In der sich dynamisch entwickelnden Landschaft des Manufacturings sehen sich Unternehmen mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert, die sich auf das Endergebnis und die Wettbewerbsfähigkeit auswirken können. Von Unterbrechungen der Lieferketten bis zu Problemen bei der Qualitätskontrolle und Nachhaltigkeit - die Komplexität ist enorm. Inmitten dieser Herausforderungen gibt es jedoch einen Hoffnungsschimmer: Datenanalyse und Machine Learning Methoden. Die Nutzung dieser leistungsstarken Tools, insbesondere durch Plattformen wie Alteryx AutoML und Machine Learning in Alteryx Designer, kann die Weiterentwicklung der Fertigungsprozesse sicherstellen und neue Möglichkeiten und Einsparungen schaffen.
Zentralisierte Data-Science-Teams - sofern vorhanden - sind zwar in der Regel die erste Anlaufstelle für Initiativen zur Optimierung von Prozessen auf der Grundlage von Daten, aber sie sind nicht immer verfügbar.
Andererseits sind Fachexperten (Subject Matter Experts), d. h. Personen, die in den Produktionsprozessen arbeiten und/oder diese beaufsichtigen, in der Regel sehr gut ausgebildet und erfahren, um die gesammelten Daten zu lesen und zu interpretieren. Und sie haben in der Regel auch Ideen, was verbessert werden könnte.
Warum Subject Matter Experts von Self-Service Machine Learning profitieren
Schnelles Prototyping: Modelle werden schnell erstellt, bewertet und verglichen - und das ohne Programmieraufwand. So lässt sich einfach und effizient feststellen ..
a) ob die vorliegenden Daten für die Erstellung eines Modells, d. h. für die Beantwortung der gestellten Frage, verwendet werden können,
b) welches Modell am besten geeignet sein könnte,
c) welches die wichtigsten Features/Einflussgrößen sind und
d) welche Maßnahmen/Aktionen zur Lösung des Problems oder der Frage geeignet sein könnten.
Einige zentrale Herausforderungen in der Fertigung, wie z. B. die Planung und Optimierung der Lieferkette, Predictive Maintenance und die Analyse von Ausfallzeiten sowie die Prozessoptimierung, können und müssen mit analytischen Ansätzen gelöst werden. Und Unternehmen wenden sich zunehmend an befähigte SME, um diese Herausforderungen direkt anzugehen.
Use Case: Optimierung des Energieeinsatzes
Eine der größten Herausforderungen für Hersteller ist die Optimierung der Effizienz bei gleichzeitiger Reduzierung des Energieverbrauchs und der Umweltbelastung. Alteryx AutoML und Machine Learning Methoden in Alteryx Designer bieten hier eine wirkungsvolle Lösung.
Stellen Sie sich eine Produktionsanlage vor, die den Energieverbrauch minimieren und gleichzeitig die betriebliche Effizienz aufrechterhalten möchte. Durch die Nutzung historischer Energieverbrauchsdaten, Produktionsmetriken und externer Faktoren, wie z. B. Wettermuster, können die prädiktiven Modellierungsfunktionen von Alteryx optimierte Energienutzungsmodelle entwickeln.
Durch die Analyse von Produktionsplänen und Energieverbrauchsmustern kann die Lösung Möglichkeiten zur Lastverschiebung und Nachfragereduzierung aufzeigen, so dass das Werk Energiepreise außerhalb der Spitzenzeiten nutzen und Kosten senken kann.
Darüber hinaus können die Simulationsfunktionen von Alteryx genutzt werden, um Prozessoptimierungen und Anlagen-Upgrades zur Verbesserung der Energieeffizienz zu ermitteln. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Daten können Hersteller den Energieverbrauch bei gleichbleibender oder sogar höherer Produktivität deutlich senken und so Nachhaltigkeitsinitiativen vorantreiben und Betriebskosten senken.
Fazit
Die Verbindung von Datenanalyse, maschinellem Lernen und Plattformen wie Alteryx (AutoML und Machine Learning im Designer) birgt ein immenses Potenzial für die Optimierung von Fertigungsprozessen. Durch die Nutzung datengestützter Erkenntnisse können Hersteller Herausforderungen meistern, Innovationen vorantreiben und einen Kurs in Richtung nachhaltiges Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit in einer sich ständig verändernden Branchenlandschaft einschlagen.
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