制造分析如何彻底改变您的工厂？
制造分析如何彻底改变您的工厂？数据分析是现代制造的重要组成部分，可促进实时洞察、流程优化、预测性维护和许多其他好处。这篇博文探讨了制造业中的数据分析如何彻底改变互联工厂的各个方面。
在工业 4.0 和最新技术进步的推动下，工业部门经历了快速扩张。全球智能制造市场预计将以 13.1% 的复合年增长率 (CAGR) 增长，从 2022 年的 2778.1 亿美元（以美元计）增长到 2029 年的 6584.1 亿美元。数据分析工具是智能工厂的关键要素。
未来的制造业以网络工厂为中心，其中每个组件和设备都可以相互通信，从而提供增强的流程可视性。这一愿景是通过通过工业物联网(IIoT) 连接到机器软件和应用程序的智能传感器和设备来实现的。
互联工厂的一个基本方面是数据分析在制造中的应用。技术可以实现车间人员、机器人和传感器之间自动、无缝的信息共享，为智能制造做出贡献。互联设备会生成大量数据，通过边缘计算和连接，可以对这些数据进行转换以进行分析和理解。
实时信息有助于全面了解诊断评估、预测性维护、改进决策和流程增强。我们深入研究工业领域数据分析的优势，以及这些尖端解决方案的实施如何彻底改变您的业务。
什么是制造业分析？
制造业分析是工业 4.0 的基本概念，概述了利用机器数据和操作系统来增强制造公司的运营。除了确保产品质量、改进决策和降低成本之外，这些数据在提高生产力和绩效方面也发挥着至关重要的作用。
通过实时、网络化的数据收集，可以最大限度地减少人为错误，从而实现更快的决策和流程修改，从而彻底改变制造业。在当前全球化和竞争激烈的行业中，这项技术的采用可能是成功与否的关键。通过更好地了解关键绩效指标，公司可以更有效地实现其业务目标。
您如何从制造分析中受益？
制造分析提供实时情境感知，实现业务数字化，并通过优化成本、提高质量、加速创新和重新定义客户体验为决策者提供竞争优势。制造组织正在利用工厂分析来理解大量数据，从而提高其运营的盈利能力和生产力。通过采用机器学习模型和数据可视化工具，制造商可以从数据中提取见解，简化工作流程并提高效率。建立连续的数据收集和共享流可以提高敏捷性、效率和灵活性。
提高生产力和预测性维护
在现代制造业中，人和机器协同工作，每台机器和流程的无缝运行对于企业的成功至关重要。一个错误可能会对您的利润和整体生产产生重大影响。使用正确的分析工具通过提供定期通知和远程监控来确保持续的性能。
支持物联网的传感器和边缘技术与预测性维护的集成可以在问题影响生产之前向他们发出警报，从而将您的员工从问题解决者转变为主动修复者。由实时制造分析提供支持的报告仪表板可以在一个地方全面检查资产和流程状态。制造商无需等待设备故障，而是可以通过使用预测性维护方便地安排维护并防止计划外停机。这不仅提高了生产过程的整体可靠性和效率，而且还减少了与计划外维护和设备故障相关的费用。
优质的服务
为了跟上近年来消费者期望的迅速变化，对于制造企业来说，获取客户情报和数据现在比以往任何时候都更加重要。他们必须通过数据分析最大限度地提高供应链管理并产生高利润。
即时洞察可以通过考虑季节性、市场波动和其他因素来预测未来趋势和客户需求。借助智能技术，可以通过整理数据、分析重要结果和数字以及生成富有洞察力的报告来增强服务和产出。更好的估计和规划成为可能；例如，通过制造预测分析，您将更好地掌握每项任务需要多长时间、成本多少以及需要哪些供应品。
同样重要的是客户服务方面的优势。更好地了解您的客户有助于您响应他们不断变化的需求，建立更牢固的联系，并战略性地修改程序以实现更高的标准。
降低开支
先进的分析技术可以加快识别公司的成本削减机会。不同的、未连接的设备之间的数据共享创建了群体智能，这是工厂中常用的一种流行的物联网应用程序，可帮助安排生产、减少瓶颈并提高生产力。通过利用这项技术，您的生产可以通过提高安全性、效率和预测性维护来节省成本，同时还可以通过增值服务产生净新收入。
数据有助于确定适合自动化的领域，从而减少浪费、提高生产率、降低成本并提高满意度。随着时间的推移，实时分析可以全面洞察您的制造流程，突出显示可能被忽视的显着成本节省领域。
制造分析的主要商业理由
