Dijitalleşmenin bu altın çağında, üretim küresel olarak en çok veriye sahip endüstrilerden biridir. Forbes'a göre, üreticiler yılda ortalama 1,9 petabayt üretiyor.
Yapay zekanın veri patlamasında önemli bir rol oynamasıyla, 1,9 petabayt verinin ne kadara denk geldiğine dair bir benzetme oluşturmasına yardımcı olmasını istedik ve bunu perspektife oturttuk. Bu miktardaki verinin, bir asırdan uzun süredir sürekli olarak çalışan bir fabrika katındaki her makinenin dijital planlarını ve gerçek zamanlı performans verilerini depolamaya benzediğini söyledi.
Üreticilerin ürettiği veri miktarı şaşırtıcı olsa da bu, üreticilerin şu anda veri tufanı ikilemini çözmede karşı karşıya kaldıkları kritik görevi ve neden hemen harekete geçmeleri gerektiğini vurguluyor.
Sadece CIO'lar değil, üst düzey yöneticiler de kritik bir kavşağa ulaştılar ve artık üretim işletmelerinin günlük olarak üretilen ve depolanan karmaşık veri miktarı ve hacmiyle başa çıkabilmesini sağlamak için bir araya gelmeleri gerekiyor.
Nispeten yeni bir olgu olan Forbes, dünyadaki verilerin yaklaşık 'ının yalnızca son iki yılda üretildiğini bildiriyor. McKinsey & Co.'ya göre, bu hızlı veri oluşturma hızı öncelikle yapay zeka ve diğer modern teknolojiler, bilgi işlem, dijitalleşmeden gelen bağlantı ve buluta geçiş tarafından yönlendiriliyor.
Sektör uzmanları, durumun daha da kötüleşmeden veri ikilemlerini ele alma konusunda giderek artan bir aciliyet duygusuna sahip olan üretim liderleri için bunun hem bir zorluk hem de bir fırsat sunduğu konusunda hemfikir.
Gelişmiş veri analitiği, ham verileri değerli içgörülere dönüştürerek daha iyi karar alma ve iş sonuçları elde etmede çözümün kritik bir parçasıdır; tıpkı cevheri değerli metale dönüştürmek gibi.
İronik olan şu ki, güçlü içgörüler zaten verilerinizin içinde mevcuttur; ancak asıl zorluk, bu içgörüleri nasıl açığa çıkaracağınızdır.
Veri tufanı: Analitik olmadan veri içgörülerinin kilidini açmanın zorlukları
Manufacturing Leadership Council tarafından yürütülen son araştırmaya göre, çoğu üretici verilerine güvenmiyor ve ankete katılanların yalnızca 'i ilk etapta doğru verilerin toplandığına güveniyor. Ve yarıdan azı verilerinin dolar değerini anlıyor.
Üreticilerin karşılaştığı diğer başlıca zorluklar arasında, farklı sistemlerden gelen veya farklı formatlarda iletilen verilerin şifresini çözmek (), verilere kolayca erişilememesi () ve çalışanların verileri etkili bir şekilde analiz etme becerisine sahip olmaması nedeniyle becerilerinin artırılması gerekliliği () yer alıyor.
Yine de, bu zorluklara rağmen, üreticilerin 'i verilerinin çok büyük bir potansiyele sahip olduğunu ve daha iyi kararları daha hızlı alma yeteneğini ortaya çıkardığını kabul ediyor. Neredeyse 'ı verilerin rekabet güçleri için "temel" olacağını kabul ediyor ve bu da şimdi harekete geçmezlerse neyin tehlikede olduğunu bildiklerini gösteriyor. Ancak, üretim liderlerinin ışıkları açık tutmak, işgücü ihtiyaçlarını dengelemek ve işlerinin önemli kalmasını sağlamak için mücadele etmesi nedeniyle söylemesi yapmaktan daha kolay.
Bu engellerin üstesinden gelinmesinin zorlu olacağı açıktır, ancak gelişmiş analitikler, üreticilerin dağınık verileri, tüm paydaşların karar alma süreçlerini yönlendiren eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmesini sağlayarak anahtar rol oynamaktadır.
Üreticilerin analitiği kendi avantajlarına kullanmalarının en iyi 5 yolu, gerçek dünya örnekleriyle
Üretimde veri tufanında başarılı bir şekilde gezinmek, verimliliği, maliyet tasarruflarını ve tartışmasız en önemlisi, iyileştirilmiş karar vermeyi açığa çıkarmak için anahtardır. Ancak veri analitiği yalnızca bundan ibaret değildir ve gerçek zamanlı olarak erişildiğinde üreticiler için çok sayıda değerli bilgi ortaya çıkarır. İşte üreticilerin veri analitiğini kullandığı beş dönüştürücü yol.
