Big Data là gì? Ứng dụng dữ liệu lớn trong quản lý sản xuất

Mã Sản Phẩm: : Ung dung cong nghe 19
Tên Sản Phẩm: : Big Data là gì? Ứng dụng dữ liệu lớn trong quản lý sản xuất
Danh Mục: : HỆ THỐNG QLSX MES
Thương Hiệu: : Hệ thống điều hành và thực thi sản xuất
Giá: : Liên Hệ

Big Data là gì? Doanh nghiệp bạn đã biết cách ứng dụng Big Data trong hoạt động sản xuất để gia tăng hiệu quả, lợi nhuận chưa? Hãy tìm hiểu đáp án cho câu hỏi này trong bài viết sau.

Chi Tiết Sản Phẩm

Để thích ứng với áp lực cạnh tranh ngày càng tăng, doanh nghiệp sản xuất đứng trước vấn đề làm sao để tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm chi phí và nâng cao chất lượng sản phẩm. Big Data là một giải pháp đột phá, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác, kịp thời và tối ưu hóa hoạt động sản xuất. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ Big Data là gì, tầm quan trọng của nó trong ngành sản xuất và cách ứng dụng Big Data để nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh.

1. Big Data là gì?

1.1 Khái niệm về Big Data là gì?

Big Data (Dữ liệu lớn) là các bộ sưu tập dữ liệu khổng lồ, đa dạng bao gồm dữ liệu có cấu trúc, không cấu trúc và bán cấu trúc. Các dữ liệu này tăng trưởng liên tục theo cấp số nhân, với các đặc trưng khối lượng, tốc độ và tính đa dạng khiến hệ thống quản lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý hiệu quả.

Big Data phát triển cùng với tiến bộ kỹ thuật số như kết nối mạng, di động, Internet vạn vật (IoT) và trí tuệ nhân tạo (AI). Lượng dữ liệu tăng nhanh đã dẫn đến sự ra đời của các công cụ dữ liệu lớn, giúp các doanh nghiệp thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng để tối ưu hóa giá trị thu được.

Dữ liệu lớn được ứng dụng trong học máy, mô hình dự đoán và các phân tích nâng cao, nhằm giải quyết các vấn đề kinh doanh và hỗ trợ ra quyết định.

1.2 Ví dụ về Big Data

Dữ liệu là tài sản giá trị của doanh nghiệp. Khai thác dữ liệu giúp doanh nghiệp nắm bắt được những thông tin chi tiết về các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động của doanh nghiệp để hành động. Như điều kiện thị trường, thói quen mua sắm của khách hàng đến quy trình nội bộ.

Dưới đây là một số ví dụ về Big Data:

Cá nhân hóa sản phẩm bán lẻ: Theo dõi hành vi tiêu dùng và thói quen mua sắm để đề xuất sản phẩm phù hợp với từng khách hàng.
Tối ưu hóa giao hàng: Kết hợp dữ liệu hành trình đơn hàng với dữ liệu giao thông địa phương, giúp tối ưu hóa giao hàng chặng cuối cho các đội xe.
Đánh giá tác động chuỗi cung ứng: Phân tích hình ảnh vệ tinh và dữ liệu địa lý để dự đoán và giám sát tác động xã hội, môi trường từ hoạt động chuỗi cung ứng.
Dữ liệu từ cảm biến trên dây chuyền sản xuất giúp phát hiện sớm các bất thường của máy móc
Dữ liệu về năng suất lao động giúp đánh giá hiệu quả làm việc của từng công nhân

Những ứng dụng này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác, nâng cao hiệu quả và khả năng cạnh tranh.

vi-du-ve-big-data

1.3 Đặc điểm của Big Data trong sản xuất

Để hiểu rõ hơn về Big Data - dữ liệu lớn là gì, dưới đây là những đặc điểm chính:

