Big Data in Manufacturing :5 cas d'utilisation qui changent la donne

Pour les principaux fabricants, la capacité à collecter, gérer et évaluer de gros volumes de données est essentielle au succès des opérations. Cependant, à mesure que les entreprises se développent et diversifient leurs offres, le type de données requises devient également de plus en plus complexe. Les solutions Big Data peuvent être utilisées pour améliorer l'efficacité opérationnelle et fournir une meilleure vue d'ensemble du fonctionnement de l'organisation.

Voici 5 façons dont les solutions Big Data améliorent les résultats pour les fabricants :

1. Suivi des coûts

Le suivi et la compréhension des causes des frais généraux dans l'industrie manufacturière sont essentiels à la rentabilité de votre opération. En utilisant des processus basés sur les données pour suivre ces dépenses, vous pouvez voir quelles activités sont productives et lesquelles augmentent les frais généraux et ont un impact sur la rentabilité.

De plus, la capture précise des coûts de main-d'œuvre peut être rendue possible grâce aux capacités de Big Data. Par exemple, des dispositifs de suivi qui communiquent avec les badges des employés peuvent être placés sur les postes de travail pour identifier les actions entreprises par les employés. La collecte et la visualisation de ce type de données nécessitent un traitement et un calcul distribués.

2. Personnalisation de masse

La fabrication de produits sur commande est un moyen extrêmement efficace et rentable de gérer une entreprise. Cependant, il faut une perspicacité et une connaissance approfondies des habitudes d'achat de vos clients pour y parvenir. L'analyse des mégadonnées permet aux entreprises d'analyser le comportement des clients et de développer une méthode de livraison des produits de la manière la plus rapide et la plus efficace possible.

3. Réduire les risques liés à la chaîne d'approvisionnement

Les dépendances de la chaîne d'approvisionnement peuvent être des sources majeures de risque et peuvent avoir un effet significatif sur la chaîne d'approvisionnement si votre entreprise n'est pas préparée. Bien que ces impacts ne puissent généralement pas être totalement évités, ils peuvent être considérablement réduits avec une planification, des processus et des outils appropriés. Par exemple, l'analyse des mégadonnées peut être utilisée pour cartographier les retards potentiels ou les conditions météorologiques susceptibles d'avoir un effet sur l'expédition d'un produit.

4. Améliorer l'efficacité opérationnelle

Il est possible d'identifier les irrégularités dans les modèles de vente et d'identifier les incohérences entre les résultats réels et attendus grâce aux mégadonnées. En analysant les informations relatives à la qualité des produits, vous pouvez améliorer votre efficacité opérationnelle. Des sources telles que les médias sociaux peuvent être utiles pour en savoir plus sur le comportement et les attitudes des clients, ce qui peut aider à prévoir la charge.

5. Coûts de garantie et d'assistance

Les coûts de garantie et de rappel des produits peuvent être importants et avoir un impact majeur sur les résultats d'une entreprise si vous ne faites pas d'efforts pour les contrôler. Étant donné que ces dépenses sont souvent directement liées à la qualité de la fabrication, les systèmes de mégadonnées peuvent être utiles dans l'analyse critique des processus de fabrication pour déterminer si les perceptions de coût et de qualité sont maîtrisées.

Pourquoi le Big Data ?

Obtenir un aperçu grâce à de nouvelles informations est crucial pour les organisations qui souhaitent maintenir ou augmenter leur part de marché. En fait, il a été prouvé que les entreprises qui utilisent avec succès des solutions de Big Data pour améliorer leurs opérations peuvent se démarquer avec succès de la concurrence. Cela est particulièrement vrai pour la fabrication et d'autres industries basées sur les processus.