什么是制造业分析？
制造业分析是利用制造业的运营、事件数据和技术来确保质量、提高绩效和产量、降低成本以及优化供应链。制造业分析是被称为工业 4.0 的更广泛革命的一部分，在这场革命中，工厂有望通过采用云和物联网 (IoT) 等新技术，发展为自我运营和修复的实体。
历史上，制造商无法利用和使用来自端到端制造流程的，来自供应链到生产到交付再到客户使用的所有数据。他们必须依靠非常复杂、昂贵的工具，这些工具只能从操作员或机器那里收集信息。这可能需要几周时间才能确定制造过程为什么崩溃。在当今竞争激烈的世界中，等待数周甚至几天才答复已经不能满足了。此外，制造商需要全面了解从供应到最终客户的整个过程，以获得 360 度视角并真正优化产出。
制造业分析依靠预测分析、大数据分析、工业物联网 (IIoT)、机器学习和边缘计算来实现更智能、可扩展的工厂解决方案。借助制造业分析，您可以实时获得切实可行的见解。而且，您只需购买一个软件包来解决所有需求。制造业分析旨在从无限数量的来源收集和分析数据，以确定需要改进的领域。它们从机器跨越到人，从来料订单跨越到订单交付。以易于理解的方式收集和重新格式化数据，以显示过程中存在的问题。制造业分析会收集和处理大量数据，以显示见解，然后您可以采取行动或设置自动业务流程以实时响应。
制造业分析的好处
制造业分析提供实时情境感知。它通过实现业务数字化、优化成本、提高质量、加快创新和重新定义客户体验，为决策者提供了竞争优势。制造业分析通过将海量数据投入使用，帮助制造公司提高运营的生产力和盈利能力。使用机器学习模型和数据可视化工具，制造商能够在数据中发现见解、优化流程并最大限度地提高性能。
制造业分析的主要业务案例
- 供应链
- 需求预测
- 订单管理
- 库存优化
- 供应商绩效
- 运输分析
- 早期预警系统
- 产品质量
- 实时质量监控
- 根本原因
- 可靠性
- 保修
- 现场服务和支持
- 库存管理
- 供应商绩效
- 运输分析
- 创建高效的工厂
- 实时设备和流程监控
- 加工能力
- 优化维护
- 设备综合效率和工厂生产力
制造业分析之旅 - 从见解到行动
但是，你如何实现这些业务目标？制造业分析之旅旨在将您从所有制造业数据中收集的数据转化为见解，然后转化为对业务产生积极影响的行动。正如你可以在下图中看到的那样，过程始于识别业务使用案例。大多数制造商都有他们努力实现的类似目标，包括提高产品质量和可靠性、增加收入以及创建高效的工厂。让我们在整个过程中从左至右学习将制造业见解转化为行动的所有步骤。
首先确定了业务使用案例之后，过程的下一步是汇编数据。不幸的是，在制造业中，有太多数据来自工厂车间、连接的设备和传感器，以至于数据通常存在于孤岛中。您还拥有供应商、流程、设备、销售以及许多其他类型的数据。如果我们需要并基本上为分析做准备，那么你需要对这些数据进行整理、合并、清理、筛选。
一旦执行此操作，您就可以开始自动化流程，以查找缺陷、保修索赔、停机时间或数据收益等信号。在我们完成一些初步探索之后，我们可能会决定用一些标准的方式来查看事物。我们可以创建用于实时监控的，可以与新类型的数据一起使用的应用程序和仪表板。
除了基本仪表板之外，您还可以使用高级分析应用程序构建模型，用于进一步基于预测的分析。一些输入的数据可能是压力、温度或产品测量值。您可以使用模型来检查或预测生产量、设备故障和产品质量。
一旦我们有了良好的预测模型，我们希望能够推出警报。警报的一个例子是移动设备。
制造业分析的目标
制造业分析的目标是从简单的数据收集和显示（描述性）转向能够实时（预测性）利用这些数据来检测流程和设备的问题，降低成本并最大限度地提高整个供应链的效率，减少开销和风险。制造业分析使从首席执行官到车间工作人员的每个人都能获得这些见解。
制造业分析可以帮助提高公司最终产品的质量。它通过多个流程来实现这一点，例如数据驱动的产品优化、管理缺陷密度水平以及分析客户反馈和购买趋势。数据驱动的产品优化可以依靠物联网传感器和机器学习模型来优化基于多因素的生产。通过详细分析产品使用情况，制造商可以减少或增加导致更高使用率的组件。作为制造商，您必须将缺陷密度比保持在低水平。通过从数字工厂收集的数据，制造商现在可以更具体地了解导致缺陷密度增加的过程状态。客户分析使您能够了解客户的购买习惯和生活方式偏好。有了未来购买行为的信息，制造商可以更准确地生产和交付客户实际想要的东西。
制造业分析还可以提高产量和吞吐量。它做到这一点的主要方法之一是通过异常检测。异常检测可以在生产早期向工厂主管提醒其产品中的缺陷，这样他们就可以快速解决问题，而不影响产量。异常检测利用物联网传感器、历史数据和机器学习算法的组合来检测异常数据，这些数据可能表明正在发展的问题。
制造业分析还可以降低与停机或设备故障相关的风险和成本。实现这一情况的方法是识别瓶颈或无利可图的生产线，通过预测故障和减少机器停机时间，利用预测性维护关键资产降低成本来实现。