Khối lượng (Volume): Trong một nhà máy sản xuất, hàng ngày có thể có hàng triệu dữ liệu được tạo ra từ máy móc, cảm biến, hệ thống quản lý kho, chuỗi cung ứng, hệ thống kiểm soát chất lượng, thông tin khách hàng, lịch sử giao dịch...
Tốc độ (Velocity): Dữ liệu được tạo ra liên tục, thậm chí là thời gian thực, đòi hỏi khả năng xử lý nhanh chóng để nắm bắt thông tin kịp thời.
Đa dạng (Variety): Dữ liệu có nhiều định dạng khác nhau: dữ liệu số, dữ liệu văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, dữ liệu từ các thiết bị IoT…
Độ tin cậy (Veracity): Dữ liệu Big Data có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, độ tin cậy của chúng có thể khác nhau. Do đó, việc xác thực và kiểm tra dữ liệu là rất quan trọng. Ví dụ: Dữ liệu từ cảm biến máy móc có thể bị ảnh hưởng bởi lỗi kỹ thuật, dữ liệu về thị trường có thể bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi bất ngờ trong tâm lý người tiêu dùng...
Sự thay đổi (Variability): Dữ liệu Big Data liên tục thay đổi theo thời gian, đòi hỏi khả năng thích ứng và cập nhật liên tục để đưa ra phân tích chính xác. Ví dụ: nhu cầu sản phẩm có thể thay đổi theo mùa vụ, giá nguyên vật liệu có thể biến động...
Giá trị (Value): Mục tiêu cuối cùng của việc khai thác dữ liệu lớn là tạo ra giá trị cho doanh nghiệp. Dữ liệu cần được xử lý và phân tích để cung cấp thông tin hữu ích, hỗ trợ các quyết định chiến lược, tối ưu hóa quy trình sản xuất, nâng cao hiệu quả hoạt động.

2. Lợi ích của Big Data là gì trong quản lý sản xuất

Big Data không chỉ là một tập hợp dữ liệu khổng lồ, mà là một nguồn tài nguyên quý giá, giúp doanh nghiệp sản xuất tối ưu hóa quy trình, tăng năng suất, giảm chi phí và đưa ra quyết định chiến lược hiệu quả. Các lợi ích cụ thể bao gồm:

2.1 Tối ưu hóa quy trình sản xuất

Phân tích dữ liệu từ máy móc, cảm biến và hệ thống quản lý giúp xác định điểm nghẽn và khâu kém hiệu quả trong quy trình. Điều này cho phép doanh nghiệp điều chỉnh hoạt động máy móc, bố trí nhân sự và nguồn lực hợp lý, từ đó giảm thời gian sản xuất, tăng năng suất và giảm thiểu lỗi sản phẩm.

Một nhà máy sản xuất điện tử đã sử dụng Big Data để phân tích dữ liệu từ các máy CNC. Kết quả cho thấy, việc điều chỉnh tốc độ cắt của máy dựa trên phân tích dữ liệu đã giúp tăng năng suất lên 15% và giảm tỷ lệ sản phẩm lỗi xuống 5%.

2.2 Quản lý chuỗi cung ứng thông minh

Dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và thông tin real-time về kho hàng giúp dự đoán nhu cầu nguyên vật liệu một cách chính xác. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa lượng hàng tồn kho, quản lý vận chuyển hiệu quả, tránh tình trạng dư thừa hoặc thiếu hụt nguyên vật liệu, giảm chi phí logistics và đảm bảo quy trình sản xuất không bị gián đoạn.

Theo một nghiên cứu của McKinsey, việc ứng dụng Big Data trong quản lý chuỗi cung ứng có thể giúp giảm chi phí logistics lên tới 25% và tăng doanh thu lên 10%.

2.3 Nâng cao chất lượng sản phẩm

Big Data hỗ trợ phát hiện sớm các lỗi sản phẩm thông qua phân tích dữ liệu từ hệ thống kiểm soát chất lượng. Điều này giúp doanh nghiệp nhanh chóng xử lý sự cố, giảm tỷ lệ sản phẩm lỗi, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và bảo vệ uy tín thương hiệu.

Một công ty sản xuất ô tô đã sử dụng Big Data để phân tích dữ liệu từ các cảm biến trên dây chuyền lắp ráp. Hệ thống đã phát hiện ra một sai lệch nhỏ trong quá trình siết bu lông, có thể dẫn đến lỗi nghiêm trọng sau này. Việc phát hiện và khắc phục sớm lỗi này đã giúp công ty tiết kiệm hàng triệu USD chi phí bảo hành và thu hồi sản phẩm.

2.4 Dự đoán và phòng ngừa rủi ro

Dữ liệu vận hành máy móc cho phép dự đoán sự cố, giúp lập kế hoạch bảo trì phù hợp để tránh gián đoạn sản xuất. Phân tích thị trường và hành vi khách hàng giúp doanh nghiệp điều chỉnh kế hoạch sản xuất kịp thời trước những biến động, giảm thiểu rủi ro kinh doanh.

Theo Gartner, việc ứng dụng bảo trì dự đoán dựa trên Big Data có thể giúp giảm thời gian downtime của máy móc lên tới 50%.

