製造分析是什麼？
製造分析是在製造業中，使用運營和事件數據，以及技術來確保品質、提高績效和產量、降低成本和最佳化供應鏈。製造分析更是被名為工業 4.0的大革命之一部分，這革命中，期望工廠以採用雲端和物聯網 (IoT)等新技術，發展為自發和自癒的個體。
從歷史上看，製造商無法利用和使用來自端到端製造過程的所有數據，從供應鏈到生產，再到運送到客戶使用。他們將不得不依賴非常複雜且昂貴的工具，這些工具只能從操作員或機器那裡收集資訊，可能需要數週時間才能確定製造過程出現故障的原因。在當今競爭激烈的世界中，等待數週甚至數天的答覆已不再足夠。而且，製造商需要全面了解從供應到最終客戶的整個過程，以便獲得360 度視野，並真正最佳化其產出。
製造分析依靠預測型分析、大數據分析、工業物聯網 (IIoT) 、機器學習和邊緣計算來實現更具智慧和可縮放的工廠解決方案。您可以透過製造分析，即時獲得可實行的見解。而且，您只需購買單一軟體組合，即可滿足您的所有需求。製造分析旨在建立和分析，來自無限數量來源的數據，以確定需要改進的領域。數據來源從機器到人，甚至從收到的訂單到該訂單的運送。數據以一種易於理解的方式收集和重新格式化，以顯示過程中存在的問題。製造分析收集和處理大量數據來顯示見解，然後您可以採取行動或設置自動業務過程作即時回應。
製造分析的好處
製造分析提供即時情境察覺，並透過數位化業務、最佳化成本、提高品質、加速創新和重新定義客戶體驗，為決策者提供競爭優勢。製造分析正在透過將大量數據投入，幫助各製造公司提高他們的運營的生產力和利潤。製造商使用機器學習模型和數據可視化工具，可以發現數據中的見解、最佳化過程和最大化績效。
製造分析的主要業務案例
- 供應鏈
- 需求預測
- 訂單管理
- 庫存最佳化
- 供應商績效
- 運輸分析
- 預警系統
- 產品品質
- 水質監測
- 根本原因
- 可靠度
- 保固
- 工廠服務與支援
- 庫存管理
- 供應商績效
- 運輸分析
- 建立有效率的工廠
- 即時設備和過程監測
- 製程能力
- 最佳化維護
- OEE 和工廠生產力
製造分析程序 - 從見解到行動
但是您如何達到這些業務目標呢？製造分析程序旨在將您從所有製造數據中收集的數據轉化為見解，然後將其轉化為對業務產生積極影響的行動。正如您在下面的圖表中看到，程序從識別業務用例開始。大多數製造商都在努力實現類似的目標，包括提高產品品質和可靠性、增加收入和建設高效率的工廠。讓我們從左到右完成整個程序，查看製造見解轉化為行動的所有步驟。
在首先確定業務用例之後，程序的下一步是組裝數據。不幸的是，在製造業中，有太多來自工廠車間、連接設備和感測器的數據，而這些數據通常處於孤島狀態。您還有供應商、過程、設備、銷售和許多其他類型的數據的數據。你需要整合這些數據，將它放在一起、合併和清理，如有需要時更要過濾它，並為分析作基本的準備。
完成此程序後，您就可以開始自動化過程，尋找數據中缺陷、保固索賠、停機時間或產量等信號。我們完成一些初步搜索後，可能會決定一些我們想要查看事物的標準方式。我們可以為即時監測和儀表板建立應用程式，而這些應用程式可以與新類型的數據一起重複使用。
除了基本的儀表板，您還可以使用高級分析應用程式來建立模型，以進行預測為本的高級分析。您所輸入的數據可能是壓力、溫度或產品測量值，亦可以使用模型來檢查或預測產量、設備故障和產品品質。
當我們有了一個好的預測模型，就希望能夠發出警報，而其中一個警報例子是在行動裝置上。
製造分析的目標
製造分析的目標是從簡單的數據收集和顯示（描述性），轉變為能夠即時利用該數據（預測性），來偵測過程和設備問題，以較少的經常性開支和風險，來降低成本和最大化整個供應鏈的效率。從總經理到工廠車間工人，每個人都可以得到製造分析的見解。
製造分析可以幫助提高公司最終產品的品質，它以多個過程來達到這一點，例如數據驅動的產品最佳化、管理缺陷密度水平，以及分析客戶反饋和購買趨勢等。數據驅動的產品最佳化，可以依賴物聯網感測器和機器學習模型，以多種因素來最佳化生產。透過詳細分析產品使用情況，製造商可以減少或增加導致更高使用率的組件。作為製造商，您必須保持低缺陷密度。製造商現在可以透過從數位工廠收集的數據，更確切地了解導致缺陷密度增加的各個過程情形。客戶分析讓您能夠了解客戶的購買習慣和生活方式偏好，有了未來購買行為的資訊，製造商可以更準確地生產和運送客戶真正想要的東西。
製造分析還可以提高生產良率和產出量，它主要執行的方法之一是透過異常偵測。異常偵測可以在生產初期提醒工廠主管他們的產品有缺陷，他們因此可以快速解決問題，而不會影響輸出。異常偵測利用物聯網感測器、歷史數據和機器學習演算法的組合，來偵測異常數據，這些數據可能表明存在問題。
製造分析還可以降低與停機或設備故障相關的風險和成本，這是透過識別瓶頸或虧損的生產線，以及透過預測故障和減少機器停機時間，以預測型維護來降低關鍵資產的成本來實現。