, todos estos peces gordos utilizan análisis para mejorar el rendimiento y el análisis de la causa raíz de sus enormes datos de datos de clasificación de troqueles, datos de proceso de ensamblaje (puede haber más de 100 procesos en este paso de ensamblaje) y datos de prueba de sonda de obleas