2.5 Ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-driven decision making)

Dữ liệu lớn cung cấp cái nhìn toàn diện về hiệu suất sản xuất, từ máy móc, năng suất lao động đến tình hình thị trường. Các nhà quản lý sản xuất có thể sử dụng thông tin này để đưa ra quyết định chiến lược, đầu tư chính xác và nâng cao hiệu quả kinh doanh tổng thể.

loi-ich-big-data-la-gi-trong-san-xuat

3. Ứng dụng cụ thể của Big Data trong sản xuất

Với những lợi ích bên trên, Big Data đang cách mạng hóa quy trình sản xuất, mang đến những cải tiến vượt bậc về hiệu suất, chất lượng và khả năng dự đoán. Một số ứng dụng cụ thể:

3.1 Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)

Thay vì bảo trì theo lịch trình cố định, Big Data cho phép dự đoán thời điểm máy móc cần bảo trì dựa trên dữ liệu vận hành thực tế. Các cảm biến thu thập dữ liệu về nhiệt độ, độ rung, áp suất, dòng điện... của máy móc. Dữ liệu này được phân tích để phát hiện các dấu hiệu bất thường, dự đoán khả năng xảy ra sự cố. Việc bảo trì được thực hiện đúng lúc, tránh downtime ngoài dự kiến, tiết kiệm chi phí và tăng tuổi thọ máy móc.

Case study: General Electric (GE) sử dụng Big Data để dự đoán hỏng hóc động cơ máy bay. Hệ thống phân tích dữ liệu từ các cảm biến trên động cơ, giúp GE dự đoán chính xác thời điểm cần bảo trì, giảm đáng kể chi phí và nâng cao độ an toàn.

SEEACT-MES, với module quản lý bảo trì kết hợp ứng dụng AI, Big Data, giúp tự động phân tích dữ liệu vận hành máy móc, dự đoán sự cố và lập kế hoạch bảo trì tối ưu, giảm thiểu downtime và kéo dài tuổi thọ thiết bị.

3.2 Kiểm soát chất lượng (Quality Control)

Big Data giúp kiểm soát chất lượng sản phẩm một cách toàn diện và hiệu quả hơn. Dữ liệu từ các công đoạn sản xuất được thu thập và phân tích để phát hiện các sai lệch, lỗi sản phẩm. Việc phân tích này giúp xác định nguyên nhân gốc rễ của vấn đề và đưa ra biện pháp khắc phục kịp thời, giảm tỷ lệ hàng lỗi, nâng cao chất lượng sản phẩm đầu ra.

Case study: Toyota sử dụng Big Data để tối ưu hóa quy trình sản xuất ô tô. Dữ liệu từ các robot hàn, máy ép, dây chuyền lắp ráp... được phân tích để phát hiện các sai lệch trong quá trình sản xuất, đảm bảo chất lượng của từng chiếc xe.

Module quản lý chất lượng của SEEACT-MES cho phép thu thập và phân tích dữ liệu chất lượng sản phẩm theo thời gian thực, giúp phát hiện sớm các sai lệch, lỗi sản phẩm và đưa ra cảnh báo kịp thời.

3.3 Tối ưu hóa năng lượng (Energy Optimization)

Big Data giúp phân tích mức tiêu thụ năng lượng trong nhà máy, từ đó xác định các khu vực tiêu tốn nhiều năng lượng, kết hợp AI để đưa ra giải pháp tiết kiệm. Việc tối ưu hóa năng lượng không chỉ giảm chi phí sản xuất mà còn góp phần bảo vệ môi trường.

3.4 Quản lý kho hàng thông minh (Smart Inventory Management)

Big Data giúp dự đoán nhu cầu nguyên vật liệu, tối ưu hóa lượng hàng tồn kho, tránh tình trạng thiếu hàng hoặc dư thừa. Dữ liệu về lịch sử bán hàng, dự báo nhu cầu thị trường, thời gian vận chuyển... được phân tích để đưa ra quyết định nhập hàng chính xác, giảm chi phí kho bãi và tăng hiệu quả hoạt động.

Case study: Walmart sử dụng Big Data để điều chỉnh giá sản phẩm và quản lý chuỗi cung ứng. Dữ liệu về doanh số bán hàng, tồn kho, dự báo nhu cầu... giúp Walmart tối ưu hóa lượng hàng tồn kho tại từng cửa hàng, giảm lãng phí và đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách hiệu quả.

