5种方法实时监控增强智能制造

制造业一直以来都是由改进制造过程的发明来定义的。在17世纪，工业化是一个时髦词，它的应用将生产率提高到了天文数字的高度。到20世纪，工业化已经结束，被称为精益制造的概念被引入企业，这种模式的转变再次提高了制造商的生产率水平。如今，数据分析和实时监控正在以不同的方式推动增长。

在智能制造或工业4.0中，实时监控的重要性再怎么强调也不为过。统计数据显示，81%的生产设施依赖于数据分析提高生产力．虽然这一统计数据突出了数据分析和实时监控的重要性，但它仍然存在“如何使灯光出厂”未解答的问题。因此，我们已经概述了五种重要的方式数据分析改善了使用案例研究的制造。

通过实时监测改善制造程序

实时监控已经帮助许多企业解决了诸如处理停机时间、提高设备效率和物流管理等老问题。这是因为它有能力提供与制造业务相关的商业见解和可操作的情报。为了更好地理解它对制造商的价值定位，这里有一些例子。

洛克希德马丁的离散事件仿真与调度

2006年，洛克希德·马丁公司获得了美国空军装配第五代F-35联合攻击战斗机的合同。到2011年，该项目遇到了与日程安排和昂贵的改装有关的问题，导致最后期限延长，预算超支。

为了消除这些挑战，洛克希德马丁转向实时模拟和监测改进其调度时间表和库存挑战。使用Simio建立了一个离散事件仿真模型，并集成到洛克希德马丁的企业生产模型中。该仿真模型用于实时监测整个生产过程，以创造可行和高效的生产计划。结果改善了工艺效率，有助于洛克希德马丁迎接战斗机的生产目标。

在卡罗来纳州精密制造中减少停机时间和材料废物

扩大业务服务的任务，包括新的报价总是需要成本，卡罗莱纳精密制造公司的情况也不例外。企业进军零部件制造业是一件困难的事情，因为它遇到了理解机器数据和优化生产周期的挑战。

为了缓解这些挑战，Carolina Precision Manufacturing转向了数据分析。通过MachineMetrics，制造企业开发了一个实时监控模型，帮助其管理车间生产率并获得业务洞察力优化其整体设备效率水平．最终，制造企业减少了停工时间，消除了材料浪费。其他好处包括:

优化机器利用率
车间数据的实时可见性
改善运营商问责制
第一年的零部件生产节省了大约150万美元

在医疗设备制造工厂提高轨道和可追溯性精度

一家国际医疗设备制造商利用纸张和手动跟踪程序来促进其设备的开发。在整合食品和药物管理局(Food and Drug Agency)要求的三流医疗设备法规时，这一过程因可追溯性问题而陷入困境。它遇到的其他挑战包括管理维护计划和产品质量方面的困难。

为了消除这些挑战，制造商转向制造企业系统(MES)及其提供的实时监控。有了实时监控流程，企业就能够在生产周期中巧妙的轨道和跟踪实例适用FDA规定的地方。因此，制造商能够在生产医疗设备时实时集成指定的合规要求。通过实时监控，制造商能够消除三个质量管理人员审查生产设备的成本。

在圣马特奥社区学院降低运营成本

圣马特奥社区学院区有大约4万名学生，他们来自90个职业和技术项目。这些计划包括跨医疗保健和工程领域的离散事件制造活动，众所周知，这些活动消耗大量能源。

为了降低运营成本，学院转向了数据分析和监控能耗速率部门的实时数据。在施耐德电气的帮助下，学院能够实现其制造部门的实时能源监测，这有助于大幅降低耗电量。实时监控系统捕获的信息还有助于将能源分配给特定的制造设备和流程。

国民油井华高(NOV CAPS)提高整体设备效率

在Nov Caps，为了通过优化机器来提高运营效率，公司探索了MachineMetrics平台的功能，以及其捕获和评估数据的能力，以获得可操作的洞察力。

NOV CAP成功地将两个工厂的60台数控机床连接到MachineMetrics平台。MachineMetrics捕获了数控机床产生的所有数据，并将数据集组织到相关的类别中。这些分类使得评估机器的日常改进数据成为可能。在3个月内，通过获取MachineMetrics平台上的可视化数据，NOV CAP解决了系统问题，并将数控机床的使用率提高了20%。