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互聯(lián)制造,數(shù)據(jù)分析如何重塑制造業(yè)

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
根據(jù)IDC預測,到2021年全球將有七成以上的制造企業(yè)使用數(shù)據(jù)來增強自動化和運營。

就制造業(yè)而言,無論是“工業(yè)4.0”的技術浪潮,還是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為“新基建”重點方向之一,制造業(yè)轉向數(shù)據(jù)驅動的大潮早已洶涌澎湃。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將實體資產(chǎn)與系統(tǒng)及人員銜接起來,讓數(shù)據(jù)在工廠中自由流動,幫助企業(yè)提升生產(chǎn)效率,這也就是現(xiàn)代化生產(chǎn)中所追尋的“互聯(lián)制造”。

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根據(jù)IDC預測,到2021年全球將有七成以上的制造企業(yè)使用數(shù)據(jù)來增強自動化和運營。正如數(shù)據(jù)已成為各個行業(yè)的驅動力一樣,制造業(yè)的下一次進化也將通過數(shù)據(jù)和分析提高運營效率。制造企業(yè)將利用新的數(shù)據(jù)源,并以創(chuàng)新的方式運用這些信息,來實現(xiàn)更高效的產(chǎn)品開發(fā)、供應鏈和生產(chǎn)力。“數(shù)據(jù)驅動型組織獲得客戶的可能性會提高23倍,保留客戶的可能性會提高6倍,盈利的可能性則會提高19倍”,麥肯錫近日發(fā)布的這一報告讓制造業(yè)轉向數(shù)據(jù)驅動顯得更加迫在眉睫。

互聯(lián)制造的興起

目前,制造業(yè)已開始采用實時數(shù)據(jù)流來改善運營模式。實時捕獲的數(shù)據(jù)可對設備維護、需求波動以及供應鏈中斷做出響應,從而提高生產(chǎn)效率并降低維護成本。為了充分把握實時數(shù)據(jù)流帶來的商業(yè)機會,制造企業(yè)必須重新考慮他們的數(shù)據(jù)管理方法,把重點放在有效的數(shù)據(jù)運用上。這種由數(shù)據(jù)分析驅動的“互聯(lián)制造”方法正助力傳統(tǒng)制造業(yè)朝著更加高效的運營模式發(fā)展,從而為企業(yè)、股東和客戶帶來價值。

例如,有些企業(yè)利用實時監(jiān)控來優(yōu)化生產(chǎn)流程,并管理物流;有些企業(yè)則依據(jù)數(shù)據(jù)進行預測性維護,取代傳統(tǒng)的嚴格按照時間表進行維護的方式;還有些企業(yè)利用計算機視覺等先進的分析工具,通過視覺圖像和視頻推送來改進品質控制。

五大數(shù)據(jù)分析應用

通過運用數(shù)據(jù)和先進的分析方法,制造企業(yè)可以實現(xiàn)各種功能強大的應用,特別是以下五個方面:

1. 實時流程監(jiān)控

實時流程監(jiān)控提供了針對運營狀態(tài)的一致、實時監(jiān)控視圖。這些數(shù)據(jù)可以深入了解關鍵性的傳感器參數(shù)和關鍵績效指標(KPI),并且可以衡量周期時間、生產(chǎn)率和缺陷率等生產(chǎn)指標。

2. 預測性維護

數(shù)據(jù)在制造業(yè)中發(fā)揮作用的最重要方式之一是設備維修和維護。制造企業(yè)可以根據(jù)設備的實際情況,以傳感器數(shù)據(jù)為依據(jù)來預測維護需求,以此降低成本并提高效率,而不必像以前那樣依賴于被動式維護。當運行技術數(shù)據(jù)(傳感器數(shù)據(jù))與信息技術數(shù)據(jù)(MES、ERP等)相結合,就可通過優(yōu)化停機時間安排、分配人力和降低物流成本帶來出色的效果。

3. 計算機視覺提升質控

利用計算機視覺,制造企業(yè)能夠以前所未有的速度和精度自動進行外觀檢查,從而使計算機可以有效管理質量控制,同時降低成本,并防止整個制造流程出現(xiàn)缺陷。

4. 產(chǎn)量優(yōu)化

為了提高盈利能力,制造企業(yè)必須不斷優(yōu)化其整個工廠的制造產(chǎn)量和生產(chǎn)水平。數(shù)據(jù)、分析和機器學習可以通過動態(tài)識別和消除瓶頸,提高生產(chǎn)率,減少庫存并提高資產(chǎn)利用率來幫助優(yōu)化產(chǎn)量,所有這些都會對制造企業(yè)的營收和利潤產(chǎn)生顯著的影響。

5. 供應鏈優(yōu)化

供應鏈應用范圍非常廣泛,從簡單的提供庫存水平可見性到復雜的供應鏈優(yōu)化和轉型,實時數(shù)據(jù)和高性能分析使供應鏈績效達到了新的高度。

所有這些基于數(shù)據(jù)的現(xiàn)代增強功能都在使制造業(yè)變得更好,優(yōu)化產(chǎn)量并簡化實現(xiàn)過程。

 

責任編輯:趙寧寧 來源: Cloudera
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