Verimliliği artırmak için öngörücü bakım
Veri analitiği, ekipman arızalarını gerçekleşmeden önce tahmin edebilir, maliyetli duruş sürelerine neden olabilir ve verimliliği artırabilir. Örneğin, Deloitte, sıralama tesislerinde bir duruş süresi artışı yaşayan küresel bir paket teslimat şirketini destekledi, ancak öngörücü bakımdan yararlanarak, bunların Yıllık $100 milyon USD fayda 150 tesiste kapasiteyi serbest bırakarak.
Kalite kontrolü ve azaltılmış atık
Veri analitiği, kusurları fabrikadan çıkmadan önce yakalayarak tutarlı ürün kalitesini garanti edebilir. Bir kullanım örneği olarak, General Electric, ürünlerdeki potansiyel kusurları müşterilere ulaşmadan önce tespit etmek için veri analitiğini kendi avantajına kullandı ve kusur miktarını oranında düşürdü.
Tedarik zinciri optimizasyonu, maliyetlerin azaltılması
Analitik, tedarik zinciri ve lojistik için önemli optimizasyon fırsatları sunabilir, şeffaflığı ve kontrolü artırabilir. Ernst and Young'a (EY) göre, SmartMaps™ veri analitiğini kullanarak tedarik zincirlerini dönüştürmek için verilerini etkili bir şekilde çıkarabildi ve bu da potansiyel olarak 5% ila 15% maliyet düşürme fırsatıyla sonuçlandı.
Talep tahmini ve envanter optimizasyonu
Lazer hassasiyetiyle talebi tahmin edin, stok tükenmelerini ve aşırı üretimi önleyin. Accenture, talep tahminine ilişkin birleşik bir bakış açısıyla, bir gıda pazarlama ve dağıtım şirketinin tahmin hatalarını yaklaşık 6-8 puan azaltmasına yardımcı oldu ve bu da yaklaşık $100-$130M USD potansiyel faydaya yol açtı.
Veriye dayalı karar alma (DDDM) ve maliyet profili oluşturma
Veri analitiği, verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürerek ve veriye dayalı kararları bilgilendiren ve sonuçları optimize eden maliyet profillemesini mümkün kılarak liderlere güç verebilir.
EY, veri odaklı bir kültürün sonucu olarak, veri dönüşümü yolculuğunda destekledikleri bir video oyunu üreticisinin daha verimli operasyonlar, artan müşteri memnuniyeti ve daha düşük bir ciro oranı deneyimlediğini bildiriyor.
Veri odaklı bir üretici olmak: Dijital dönüşümünüzü nasıl hızlandırabilirsiniz?
Üretimin yeni dünyasında veriler kraldır ve lider kuruluşlar veri odaklı olanlar olacaktır. Rekabetçi kalabilmek için üreticilerin yatırımlar, politikalar ve genel iş stratejileri gibi alanlar da dahil olmak üzere operasyonları genelinde daha fazla veriye dayalı kararlar almaları gerekir.
İyileştiremediğiniz şeyi ölçemeyeceğiniz doğru olsa da, veri analitiği, sizi harekete geçirecek eyleme dönüştürülebilir içgörüler ortaya çıkarmanıza yardımcı olacaktır. sürekli iyileştirmeBunu yaparak, yüksek etkili alanları belirleyebilir ve ekibinizin gerçeklere dayalı kararlar almasını sağlayabilirsiniz.
Bu yaklaşım, hızlandırılmış dijital dönüşümden gelişmiş sürdürülebilir uygulamalara ve iyileştirilmiş ESG derecelendirmelerine kadar uzanan iş sonuçlarına yol açıyor.
Bu, küresel olarak en çok veri üreten sektörler arasında olduğu bildirilen bir sektör olan üretimde özellikle kritiktir. Üretim liderleri verilerinin gücünü nasıl açığa çıkaracaklarını bildiklerinde, yüksek performans elde edebilir ve akranlarından daha iyi performans gösterebilirler.
Yenilikçi bir veri analitiği platformuyla liderler, üretim işletmelerini dönüştürerek yeni veri noktalarının kilidini açabilir, işletmelerindeki verimsizliklere ilişkin daha derin içgörüler sunarak iyileştirme için yüksek etkili alanları belirleyebilir ve sonuçları küresel olarak sektördeki meslektaşlarıyla kıyaslayabilir.
INCIT'in XIRI-Analytics gibi bir platformdan yararlanarak üretim organizasyonunuz genelinde önemli değişikliklere yol açabilecek bu yeni içgörüleri ortaya çıkarmaya hazır mısınız? Daha fazla bilgi edinmek için, INCIT web sitemizi ziyaret edin.
