Exploration de l'interaction entre fabrication intelligente et big data

Récemment, la fabrication traditionnelle, dans laquelle les matières premières sont réunies dans un processus de création de produits en plusieurs phases, a pris le pas sur la fabrication intelligente. La fabrication intelligente s'appuie sur la conception historique de la fabrication en tant que construction axée sur les processus et les matériaux, ajoutant la technologie de l'information, la flexibilité et le contrôle informatique.

Cet article traite du domaine en plein essor de la fabrication intelligente et, plus précisément, du rôle de plus en plus pertinent des mégadonnées pour aider les équipes de développement de produits de tous les secteurs à améliorer les processus, contrôler les coûts, concevoir des produits et aligner l'offre de production sur la demande des consommateurs. En examinant l'interaction entre la fabrication intelligente et l'analyse des mégadonnées, cet article décrit l'environnement actuel de la fabrication intelligente et des mégadonnées, explore les développements futurs et identifie les limites des mégadonnées dans la fabrication intelligente.

(Source :pixabay.com)

Les entreprises utilisent de plus en plus la technologie pour capturer des données sur leurs produits. Logistique de la chaîne d'approvisionnement, suivi des détails des clients, détection des défauts des produits à l'aide de capteurs optiques, consommation de carburant et vitesse des camions :ce sont tous des domaines dans lesquels les entreprises de fabrication transforment les données collectées en informations commerciales précieuses.

Cependant, les données sont souvent mal organisées dans des bases de données disjointes, ce qui fait perdre du temps et des ressources. La relation actuelle entre la fabrication intelligente et l'analyse des mégadonnées souffre d'un manque de personnel qualifié, d'investissements inadéquats de l'industrie et du gouvernement, des problèmes de confidentialité des données et de la praticité du stockage à long terme de données de haute qualité. La modélisation prédictive, bien qu'actuellement à un stade émergent, reste trop souvent supplantée par la modélisation « réactive »; c'est-à-dire, collecter des données sur les processus qui ont déjà été exécutés, plutôt que de faire des prédictions pour éviter la réapparition de résultats indésirables. Les développements futurs de la fabrication intelligente en ce qui concerne l'analyse des mégadonnées doivent corriger ces faiblesses, et les entreprises doivent déterminer s'il existe une application utile de ce partenariat de technologies émergentes dans leurs propres organisations.

En décrivant l'état actuel de la fabrication intelligente et son intersection avec l'analyse des mégadonnées, nous pouvons commencer à faire des déductions sur les développements futurs potentiels. Premièrement, les entreprises doivent apprendre à organiser leurs données plus efficacement. Les systèmes de gestion de bases de données unifiées peuvent récupérer le temps perdu à rechercher des informations dans des sources non pertinentes. De plus, les entreprises doivent s'assurer qu'elles ont embauché le personnel technique le plus qualifié pour traiter les données. De nombreux diplômes de premier cycle en commerce manquent cruellement de formation en analyse et en science des données adaptée au marché, s'appuyant soit sur une approche entièrement théorique, soit sur la mise en pratique de concepts de manière professionnellement inutile.

En outre, certaines preuves suggèrent que pour que la fabrication intelligente et l'analyse des mégadonnées s'associent le plus efficacement et servent d'exemple pour les développements futurs, elles doivent être mises en œuvre de manière à servir l'intérêt public pour attirer les investissements gouvernementaux. Les soins de santé, la sécurité/la cybersécurité et les énergies renouvelables méritent une attention particulière :tous sont essentiels au développement social et économique, mais sont souvent inefficaces en termes de coûts et de livraison.