Big Data dans la fabrication : 5 applications révolutionnaires éprouvées

Pour les fabricants leaders, la capacité de collecter, gérer et évaluer de grands volumes de données est critique pour des opérations réussies. Cependant, à mesure que les entreprises grandissent et diversifient leurs offres, le type de données requis devient de plus en plus complexe. Les solutions Big Data peuvent être utilisées pour améliorer l'efficacité opérationnelle et fournir une vue plus large de la façon dont l'organisation fonctionne.

Voici 5 façons dont les solutions Big Data mènent à de meilleurs résultats pour les fabricants :

1. Suivi des coûts

Suivre et comprendre les causes des coûts indirects dans l'industrie manufacturière est essentiel à la rentabilité de votre opération. En utilisant des processus pilotés par les données pour suivre ces dépenses, vous pouvez voir quelles activités sont productives et lesquelles augmentent les coûts indirects et impactent la rentabilité.

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

2. Personnalisation de masse

Fabriquer des produits sur commande est une façon hautement efficace et rentable de gérer une entreprise. Cependant, cela demande une perspicacité et une conscience aiguës des habitudes d'achat de vos clients pour y parvenir. L'analytique Big Data permet aux entreprises d'analyser le comportement client et de développer une méthode pour livrer les produits de la manière la plus opportune et efficace possible.

3. Réduction du risque de la chaîne d'approvisionnement

Les dépendances de la chaîne d'approvisionnement peuvent être des sources majeures de risque et peuvent avoir un effet significatif dans la chaîne d'approvisionnement si votre entreprise n'est pas préparée. Bien que ces impacts, généralement, ne puissent pas être entièrement évités, ils peuvent être grandement réduits avec la bonne planification, les bons processus et les bons outils. Par exemple, l'analytique Big Data peut être utilisée pour cartographier les retards potentiels ou les modèles météorologiques qui pourraient avoir un effet sur l'expédition d'un produit.

4. Amélioration de l'efficacité opérationnelle

Identifier les irrégularités dans les schémas de vente et pointer les incohérences entre les résultats réels et attendus peut être réalisé avec le Big Data. En analysant les informations liées à la qualité des produits, vous pouvez améliorer votre efficacité opérationnelle. Des sources comme les médias sociaux peuvent être utiles pour apprendre sur le comportement et les attitudes des clients, ce qui peut aider avec la prévision de charge.

5. Coûts de garantie et support

Les coûts de garantie et de rappel de produits peuvent être significatifs et avoir un impact majeur sur le résultat net d'une entreprise si vous ne faites pas d'efforts pour les contrôler. Puisque ces dépenses sont souvent directement liées à la qualité de la fabrication, les systèmes Big Data peuvent être utiles dans l'analyse critique des processus de fabrication pour déterminer si les perceptions de coût et de qualité sont contenues.

Pourquoi le Big Data ?

Gagner en perspicacité par de nouvelles informations est crucial pour les organisations qui souhaitent maintenir ou faire croître leur part de marché. En fait, il a été prouvé que les entreprises qui utilisent avec succès les solutions Big Data pour améliorer leurs opérations peuvent se démarquer avec succès de la concurrence. C'est particulièrement vrai pour la fabrication et d'autres industries basées sur les processus.