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Transformando dados em produtos de qualidade e processos eficientes

Hoje em dia, sensores relativamente baratos podem reunir e frequentemente transmitir dados em muitas etapas na cadeia de abastecimento do setor de fabricação: oficinas de design, cadeia de abastecimento, linha de produção e operações de garantia. O Hortonworks DataFlow (HDF™) coleta, com segurança, dados em movimento do sensor em tempo real, permitindo que os fabricantes identifiquem rapidamente os problemas quando eles ocorrem, onde quer que ocorram. A Hortonworks Data Platform permite analíticas históricas sobre dados que simplesmente não se encaixam nas plataformas herdadas, ajudando os engenheiros a quebrar a barreira do reativismo para uma melhoria de processo proativo.

casos de uso

Garanta a entrega de matérias-primas no prazo

Os fabricantes querem minimizar o estoque que têm em mãos e preferem entregar matérias-primas no prazo. Por outro lado, a falta de estoque pode provocar atrasos na produção. Sensores e etiquetas RFID reduzem o custo da coleta de dados da cadeia de abastecimento, mas isso gera um grande e contínuo fluxo de dados. O Hadoop pode armazenar esses dados não estruturados por um custo relativamente baixo. Isso significa que os fabricantes ganham mais visibilidade sobre o histórico de suas cadeias de abastecimento e conseguem ver grandes padrões que podem se tornar invisíveis em poucos meses de dados. Essa inteligência pode permitir que os fabricantes tenham um tempo de espera maior para ajustar interrupções na cadeia de abastecimento. Também permite reduzir os custos da cadeia de abastecimento e melhorar as margens sobre o produto acabado.


Controle a qualidade usando o histórico de dados e dados em tempo real da linha de montagem

Fabricantes de alta tecnologia usam sensores para coletar dados nas etapas cruciais do processo de fabricação. Essas informações são úteis na hora da fabricação para detectar problemas no momento em que estiverem ocorrendo. No entanto, alguns problemas sutis — "incógnitas desconhecidas" — não podem ser detectados no momento da fabricação. No entanto, podem levar a maiores taxas de mau funcionamento depois que o produto é comprado. Quando um produto é devolvido com problemas, o fabricante pode fazer testes forenses sobre o produto e combinar os dados forenses com os dados do sensor original de quando o produto foi fabricado. Essa maior visibilidade sobre um grande número de produtos ajuda o fabricante a melhorar o processo e o produto a níveis não possíveis em um ambiente com escassez de dados.


Evite interrupções usando a manutenção de equipamentos proativa

Os fluxos de trabalho de fabricação de hoje envolvem máquinas sofisticadas coordenadas em etapas predefinidas e exatas. Um mau funcionamento da máquina pode interromper a linha de produção. A manutenção prematura tem um custo; há um cronograma ideal de manutenção e reparos: nem muito cedo, nem muito tarde. Os algoritmos de aprendizagem automática podem comparar o histórico de avarias com eventos de manutenção e dados da máquina para cada peça do equipamento. Esses algoritmos podem derivar cronogramas de manutenção ideais, tendo como base informações em tempo real e o histórico de dados. Isso pode ajudar a maximizar a utilização do equipamento, minimizar a despesa de P&E, e evitar paralisações não previstas.


Aumente o rendimento na fabricação de medicamentos

O processo de fabricação da Biopharma exige monitoramento rigoroso e controle das condições ambientais. O objetivo de qualquer ação de produção consiste em maximizar o Rendimento Inicial do Processo (FTY), que é uma medida do número de produtos feitos corretamente desde a primeira vez que passam pela linha de produção. Cada percentagem de aumento na FTY representa uma redução significativa nos custos de produção. As melhorias de FTY geralmente são bloqueadas por falta de visibilidade das operações. Os sensores podem fornecer dados brutos para melhorar a visibilidade se os dados do sensor forem integrados a outros armazenamentos de dados existentes. Um data lake Hadoop torna essa integração mais fácil, porque o Hadoop não exige um esquema a priori antes da ingestão. Além disso, o menor custo de armazenamento do Hadoop significa que um cluster pode armazenar mais dados em um número maior de formatos e por mais tempo, para a descoberta de novas relações nos dados. Leia sobre como a Merck Research Laboratories otimizou a produção farmacêutica usando a Hortonworks Data Platform.

Garantia de qualidade de colaboração coletiva

Produtos exaustivamente testados ainda apresentam problemas no pós-venda. Pode ser que os clientes não comuniquem os problemas ao fabricante, mas acabam falam mal do produto para amigos e familiares nas redes sociais. Esse fluxo social de dados sobre problemas nos produtos pode aumentar comentários sobre o produto pelos canais de suporte tradicionais. O Hadoop armazena grandes volumes de dados de sentimento das redes sociais. Os fabricantes podem extrair esses dados para sinalizar precocemente como um produto se mantém ao longo do seu ciclo de vida. Essa capacidade de aprender sobre problemas de forma rápida e tomar providências imediatas para proteger a reputação de um produto é muito eficaz na hora de ganhar e fidelizar o cliente.

Estudos de Caso de Clientes

Western Digital
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Western Digital

A Western Digital fabrica metade dos discos rígidos do mundo. Usando o Hadoop e a Hortonworks Data Platform, os engenheiros da WD podem ver seus dados de produção mais rapidamente, salvá-los por mais tempo, e compartilhá-los com mais membros da equipe. Isso significa melhoria contínua no processo de fabricação, o que reduz os custos e aumenta a satisfação do cliente. Os desafios do setor de fabricação da WD antes da Hortonworks Data Plataform...