Применение технологий больших данных позволяет предприятиям повысить эффективность, контролировать производственные процессы, повышать доходность
Рынок технологий работы с большими данными (big data) — один из самых быстрорастущих сегментов IT-технологий в мире. Это вполне объяснимо, ведь big data нашли применение во множестве таких разных областей, как умные дома, увеличение доходов банков и торговых сетей, повышение эффективности самых разных производств. Рассказываем, как новые технологии помогают бизнесу уменьшать затраты и повышать конкурентоспособность, на примерах российских и зарубежных компаний.
"Микрон"
Итог: усовершенствование производства.
Российский производитель микроэлектроники повысил эффективность калибровочных запусков на своем заводе благодаря big data. Эксперты МТС разработали технологию, которая позволила 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.
General Electric
Итог: минимизация убытков.
Компания известна как крупный разработчик и поставщик оборудования для предприятий. С ее заводов выходят локомотивы, энергетические установки, двигатели, газовые турбины, медицинская и осветительная техника. Объемы 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 тысяч заводских ветряных турбин постоянно отправляет информацию в облако. Анализируя ее, можно вычислить оптимальный угол наклона лопастей, при котором турбина выдает максимальное количество энергии. Интеллектуальные алгоритмы позволяют турбинам "брать пример" с соседних, если они действуют более эффективно. Своими наработками General Electric делится с клиентами, тем самым помогая им серьезно экономить.
HP
Итог: контроль качества продукции.
Компания Hewlett-Packard — ведущий поставщик ИТ-оборудования и комплексных решений для частных и корпоративных клиентов — с помощью новых технологий контролирует качество продукции на производстве. Программная платформа собирает огромные массивы данных. По результатам их анализа пользователям предлагают 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.
Hirotec
Итог: ускорение принятия решений.
Компания Hirotec производит комплектующие для автомобилей BMW, Ford и General Motors. Используя потенциал big data и IoT, руководство устранило "проблему вчерашнего дня", когда на каждой утренней летучке обсуждаются вопросы, связанные с днем предыдущим. Облачная платформа 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.
Эксперты МТС занимаются разработкой эффективных цифровых решений в сфере big data. За подробностями и подбором решения для бизнеса можно обратиться в филиал МТС в Алтайском крае, телефон отдела по работе с корпоративными клиентами +7 (3852) 60-90-09.
