Big-Data-Analyse in der Fertigung Marktgröße

Big-Data-Analyse in der Marktanalyse im verarbeitenden Gewerbe

Die Größe des Marktes für Big-Data-Analysen im verarbeitenden Gewerbe wird im Jahr 2024 auf 8,93 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 23,72 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 21,60 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht

Die Fertigungsindustrie setzt zunehmend Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) ein, um komplexe Arbeitsabläufe effizient abzuwickeln. Da der globale Fertigungsmarkt IoT bis 2030 voraussichtlich 1,5 Billionen US-Dollar erreichen wird, ist eine fundierte Entscheidungsfindung für Hersteller von entscheidender Bedeutung, da sie sich auf den gesamten Produktlebenszyklus und die pünktliche Lieferung auswirkt und ungeplante Ausfälle, Defekte oder Sicherheitsprobleme verhindert. KI-Lösungen wie die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) helfen Herstellern, den Zeitaufwand für die Dokumentenverarbeitung zu minimieren, indem sie unstrukturierte und halbstrukturierte Informationen in Echtzeit in nutzbare Daten umwandeln

• Laut einem McKinsey-Bericht ist die Wahrscheinlichkeit, dass datengesteuerte Unternehmen Kunden anziehen, 23-mal höher und die Wahrscheinlichkeit, dass sie profitabel sind, 19-mal höher. Fertigungsunternehmen können Datenanalysen nutzen, indem sie Daten aus verschiedenen Bereichen ihres Betriebs in Echtzeit sammeln und visualisieren. Schneider Electric beispielsweise wechselte zu Oracle Analytics Cloud, wodurch 90 % seiner Ausverkaufsdaten erfasst und automatisch analysiert und verarbeitet werden konnten. Mit dieser Technologie wurden Datenerfassungsfehler reduziert, die manuelle Datenkonsolidierung eliminiert und die Aktualität und Genauigkeit verbessert.
• Um Hürden bei der Personalverwaltung zu überwinden, müssen Fertigungsunternehmen Herausforderungen in den Bereichen Personalbesetzung, Terminplanung, Schulung und Produktivität vorhersagen. Big-Data-Unternehmen bieten prädiktive Analyselösungen an, die Fertigungsunternehmen dabei helfen, Wartungs- und Reparaturarbeiten zu planen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Produktivität zu steigern. BMW beispielsweise nutzt eine Datenanalyselösung, um die Qualität seiner Produkte während der Produktion von Autos zu überwachen. Die in der BMW-Produktionseinheit installierten Sensoren liefern Daten, die dabei helfen können, Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu einem größeren Problem werden.
• Die COVID-19-Pandemie hat die Fertigungsindustrie durcheinander gebracht und es schwierig gemacht, den Überblick über die Lieferkette und den Lagerbestand zu behalten. Diese Hürden im Produktionssektor zwangen Unternehmen dazu, mit Big-Data-Analyseanbietern für Technologien wie RFID und Barcode-Scannen zusammenzuarbeiten, die dabei helfen, Waren im Versand und den Standort von Lagern zu verfolgen, indem sie in den Räumlichkeiten des Herstellers sitzen.
• Die größte Hürde bei der Einführung von Big-Data-Analysen in der Fertigungsindustrie ist die Verfügbarkeit großer Datenmengen und die Notwendigkeit hochwertiger Filterprozesse. Daten aus verschiedenen Abteilungen sollten integriert werden und als eine Einheit zusammenarbeiten, um Probleme sofort zu erkennen und zu lösen. Durch den Einsatz von KI-Technologien und Datenanalysen kann die Fertigungsindustrie ihre Abläufe optimieren, die Produktivität steigern und weltweit wettbewerbsfähig bleiben.