Việc phân tích dữ liệu trong sản xuất công nghiệp là điều cần thiết và cực kỳ quan trọng. Đặc biệt, trong nền công nghiệp 4.0 với nhiều phương thức sản xuất thông minh, hiện đại thì lượng dữ liệu cần phân tích càng nhiều hơn.

Phân tích dự đoán

Dự đoán lỗi và bảo trì phòng ngừa

Dự đoán lỗi và bảo trì phòng ngừa giúp doanh nghiệp dự báo thời điểm khi thiết bị không thực hiện được nhiệm vụ. Từ đó đưa ra giải pháp bảo trì, bảo dưỡng để giảm khả năng hỏng hóc của máy móc và tránh ảnh hưởng tới quá trình sản xuất của nhà máy.

Dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho

Dự báo nhu cầu cũng chính là quá trình phân tích dữ liệu khá phức tạp nhằm dự báo nhu cầu sử dụng dữ liệu của chuỗi cung ứng. Ngoài ra, dự báo nhu cầu giúp kiểm soát hàng tồn kho tốt hơn và giảm nhu cầu lưu trữ một lượng đáng kể các sản phẩm vô dụng. 

Dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho có tính đến nhiều yếu tố, trong đó có các yếu tố bên ngoài như nền kinh tế hoặc thị trường, nguồn nguyên liệu thô, v.v …

Tối ưu hóa giá thành sản xuất

Việc tối ưu hóa giá thành sản xuất phải bắt đầu từ giá của nguyên liệu thô đến chi phí đóng gói và đến tay khách hàng. Việc tối ưu giá thành là để khách hàng cảm thấy hài lòng và nhà sản xuất cũng thu được lợi ích. 

Trong thị trường cạnh tranh cao thì việc tối ưu hóa giá thành sản xuất giúp doanh nghiệp tăng lợi thế cạnh tranh so với đối thủ, đây là một quá trình lâu dài và liên tục.

Phân tích bảo hành

Chi phí bảo hành trung bình hàng năm của các nhà sản xuất là khá lớn. Không chỉ vậy, việc bảo dưỡng, bảo trì cũng làm gián đoạn và ảnh hưởng đến sản xuất. Vì thế việc phân tích bảo hành giúp các nhà sản xuất xử lý khối lượng lớn dữ liệu liên quan đến bảo hành từ nhiều nguồn khác nhau. Nhà sản xuất cũng có thể dựa trên dữ liệu phân tích được để khám phá các vấn đề bảo hành đang gia tăng và lý do xảy ra.

Robot hóa

Công nghệ AI ngày càng phát triển và đóng vai trò rất lớn trong sản xuất công nghiệp. Các Robot sản xuất kết hợp với công nghệ AI đã và đang thay đổi bộ mặt của sản xuất. Giúp nhà sản xuất thực hiện các nhiệm vụ khó khăn hoặc nguy hiểm cho con người, nâng cao chất lượng sản phẩm.

Phát triển sản phẩm

Dữ liệu lớn là cơ sở để nhà sản xuất hiểu khách hàng và đáp ứng nhu cầu của khách hàng tốt hơn. Từ đó phát triển sản phẩm mới hoặc cải thiện sản phẩm cũ tốt hơn.

Ngoài ra, các công cụ quản lý dữ liệu được áp dụng xử lý phản hồi của khách hàng và tối ưu hóa các hoạt động của chuỗi phân phối.

Ứng dụng thị giác máy tính

Là các hệ thống giám sát bao gồm phần cứng và phần mềm máy tính, máy ảnh và ánh sáng để chụp ảnh. Sau đó, những hình ảnh này được so sánh bằng thuật toán với các tiêu chuẩn để xác định sự khác biệt.

Lợi ích chính của ứng dụng thị giác máy tính là:

• Kiểm soát chất lượng cao được cải thiện

• Giảm chi phí lao động

• Khả năng xử lý tốc độ cao

• Khả năng hoạt động liên tục 24/7.

Quản lý rủi ro chuỗi cung ứng

Quản lý chuỗi cung ứng rất phức tạp và khó có thể đoán trước được. Vì thế, với sự trợ giúp của phân tích dữ liệu lớn giúp nhà sản xuất có thể thu thập thông tin và quản lý rủi ro tốt hơn.

Kết luận:

Hiện nay, các giải pháp Machine Learning và AI đang thay đổi đang kể các nhà máy sản xuất thông minh, kho thông minh, hệ thống phân loại sản phẩm,... Việc kết hợp các kỹ thuật dữ liệu thông minh vào sản xuất có thể giúp nhà sản xuất dự báo các tổn thất, sự cố, nâng cao hiệu suất và đạt được mục đích kinh doanh.