Предписательная аналитика: революция в производстве посредством анализа данных
Благодаря своей способности преобразовывать необработанные данные в практические идеи, предписывающая или директивная аналитика революционным образом меняет способ принятия решений.
Что такое предписательная или директивная аналитика?
Предписательная или директивная аналитика является передовым методом анализа данных, который фокусируется на использовании статистических моделей, алгоритмов и методов машинного обучения для анализа исторических данных, прогнозирования будущих результатов и предоставления оптимизированных решений. В отличие от описательной аналитики, которая просто предоставляет резюме прошлых событий, и прогнозной аналитики, которая прогнозирует возможные будущие сценарии, предписательная аналитика делает шаг вперед, рекомендуя варианты действий для достижения желаемых результатов.
Эта новая технология обладает огромным потенциалом для использования в производственных предприятиях, где оптимизация процессов, снижение затрат и повышение качества имеют первостепенное значение.
Роль директивной аналитики в промышленности
В промышленности, директивная аналитика использует большие данные и потоки данных в режиме реального времени из различных источников, таких как датчики, интернет-вещей (IoT) и системы управления цепочкой поставок, чтобы получить цифрового двойника произвоства.
Одним из основных применений предписывающей аналитики в промышленности является прогнозное обслуживание. Анализируя данные датчиков оборудования, записи о техническом обслуживании за прошлые периоды и другие соответствующие источники данных, система может предсказать, когда машина может выйти из строя. Это позволяет производителям планировать техническое обслуживание, предотвращая дорогостоящие простои и оптимизируя затраты на ремонт.
Еще одной ключевой областью, в которой существенное влияние оказывает предписывающая аналитика, является оптимизация цепочки поставок. Путем анализа данных, касающихся поставщиков, уровней запасов, моделей спроса и транспортной логистики, предписывающая аналитика может помочь производителям оптимизировать операции в цепочке поставок. Это включает рационализацию управления товарно-материальными запасами, сокращение сроков выполнения заказов и повышение эффективности поставок, что в конечном счете приводит к экономии средств и повышению степени удовлетворенности клиентов.
Революция в промышленности
Индустрия 4.0, часто называемая четвертой промышленной революцией, включает в себя интеграцию цифровых технологий в производственные процессы, создавая интеллектуальные фабрики, которые взаимосвязаны и движимы данными. Директивная аналитика работает путем сбора и анализа огромного количества данных в режиме реального времени из различных источников, таких как датчики, машины, производственные линии и цепочки поставок. Для чего используется новая технология:
Оптимизированное планирование производства: Предписательная аналитика помогает производителям оптимизировать планирование производства, учитывая различные факторы, такие как прогнозы спроса, наличие ресурсов и производственные ограничения. Подход предлагает наиболее эффективный график производства, минимизируя простои и максимизируя пропускную способность.
Снижение затрат на техническое обслуживание: Путем анализа данных датчиков, директивная аналитика может прогнозировать отказы оборудования и рекомендовать профилактические действия по техническому обслуживанию. Такой активный подход помогает сократить незапланированные простои, минимизировать затраты на техническое обслуживание и продлить срок службы их активов.
Улучшенный контроль качества: Предписательная аналитика позволяет производителям выявлять проблемы качества путем анализа данных датчиков и систем контроля. В нем содержится информация о коренных причинах дефектов и рекомендуются меры по исправлению положения для обеспечения постоянного качества продукции.
Усовершенствованное управление цепочкой поставок: Директивная аналитика оптимизирует управление цепочкой поставок путем анализа структуры спроса, уровней запасов и транспортной логистики. Это помогает производителям принимать обоснованные решения относительно пополнения запасов, выполнения заказов и оптимизации маршрутов, что приводит к улучшению обслуживания клиентов и снижению затрат.
От прогнозирования до предписательной аналитики
Директивная аналитика выходит за рамки прогнозирования того, что может произойти в будущем; она дает рекомендации относительно вариантов действий для достижения желаемых результатов. Комбинируя исторические данные, данные в реальном времени и передовые алгоритмы ИИ, директивная аналитика может оптимизировать производственные процессы, предотвратить сбои, минимизировать простои и максимизировать общую эффективность в производстве.
Внедрение директивной аналитики предполагает несколько этапов. Первым шагом является сбор данных, когда различные датчики и устройства фиксируют данные в режиме реального времени от машин, оборудования и процессов. Затем эти данные обрабатываются и анализируются с использованием алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей, корреляций и аномалий.
После того, как были получены значимые данные, система аналитики использует передовые методы ИИ, такие как алгоритмы машинного обучения и оптимизации, для выработки рекомендаций. Эти рекомендации служат руководством для лиц, ответственных за принятие решений, в отношении оптимальных мер для достижения конкретных целей, таких, как сведение к минимуму потребления энергии, оптимизация графиков производства или сокращение эксплуатационных расходов.
Предписывающая аналитика особенно ценна при обнаружении неисправностей и обслуживании. Благодаря постоянному мониторингу данных машин и применению алгоритмов ИИ, он может выявлять потенциальные сбои или неисправности до их возникновения. Такой инициативный подход позволяет производителям планировать профилактическое обслуживание, избегая дорогостоящих незапланированных простоев и обеспечивая бесперебойное производство.
Кроме того, директивный анализ может оптимизировать управление цепочкой поставок путем анализа структуры спроса, уровней запасов и производственных мощностей. Он может рекомендовать оптимальные стратегии пополнения запасов, графики производства и маршруты распределения, что приведет к сокращению сроков поставки, минимизации запасов и повышению удовлетворенности клиентов.
Заключение
Директивная аналитика преобразует производство, используя силу аналитики данных. Благодаря своей способности предсказывать результаты и предлагать решения, предписательная аналитика способствует совершенствованию операционной деятельности, снижению затрат и повышению удовлетворенности клиентов.
В ближайшие годы мы можем ожидать значительный рост использования директивной аналитики для принятия решений в цехах, что позволит производителям быстро реагировать на меняющиеся требования, оптимизировать производственные графики и свести к минимуму простои оборудования.