先进的制造是一种艰难而复杂的努力。随着消费者的口味和趋势加速了对新产品的渴望和现有产品的寿命缩短，今天的制造商必须依赖大数据来帮助他们在合适的时间管理，预测和追求正确的产品。PWC的一项研究表明，高于92％的制造商将他们的决策考虑为高度数据驱动或某种程度上的数据驱动。
人们很容易将大数据视为一个需要管理的庞大实体，以便获得正确的见解。但是可以使用不同类型的数据，这取决于公司的成熟度级别，以及管理人员和涉众可以部署的软件类型，以改进企业和工厂级别的决策。我们称之为制造分析旅程，它包括四种类型的数据分析。
随着制造商在分析能力上的成熟，他们从描述性分析转向说明性分析。
这些信息可以产生价值，帮助开发产品策略，并帮助用户理解随着时间的推移的趋势。它可以应用于广泛的类别，如质量、财务和收入。但描述性分析仅限于其向后看的性质。虽然可以出现有助于作出决策的有用模式和趋势，但对当前和未来的情况的应用是有限的。对于高度受数据驱动的公司，还会使用其他类型的数据分析。
诊断分析值的一个示例在确定警报是否有效。由于今天的连接工厂产生了从大量传感器和边缘设备收集的大量数据，因此诊断分析可以限定警报并对其进行分类，以便人类运营商可以理解它们并采取行动。随着来自大量传感器的数据量，机器学习可用于开发准确解释原因发生的模型，这允许准确的决策。
数据是使MachineMetrics如此擅长所做的事情。在MachinineMetrics，数据的目标是赋予广泛的机器学习算法和深层分析，以建立实时，可操作的平台，以通过OEE和制造效率提升来驱动价值。结合通过固定的HMIS以及便携式设备可视化的定制仪表板，可以基于这些分析的功率来进行决策，以赋予操作符和驱动效率。
对收集和使用分析进行实践的深入资源，以推动车间较大的效率
决策策略随着企业的成熟而变化。分析的类型也发生了变化。对于那些不是高度数据驱动的公司，79％的重点他们的分析包括描述性和诊断。在频谱的另一端是高度数据驱动的公司，预测和规定分析占其分析利用率的54％。MachinImetrics帮助其客户实现深层分析的好处，并有助于为其运营单独应用。
对于“有点数据驱动的”和“高度数据驱动的”组织来说，工业物权机构的到来意味着使用先进制造技术的人可以利用设备和软件来专注于分析的最佳结果的合适组合。工业物联网技术和软件提供不同设备类型之间的互操作性，以标准化分析软件中使用的数据。MachinImetrics的客户遇到了这一点，并使用它与其他解决方案集成，例如ERP系统，调度和规划工具，以及OEE软件．
如果没有安装在设备上的传感器和边缘设备，就不可能收集大量数据。通过MachineMetrics，客户能够实时利用这些数据，允许在分析程序中对数据进行最精确的迭代。通过部署传感器和边缘设备，可以消除延迟，尽可能创造接近即时的信息。
鉴于使用IIT设备收集的大量数据，原始数据意味着没有分析。这样的原因是人类无法将数据处理到有意义的决策中。然而，除了利用的分析类型之外是能够可视化结果以制定这些决定的能力。今天的IIT技术提供了将分析结果移动到可视化格式的能力。交互式仪表板，定制屏幕和优化的手持设备，如平板电脑和手机允许操作员，技术人员和经理看到其机器和植物地板的视觉表示。
数据集合允许准确的资产监控，实时条件监控，实时生产统计和利用报告。它可以用自定义的运算符仪表板和适当的通知和警报提供这些目的。这允许准确地监控停机和质量性能以及设置和转换的可操作区域。更进一步的是，数据分析有助于推动更多地洞察所收集的数据，这有助于确定趋势，精确的原因和效果关系，解释生产瓶颈，甚至发射预测维护计划．
使用上述类型的数据分析，制造商可以与现有公司软件集成，以提高其性能，同时提供实时信息，从工厂楼到公司办公室来推动整个企业的优化决策。
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