制造业中的 4 大数据用例
大数据几乎适用于所有行业——零售、医疗保健、金融服务、政府。任何能够吸收数据以回答有关其运营问题的组织都可以从大数据中受益。所有大数据项目都以可行的用例开始。
分析制造业中的大数据用例可以减少处理缺陷，提高生产质量，提高效率，节省时间和金钱。
制造业中的大数据用例范围仅受可用数据和想象力的限制。
改进制造工艺
麦肯锡公司在制药业中提供大数据用例。一家生物制药公司正在使用实时的基因工程细胞并追踪 200 个变量来追踪其疫苗和血液成分制造过程的纯度。然而，使用相同方法制造的两批相同物质显示出 50％至 100％的产率变化。容量和质量的不一致可能会引起监管部门的注意。
项目团队将其制造流程细分为活动集群。利用大数据分析，该团队评估了过程相互依赖性，并确定了 9 个对疫苗产量有直接影响的参数。通过修改目标流程，该公司能够将疫苗产量提高 50％，每年可节省 500 万至 1000 万美元。
定制产品设计
塔塔咨询服务公司援引一家价值 20 亿美元的公司的案例，该公司通过生产订购产品来赚取大部分收入。
使用大数据分析，该公司能够分析回头客的行为。结果对于了解如何以及时和有利可图的方式交付货物至关重要。
大部分分析都集中在如何确保强有力的合同到位。该公司还能够转向精益生产，以确定哪些产品可行，哪些产品需要报废。
更好的质量保证
一段时间以来，英特尔一直在为其处理器制造利用大数据。芯片制造商必须测试其生产线上的每个芯片。这通常意味着通过 19,000 次测试运行每个芯片。
使用大数据进行预测分析英特尔能够显着减少质量保证所需的测试数量。从晶圆级开始，英特尔分析了制造过程中的数据，以缩短测试时间并专注于特定测试。
结果是单个英特尔酷睿处理器系列的制造成本节省了 300 万美元。通过扩大其芯片制造中的大数据使用，该公司预计将额外节省 3000 万美元。
管理供应链风险
无论供应链中发生什么，一家制造商都在使用大数据来降低原材料交付的风险。
利用大数据分析，该公司在地图上覆盖了潜在的延迟，分析了龙卷风，地震，飓风等的天气统计数据。预测分析使公司能够计算出延误的可能性。该公司使用分析结果来识别备份供应商并制定应急计划，以确保生产不会因自然灾害而中断。
来源：CPDA数据分析师
未来的制造业要的不是石油，它最大的能源是数据.