4 Casos de Uso de Big Data na Indústria de Transformação

Big data tem aplicações em quase todos os setores – varejo, saúde, serviços financeiros, governo. Qualquer organização que possa assimilar dados para responder a perguntas incômodas sobre suas operações pode se beneficiar do big data. Todos os projetos de big data começam com um caso de uso viável. Aqui estão quatro exemplos de casos de uso de big data na indústria de manufatura.

A análise dos casos de uso de big data na indústria de transformação pode reduzir falhas de processamento, melhorar a qualidade da produção, aumentar a eficiência e economizar tempo e dinheiro. A Tata Consultancy Services pediu aos fabricantes que classificassem os seguintes benefícios de big data em uma escala de um a cinco:

  • Qualidade do produto e rastreamento de defeitos – 3,37
  • Planejamento de suprimentos – 3,34
  • Acompanhamento de defeitos no processo de fabricação – 3,32
  • Rastreamento de defeitos de fornecedores, componentes e peças – 3.11
  • Dados de desempenho do fornecedor para informar as negociações do contrato – 3.08
  • Previsão de saída – 3.03
  • Aumento na eficiência de energia – 2,97
  • Teste e simulação de novos processos de fabricação – 2,88
  • Suporte para personalização em massa de fabricação – 2,75

A variedade de casos de uso de big data na indústria de manufatura é limitada apenas pelos dados disponíveis e pela imaginação.

Por que aplicar casos de uso de big data na indústria de transformação?

Antes de analisar alguns casos de uso específicos de big data na indústria de transformação, vamos abordar a função que esses casos desempenham em big data analytics.

A menos que você restrinja sua consulta a um desafio de negócios específico que pode ser revelado por padrões ou exemplos, você não obterá muito valor do big data. Ter grandes quantidades de dados disponíveis para análise não significa que você pode extrair o insight que precisa. Casos de uso forçam você a definir a questão de forma restrita.

Um caso de uso de big data fornece um foco para análise, estabelecendo parâmetros para os tipos de dados que podem ser valiosos e determinando como modelá-los usando a análise do Hadoop. Por exemplo, responder a uma pergunta como “onde está o próximo grande mercado para meu produto” é mais difícil de responder do que “quem provavelmente comprará mais produtos nos Estados Unidos”. Veja quatro exemplos de casos de uso de big data nessa indústria:

1. Melhora dos Processos de Fabricação

A McKinsey and Company oferece um caso de uso de big data na fabricação de produtos farmacêuticos. Uma empresa biofarmacêutica usava células geneticamente modificadas e monitorava 200 variáveis ​​para rastrear a pureza de seu processo de fabricação de vacinas e componentes sanguíneos. No entanto, dois lotes da mesma substância fabricados usando processos idênticos mostraram uma variação de rendimento de 50 a 100%. A inconsistência na capacidade e qualidade poderia atrair a atenção regulamentar.

A equipe do projeto segmentou seus processos de fabricação em grupos de atividades. Usando big data analytics, a equipe avaliou as interdependências dos processos e identificou nove parâmetros que tiveram impacto direto no rendimento da vacina. Ao modificar os processos-alvo, a empresa conseguiu aumentar a produção de vacinas em 50%, resultando em economias entre US$ 5 e US$ 10 milhões por ano.

2. Design de Produto Personalizado

A Tata Consultancy Services cita o caso de uma empresa de US$ 2 bilhões que gera a maior parte de sua receita fabricando produtos sob encomenda.

Usando análise de big data, essa empresa conseguiu analisar o comportamento de clientes repetidos. O resultado é fundamental para entender como entregar mercadorias de maneira oportuna e lucrativa.

Muitas das análises centraram-se em como garantir que contratos firmes estivessem no lugar. A empresa também pôde mudar para a manufatura enxuta para determinar quais produtos eram viáveis ​​e quais precisavam ser descartados.

3. Melhor garantia de qualidade

A Intel vem aproveitando big data para sua fabricação de processadores há algum tempo. O fabricante de chips precisa testar cada chip que sai de sua linha de produção. Isso normalmente significa cada chip passar por 19.000 testes.

Usando big data para análise preditiva, a Intel conseguiu reduzir significativamente o número de testes necessários para garantia de qualidade. Começando no nível do wafer, a Intel analisou os dados do processo de fabricação para reduzir o tempo de teste e focar em testes específicos.

O resultado foi uma economia de US$ 3 milhões em custos de fabricação para uma única linha de processadores Intel Core. Ao expandir o uso de big data na fabricação de chips, a empresa espera economizar mais US$ 30 milhões.

4. Gerenciando o risco da cadeia de suprimentos

Uma fabricante está usando big data para reduzir o risco na entrega de matérias-primas, não importa o que aconteça na cadeia de suprimentos.

Usando análise de big data, a empresa cobriu possíveis atrasos em um mapa, analisando as estatísticas do tempo para tornados, terremotos, furacões, etc. A análise preditiva permite que a empresa calcule as probabilidades de atrasos. A empresa usa as descobertas analíticas para identificar fornecedores de apoio e desenvolver planos de contingência para garantir que a produção não seja interrompida por desastres naturais.

Esses são apenas quatro exemplos de casos de uso de big data na indústria de manufatura. Existem dezenas de outros. Se você puder definir o problema de maneira restrita e reunir os dados corretos, poderá aproveitar o big data para resolver quase todos os problemas de fabricação.

Fonte: https://imaginenext.ingrammicro.com/trends/september-2017/4-big-data-use-cases-in-the-manufacturing-industry

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Equipe Conteúdo Cetax

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