De industriële sector ondergaat een enorme transformatie die wordt veroorzaakt door het huidige digitale tijdperk dat meer flexibiliteit vereist van de klanten, zakenpartners en leveranciers. De toenemende schaal en snelheid waarmee deze transformatie plaatsvindt is voor veel fabrikanten een grote uitdaging.
Moderne productie wordt vaak aangeduid als “Smart Industry” of Industrie 4.0 (de vierde industriële revolutie), de naam voor een trend van automatisering en gegevensuitwisseling die gebruikt wordt bij industriële fabricagetechnieken. Het bestaat uit autonome cyber-fysieke productiesystemen, the Internet of things (IoT), cloudcomputing en systemen die ons denkproces deels of volledig kunnen overnemen (cognitieve computing).
Data Science speelt een grote rol binnen de Smart Industry, en is de maakindustrie ingrijpend aan het veranderen Laten we eens kijken naar verschillende Data Science gebruiksscenario's in de productie die al gemeengoed zijn geworden, en al diverse voordelen hebben opgeleverd voor fabrikanten.
Het verzamelen van data van machines wordt gebruikt om een set KPI's zoals Overall Equipment Effectiveness of OEE te creëren. OEE identificeert het percentage van de productietijd dat echt productief is. Het analyseren van deze data maakt het bijvoorbeeld mogelijk om de oorzaak van uitval en downtime te achterhalen.
Data Science maakt een proactieve optimalisatie van het machineonderhoud mogelijk. Een snelle reactie op verschillende problemen kan direct van invloed zijn op dure uitvaltijd en productiviteit. Een voorspellend model kan dus nuttig zijn om uitvaltijd en machineprestaties te bewaken. Daarnaast kun je met een voorspellende model anticiperen op opbrengstwinsten, externe veranderingen en hun impact, kwaliteit en afvalvermindering.
Beide voorspellingsmodellen zijn gericht op het voorspellen van het moment waarop apparatuur stopt met functioneren. Het secundaire doel van deze voorspellingen is het voorkomen dat deze storingen plaatsvinden of op zijn minst het aantal ervan verminderen. Dit wordt mogelijk door de vele voorspellende technieken van Data Science.
Preventief onderhoud wordt meestal toegepast op het apparaat dat nog werkt om de kans op defecten te verkleinen. Er zijn 2 belangrijke soorten preventief onderhoud: op tijd gebaseerd en op gebruik gebaseerd. De grootste kracht van preventief onderhoud is planning. Door te beschikken over een voorspelling van toekomstige problemen van bepaalde apparatuur, kan de fabrikant een pauze of een stillegging plannen voor reparatie. Dergelijke pauzes worden meestal toegepast om kritieke storingen te voorkomen, en zorgen daardoor uiteindelijk voor besparing van kosten en tijd.
Vraagvoorspelling is een complex proces van data analyse en vereist veel werk van accountants en specialisten.
Er zijn veel voordelen van vraagvoorspelling voor de fabrikanten. Allereerst biedt het de mogelijkheid om voorraadbeheer te verbeteren, en de noodzaak om aanzienlijke hoeveelheden nutteloze producten op te slaan te verminderen. Bovendien helpt de online voorraadbeheersoftware om gegevens te verzamelen die van groot nut kunnen zijn voor verdere, meer diepgaande analyse. Daarnaast kan door real time analyse van de verschillende databronnen de vraagprognose voortdurend worden bijgewerkt.
Bijkomende voordelen liggen in de verbetering van de leverancier-fabrikantrelaties, aangezien beiden hun voorraden en het leveringsproces efficiënter kunnen reguleren.
Vraagvoorspelling en voorraadbeheer houden rekening met tal van factoren, waaronder externe factoren zoals de economie, de beschikbaarheid van grondstoffen etc. etc. Op deze manier krijg je een completer beeld van de prestaties van je productiebedrijf en de verdere planning.
Bij het vervaardigen en verkopen van het product moet er rekening worden gehouden met tal van factoren en criteria die van invloed zijn op de productprijs. Alle elementen, te beginnen met de initiële prijs van de grondstof en tot aan de distributiekosten, dragen bij aan de uiteindelijke productprijs. En wat gebeurt er als de klant deze prijs te hoog of te laag vindt?
Prijsoptimalisatie is het proces van het vinden van de best mogelijke prijs voor zowel de fabrikant als de klant, die niet te hoog én niet te laag is. Moderne prijsoptimalisatie technieken kunnen de winst efficiënt verhogen. Data Scientists maken gebruik van tools voor het aggregeren en analyseren van prijs- en kostengegevens zowel uit interne bronnen als uit externe bronnen (concurrentie) , en leiden geoptimaliseerde prijsvarianten af. De toenemende concurrentie op de markt in combinatie met de veranderingen en schommelingen in de behoeften en voorkeuren van klanten over de hele wereld, maakt Data Science een waardevol hulpmiddel in de productie.
