15 июня 2020

Как big data работает на предприятиях: шесть успешных примеров

Собирая и анализируя большие массивы информации, предприятия переходят на новый уровень организации производства. Технологии big data помогают фабрикам и заводам оптимизировать рабочие процессы, контролировать качество готовой продукции, сокращать время простоя оборудования за счёт прогнозирования сбоев, оказывать послепродажную поддержку. Не случайно big data часто упоминают в контексте четвёртой промышленной революции — главного тренда XXI века. Мы собрали несколько успешных практических примеров применения big data.

Работая с большим массивом данных, важно обеспечить их безопасное хранение. Например, облачный сервис #CloudМТС не только надёжно хранит информацию, но также защищает её от хакеров, вирусов и различных ЧП.

Rolls-Royce: оптимизация проектирования и производства двигателей

Крупнейший производитель реактивных двигателей для авиакомпаний и военной промышленности с помощью big data создаёт новые продукты и оказывает послепродажную поддержку. При каждом испытании двигателя на стендах генерируются десятки терабайт данных. Изучая их, инженеры могут увидеть недостатки конструкции и дизайна. Аналитика больших данных помогает Rolls-Royce совершенствовать процесс проектирования, сократить время разработки продукта, повысить его качество, а также оптимизировать затраты — чем раньше производитель обнаружит проблему, тем дешевле обходится ее решение.

General Electric минимизация убытков от простоев благодаря big data

Компания известна как крупный разработчик и поставщик оборудования для предприятий. С её заводов выходят локомотивы, энергетические установки, двигатели, газовые турбины, медицинская и осветительная техника. Объёмы очень велики, и остановка завода может привести к огромным убыткам. Чтобы предупредить простои, в General Electric используют специальные датчики, которые собирают данные о состоянии рабочего оборудования: его температуре, уровне топлива, общей производительности и анализируют другие параметры. Например, каждая из 22 000 заводских ветряных турбин постоянно отправляет информацию в облако. Анализируя её, можно вычислить оптимальный угол наклона лопастей, при котором турбина выдаёт максимальное количество энергии. Интеллектуальные алгоритмы обучения позволяют турбинам «брать пример» с соседних, если они действуют более эффективно. Своими наработками General Electric делится с клиентами и тем самым помогает им серьёзно экономить только за счёт сокращения простоев оборудования.

HP: контроль качества продукции

Компания Hewlett-Packard — ведущий поставщик ИТ-оборудования и комплексных решений для частных и корпоративных клиентов — с помощью big data и телеметрии контролирует качество продукции на производстве. Программная платформа собирает огромные массивы данных, чтобы по результатам их анализа предлагать пользователям более высокий уровень обслуживания и качества готовой продукции. В HP могут в любой момент времени отследить, когда возникла проблема — до того, как оборудование покинуло завод, или после, когда оказалось в руках клиента.

Конкурент HP — компания Intel — давно использует большие данные на фабриках по выпуску процессоров. С помощью прогнозной аналитики она сократила количество тестов, необходимых для контроля качества, и сэкономила $3 миллиона на производственных затратах всего для одной линейки процессоров Intel Core.

Heineken: оптимизация производства и продаж

Пивоваренная компания из Голландии, первая по продажам в Европе и вторая в мире, использует big data для укрепления своих позиций на отдельных рынках — в частности, в США. Большие данные помогают ей оптимизировать цепочки поставок продукции, планировать совместную работу на заводах, прогнозировать необходимые запасы сырья с учётом сезонных колебаний и спроса. Также big data участвуют в сбыте пива: Heineken заключила соглашение с североамериканской торговой сетью Walmart и теперь анализирует поведение покупателей перед полками со слабоалкогольной продукцией для повышения конверсии. Облачная платформа собирает и хранит большие объёмы данных о том, какой путь проходит каждая банка пива до того, как покинет супермаркет.

Hirotec: ускорение принятия решений на производстве

Компания Hirotec производит комплектующие для автомобилей BMW, Ford и General Motors. Используя потенциал big data и IoT, она устранила «проблему вчерашнего дня», когда на каждой утренней летучке обсуждаются вопросы, связанные с днём предыдущим. Облачная платформа ThingWorx (интеллектуальная разработка компании PTC) собирает критичные для бизнеса данные и помогает решать производственные проблемы максимально оперативно, сразу же, не дожидаясь следующего совещания. Руководители, инженеры и другие специалисты Hirotec получают доступ к данным и отслеживают изменения в режиме реального времени.

«Микрон»: оптимизация производства и повышение качества продукции

Российский производитель микроэлектроники повысил эффективность калибровочных запусков на своём заводе благодаря big data. Решение, которое разработали в МТС, позволило предприятию на треть снизить время, необходимое для настройки оборудования. Контроль за этим этапом работы очень важен — от него зависит частота сбоев и качество итоговой продукции. Технологический процесс на «Микроне» высокоавтоматизирован и включает сотни однотипных операций, которые генерируют большие массивы данных. Теперь при каждом сбое не приходится заново калибровать всю систему, так как на основе собранных ранее данных можно с высокой точностью определить, какой компонент сработал некорректно.

Внедрение технологичных решений на предприятиях и анализ большого массива данных помогает оптимизировать затраты, работать эффективнее и повышать конкурентоспособность. А вопрос хранения информации удобнее всего решать при помощи облачных технологий.

Новое и лучшее