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Big Data em fabricação e
a fábrica conectada da IoT

nuvem Hortonworks é um líder. Leia o Forrester Wave.

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Torne-o mais inteligente

Manufacturing is all about efficiency. Using connected devices, internet of things (IoT), predictive analytics and machine learning, manufacturers organizations can now leverage big data in manufacturing to create efficiencies and be first to market with better products while reducing costs and improving customer satisfaction to make better products and be first to market.

Saiba Mais

Transformando dados em produtos de qualidade e processos eficientes

Now relatively inexpensive sensors and IoT devices can gather and frequently transmit data along many steps in the manufacturing supply chain: design shops, supply chain, production line and warranty operations. Hortonworks DataFlow (HDF™) securely collects real-time sensor data-in-motion, allowing manufacturers to quickly identify problems as they occur, wherever they occur in the connected factory. Hortonworks Data Platform enables historical analytics on data that just doesn't fit into legacy platforms, helping engineers move beyond reactive error avoidance to proactive process improvement.

casos de uso

Garanta a entrega de matérias-primas no prazo

Manufacturers want to minimize the inventory that they keep on hand and prefer just-in-time delivery of raw materials. On the other hand, stock-outs can cause harmful production delays. Sensors, and RFID tags and IoT in manufacturing reduce the cost of capturing supply chain data, but this creates a large, ongoing flow of data. Hadoop can store this unstructured data at a relatively low cost. That means that manufacturers have more visibility into the history of their supply chains and they are able to see large patterns that might be invisible in only a few months of data. This intelligence can give manufacturers greater lead-time to adjust to supply chain disruptions. It also allows them the connected factory to reduce supply chain costs and improve margins on the finished product.


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

High-tech manufacturers use sensors to capture data at critical steps in the manufacturing process. This data is useful at the time of manufacture, to detect problems while they are occurring. However, some subtle problems—the “unknown unknowns”—may not be detected at time of manufacture. Nevertheless, those may lead to higher rates of malfunction after the product is purchased. When a product is returned with problems, the manufacturer can do forensic tests on the product and combine the forensic data with the original sensor data from when the product was manufactured. This big data in manufacturing adds added visibility, across a large number of products, helps the manufacturer improve the process and products to levels not possible in a data-scarce environment.


Evite interrupções usando a manutenção de equipamentos proativa

Today’s manufacturing workflows involve sophisticated machines coordinated across pre-defined, precise steps. One machine malfunction can stop the production line. Premature maintenance has a cost; there is an optimal schedule for maintenance and repairs: not too early, not too late. Machine learning algorithms can compare maintenance events and machine data for each piece of equipment to its history of malfunctions. These algorithms can derive optimal maintenance schedules, based on real-time information and historical data. This The use of manufacturing predictive analytics can help maximize equipment utilization, minimize P&E expense, and avoid surprise work stoppages.


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
cliente
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...