Voor de implementatie van automatisering is een forse investering nodig. Ingenieurs en systeemintegrators gebruiken analytische en voorspellende Data Science tools als leidraad voor effectieve toewijzing van middelen en realiseren van aanzienlijke productiviteitswinsten.
Data Scientists gebruiken voorspellende en analytische tools om de beste kostenbesparingsmogelijkheden te bepalen die optimale voordelen opleveren.
De inzichten worden vervolgens door de ingenieurs gebruikt in hun manier van werken en stellen de fabrikanten in staat om de beste beslissing nemen met betrekking tot het investeren in welke soort robotica en automatiseringstechnologie.
Door gebruik te maken van “real world data” biedt Data Science op deze wijze een nieuwe manier voor het ontwerpen en bouwen van slimme productiefaciliteiten.
Het is niet eenvoudig om het risico binnen de toeleveringsketen te beheersen. De complexiteit en de onvoorspelbaarheid van de verschillende inputvariabelen, zoals prijsverschillen, verzendkosten, brandstofkosten, importtarieven, marktschaarste, weersinvloeden etc. etc., maken dit tot een domein dat eigenlijk geschikter is voor Data Scientists.
Met behulp van het juiste Data Science model kan worden geanticipeerd op marktveranderingen om risico's te minimaliseren, onnodige kosten te vermijden en besparingen te realiseren. Fabrikanten kunnen daardoor geld besparen.
Elke productiefase vereist verschillende elementen die aan elkaar gerelateerd zijn. Het productieproces, de plaats, het materiaal en de fabrikant spelen een essentiële rol bij het ontwerpen van een eindproduct. Sommige onvoorziene omstandigheden kunnen de kans op dure fouten in een productieprocedure vergroten, zoals late leveringen en materiaal schaarste. Data Scientists kunnen in- en outputpatronen voorspellen en evalueren om risico's te verminderen en het beste systeem te garanderen.
Traditionele waarnemingssystemen in productieprocessen kunnen de verschillende onderdelen meten op hun tolerantie. Op zich is dit een efficiënt systeem om de standaard van verschillende onderdelen te meten. Het is echter net zo belangrijk om de kwaliteit van gefabriceerde onderdelen te evalueren op andere defecten, waaronder deuken, krassen, slijtageplekken, enz. In een traditioneel productsysteem zijn mensen vaak verantwoordelijk voor het controleren van deze defecten.
Computervision is een interdisciplinair wetenschappelijk gebied dat zich bezighoudt met hoe computers op hoog niveau inzicht kunnen krijgen uit digitale afbeeldingen of video's. Het doel hiervan is om de door mensen uitgevoerde visuele controles te begrijpen en te automatiseren.
Tegenwoordig zijn er AI-technologieën beschikbaar die beter in staat zijn om defecten te detecteren dan mensen. Zij hebben minder tijd nodig voor inspectie en stellen fabrikanten in staat om geld te besparen. Data Science helpt bij het ontwikkelen van afbeeldingen voor algoritmische vergelijking met ideeën, toekomstverwachtingen en huidige modellen.
Productontwikkeling is een van de belangrijkste diensten van contractfabrikanten. Hun productontwerpen en functies moeten overeenstemmen met de keuze en vereisten van hun klanten. Data Science-tools worden vaak gebruikt om te bepalen wat de beste manier is om een artikel te produceren dat past bij de unieke specificaties van een klant of een groep klanten.
Data Science kan ook worden gebruikt bij de productie van een nieuw artikel of het verbeteren van een bestaand artikel om consumentenvoorkeuren en markttrends te analyseren. De bruikbare inzichten uit klantfeedback kunnen door productmarketeers worden gebruikt om producten te verbeteren om aan de eisen van de klant te voldoen en de fabrikanten te laten profiteren.
De productiesector ondergaat aanzienlijke veranderingen door de opkomst van Data Science en ML- en AI-oplossingen. Naast het voorspellen van de vraag en de marktvereisten en het identificeren van mogelijke risico's, kan Data Science bedrijven helpen om te voldoen aan hoge kwaliteitsnormen en maatstaven van hun klanten. Bovendien kan het integreren van slimme datatechnieken in de productie helpen om onverwachte verspillingen of problemen te voorspellen.
Wil je meer weten over de verschillende Data Science use cases en projecten? Download dan de whitepaper "De 6 basisprincipes van een Data Science Project.