3.5 Phân tích hành vi khách hàng (Customer Behavior Analysis) & Phát triển sản phẩm mới

Mặc dù không trực tiếp nằm trong quy trình sản xuất, nhưng việc phân tích hành vi khách hàng dựa trên Big Data lại cung cấp thông tin vô cùng quý giá cho việc phát triển sản phẩm mới và cải tiến sản phẩm hiện có. Dữ liệu về đánh giá sản phẩm, phản hồi khách hàng, xu hướng thị trường... giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu của khách hàng, từ đó đưa ra các sản phẩm phù hợp và đáp ứng thị hiếu.

Case study: Netflix và Procter & Gamble (P&G) sử dụng dữ liệu lớn để dự đoán nhu cầu của khách hàng, từ đó phát triển các sản phẩm/dịch vụ mới và cải tiến sản phẩm hiện có.

Những ứng dụng trên chỉ là một phần trong tiềm năng to lớn của dữ liệu lớn trong quản lý sản xuất. Với sự phát triển của công nghệ, Big Data sẽ tiếp tục mang đến những đột phá mới, giúp các doanh nghiệp sản xuất nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững.

4. Phần mềm quản lý sản xuất ứng dụng Big Data - Giải pháp tối ưu cho doanh nghiệp

Trong thời đại công nghiệp 4.0, dữ liệu chính là vàng. Nhưng khối lượng dữ liệu khổng lồ trong sản xuất lại trở nên vô nghĩa nếu không được khai thác và sử dụng hiệu quả. Đó là lý do tại sao doanh nghiệp cần một giải pháp phần mềm quản lý sản xuất mạnh mẽ, có khả năng tận dụng sức mạnh của Big Data để tối ưu hóa mọi hoạt động, từ quản lý kho, lập kế hoạch sản xuất đến kiểm soát chất lượng và bảo trì thiết bị.

SEEACT-MES - giải pháp phần mềm quản lý sản xuất thông minh của DACO - được thiết kế đặc biệt để đáp ứng nhu cầu này. SEEACT-MES không chỉ đơn thuần là một phần mềm quản lý, mà là một hệ sinh thái số, giúp doanh nghiệp chuyển đổi số toàn diện quy trình sản xuất, khai thác triệt để tiềm năng của Big Data và đạt được hiệu quả vượt trội.

SEEACT-MES mang đến cho doanh nghiệp:

Cung cấp cái nhìn toàn diện: Thu thập và tổng hợp dữ liệu từ mọi hoạt động sản xuất, cung cấp cho ban quản lý cái nhìn tổng quan, chi tiết và chính xác về tình hình hoạt động của nhà máy.
Hỗ trợ ra quyết định thông minh: Phân tích dữ liệu theo thời gian thực, cung cấp thông tin chuyên sâu để hỗ trợ ra quyết định kịp thời, chính xác, tối ưu hóa hiệu suất sản xuất và giảm thiểu rủi ro.
Gia tăng năng suất: Tự động hóa các quy trình quản lý, từ lập kế hoạch sản xuất, quản lý kho đến kiểm soát chất lượng, giúp giảm thiểu thời gian, công sức và nâng cao năng suất lao động.
Tiết kiệm chi phí: Tối ưu hóa sử dụng nguyên vật liệu, năng lượng và nguồn lực, giảm thiểu lãng phí và tiết kiệm chi phí sản xuất.

Hiện nay, Big Data không còn là một xu hướng mà đã trở thành yếu tố tất yếu cho sự phát triển bền vững của các doanh nghiệp sản xuất. Khả năng thu thập, phân tích và khai thác dữ liệu hiệu quả sẽ mang đến những lợi thế cạnh tranh vượt trội, từ việc tối ưu hóa quy trình sản xuất, nâng cao chất lượng sản phẩm đến việc dự đoán và phòng ngừa rủi ro.

Từ việc hiểu Big Data là gì đến ứng dụng vào quản lý sản xuất không chỉ đòi hỏi tầm nhìn chiến lược mà còn cần có công cụ hỗ trợ đắc lực. Phần mềm quản lý sản xuất ứng dụng dữ liệu lớn, như SEEACT-MES của DACO, chính là giải pháp tối ưu giúp doanh nghiệp sản xuất khai thác triệt để tiềm năng của dữ liệu, đưa ra quyết định chính xác và nhanh chóng, sẵn sàng thích ứng với những thay đổi không ngừng của thị trường. Để được tư vấn và nhận demo miễn phí về giải pháp SEEACT-MES, hãy liên hệ đến DACO theo hotline: 0904.675.995.

Xem thêm:

Sản Phẩm Liên quan