下面提到了将制造分析集成到您的业务中的一些核心商业理由：
供应链
- 需求预测
- 订单处理
- 库存管理
- 供应商表现
- 运输分析
- 预警系统
产品能力
- 即时质量保证
- 主要原因
- 可靠性
- 保证
现场协助和维护
- 库存控制
- 供应商表现
- 运输分析
建设生产工厂
- 设备及过程实时监控
- 加工能力
- 最大限度地维护
- OEE 和制造产量
制造分析之旅：从洞察到行动
但如何才能实现这些商业目标呢？制造分析之旅旨在将从生产数据中收集的信息转化为见解，随后转化为增强业务的决策。
- 该过程的第一步是识别业务用例。大多数制造商都努力实现类似的目标，例如增加收入、建立高效的工厂以及提高产品的质量和可靠性。让我们从左到右浏览一下该流程，以了解如何实施您的制造见解。
- 最初确定业务用例后，组装数据是该流程的下一阶段。不幸的是，大量数据来自互联设备、传感器和制造业的工厂车间，并且这些数据经常存在于孤岛中。此外，您还可以获得有关供应商、程序、机械、销售等的数据。您必须收集数据、合并数据、清理数据、过滤数据（如有必要），并为制造业中的数据分析做好准备。
- 之后，您可以开始自动化程序来搜索数据以查找产量、停机时间、保修索赔和故障等信号。在进行一些初步研究后，您可能会确定要采用一些典型的观点。可以制作实时监控的应用程序和可以再次应用于不同类型数据的仪表板。
- 除了简单的仪表板之外，您还可以使用复杂的分析软件创建模型以进行其他基于预测的分析。产品测量值、压力和温度读数可能是您的一些输入数据。模型可用于验证或预测生产水平、设备故障和产品质量。
制造分析的目标
制造分析旨在从简单的描述性数据收集和显示过渡到实时预测数据利用。这种演变有助于以最小的风险和开销识别设备和流程问题、降低成本并优化整个供应链的效率。制造分析使从首席执行官到车间工人的所有员工都可以获得这些信息。
借助制造分析可以显着提高企业的最终产出。各种程序，包括数据驱动的产品优化、缺陷密度水平管理以及购买模式和客户反馈的分析，都有助于这种改进。物联网传感器和机器学习模型等工具用于数据驱动的产品优化，使制造商能够根据各种变量优化生产。
通过仔细检查产品的使用方式，制造商可以改变组件以实现更高的使用率。保持低缺陷密度比至关重要，制造商现在可以通过从数字工厂收集的数据更好地识别导致更高缺陷密度的工艺条件。客户分析可以了解客户的购买模式和生活方式偏好，帮助制造商根据未来购买习惯的信息生产和提供客户真正想要的产品。
制造分析有助于提高产量和吞吐量。异常检测是实现这一目标的主要方法。工厂主管可以通过使用异常检测在生产早期通知他们产品缺陷，从而在不影响产量的情况下快速解决问题。异常检测结合物联网传感器、历史数据和机器学习算法来识别表明即将发生问题的异常数据。
此外，制造分析可以降低设备故障或停机的成本和危险。这是通过识别无利可图的生产线或瓶颈、对重要资产进行预测性维护、预见故障并最大限度地减少机器停机时间来实现的。
总结
企业应该通过在工业领域采用分析、改变公司格局并防范潜在威胁来适应时代的变化。工业4.0的道路已经确定，问题不在于企业是否会使用分析，而在于何时实施商业智能。分析是迈向工业 4.0 之路的最后一步；没有它，智能物联网设备收集的信息本质上毫无意义。随着采用率的增加，采用分析的企业正在获得竞争优势。尽管制造业是 BI 采用率最高的行业之一，但仍有很长的路要走。
虽然该行业的主要品牌已经接受了物联网和分析，但中小型企业需要迎头赶上。借助云计算和分析即服务等创新，企业不再需要在分析方面进行大量前期投资。他们可以简单地尝试一下，发现它可能带来的强大见解和优势，然后扩大其用途。这就是智能工厂 MOM 解决方案发挥作用的地方。它为组织用户提供自助分析功能，使他们能够理解数据并及时做出对其组织成功至关重要的决策。毫无疑问，未来是数据驱动的，有准备的人就会成功。信任智能工厂 MOM 解决方案等装备技术作为指导，确保获得创新的工业解决方案和工具来进行有针对性的数据分析，最终改善公司业绩。
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