随着工业4.0和工业物联网(IIoT)的到来，数字化转型正在进行中。制造业开始使用实时生产数据驱动的分析，不仅要更好，更快的决策，还可以在整个组织中实现自动化。
通过传感器连接的设备边设备将海量数据提供给基于云的分析平台，这些平台能够比人类感知更快地分析和理解数据。这些数据可以用于推动公司的实时决策和重大流程改进。
本文将解释什么是制造分析，并列出需要考虑的用例。它还将解释在任何车间或工厂应用制造分析的好处和目标。
多年来，制造商一直使用数据来提高效率和提高市场份额。但今天最重要的变化是数据收集的方式。许多公司仍然使用零散的、传统的数据采集方法，由员工手工检查和记录因素、填写表格，并记录地板上机器的操作和维护历史。不幸的是，由于人为错误，这些方法非常不准确。它们还很费时间，容易产生偏见，并不能产生准确决策所需的分析质量。
但是通过在制造过程中进行数字转换，连接的设备可以减少与手动数据收集和文档相关的劳动力。并且因为这种技术和软件利用了高级分析和算法，所以派生的洞察力是实时和更可操作的。
自动机器数据收集正在推动下一代制造分析，解锁无数的高级用例，范围从简单的监控和诊断预测性维护和过程自动化。
在制造分析中，记录事件的数据捕获可以利用以提高设备利用率，降低成本，驱动过程改进，降低人的误差，并在深度上露出准确的机器条件和生产趋势。
实时生产数据急剧改变制造业。让我们考虑几个制造分析用例，即实时机连接使制造业:
预防性维护计划几十年来一直在制造。该想法是，通过基于使用的或基于时间的程序，不太可能发生意外的故障。通过应用分析，可以利用实时数据来执行超过防止故障。
它可以高精度地预测击穿的可能性和它将发生的那一刻。这通过允许技术人员在机器的最佳时间和阶段部件进行维修来降低成本。这减少了整体停机时间并提高了生产率。
学习更多关于制造业预测分析。
需求预测对于现代制造商至关重要，并完全控制供应链允许更好的库存控制。
但需求规划可能很复杂。随着数据科学方法的加入，供应链的端到端控制可以与实时车间数据结合使用，以更好地管理采购、库存控制和运输。可以生成高度精确的需求计划，以确定否则会被忽视的趋势。
通过更好地了解制造零件需要多长时间，工作需要多长时间，以及给定工作的预期成本和利润，制造商可以更好地估计他们对材料的需求，以改进计划。
周期时间在定价中起主要作用。了解零件创建的精确时间和相关成本可以实现精确的成本模型和优化的定价策略。设置过低会降低盈利能力，而设置过高可能会影响需求。先进的制造业分析平台可以将这些数据提前，以确保价格设置适当。机械技术可以帮助制造商优化他们的工作标准确保准确的周期时间。
对于许多制造商来说，保修支持可能是排水管。通常，保证包括一个更普遍的“单尺寸适合的”方法。这允许不确定性和意外问题进入等式。
通过应用数据科学和从现场的主动保修捕获信息，可以改进或更改产品以降低故障，因此成本。它还可以导致新产品线条的更明智的迭代，以积极避免现场投诉。
人工智能和先进机器学习算法的发展，已使机器人的崛起几乎不可避免。随着这些机器人的改进，它们在执行任务时提供的数据将会增加。
通过在基于强大的基于云的制造分析平台内包括此数据，可以在微观级别控制质量。机器人进化还将导致OEM机械制造商的机器结构。
产品开发是制造过程中一个昂贵的过程。为了保持竞争力，公司必须支付研发费用，以创建新的产品线，改进现有模式，并开发新的增值服务。
以前，这是通过过度迭代建模来完成的，以抵达最佳产品。但现在，数据科学和先进的制造分析可以模拟大部分过程。使用“数字双胞胎”和其他建模方法，几乎可以产生真实的条件，以预测性能并降低研发成本。
自动化质量控制已经走了很长的路要走。它从跳闸传感器，掉线和其他机械设备演变为高度复杂的高级光学器件集合。通过将这些设备绑在数据收集中，传感器可以通过光学，温度和高级视觉应用（如热和红外检测）向流添加数据，以准确控制停止。这也允许更高的速度，较低的劳动力和任何工厂的圣杯 -“熄灯”制造。
与来自生产机器的数据一样，数据也可以从运输中的材料中获取，并直接从供应商设备传输到软件平台，以帮助在供应链中提供端到端可见性。
利用制造分析，企业可以以“控制塔”的形式管理供应链，引导和重定向资源以加速或减速。当感知到新的需求时，它们还可以订购备份供应和缓冲库存，当中断发生时触发二级供应商。
环境意识对于先进制造系统至关重要。制造分析可实时提供这种感知。随着成本、质量、产品开发和客户满意度的优化，这使得公司更具竞争力。制造分析通过利用生产设备产生的海量数据流，使公司能够提高生产率和盈利能力。通过直观的可视化工具、仪表盘、机器学习算法和高级分析，公司的管理者和决策者可以获得可操作的见解。
我们相信制造分析的好处分为三个不同的类别：
因为可以通过分析中显示的洞察力优化进程，所以可以显着降低成本。以及机器人的增长，以及自主或半自动机器决策，减少了劳动力。对于预测和规范性的维护计划，同样是真的，以便通过降低停机时间和管理零件库存来降低成本并提高生产率。
通过生产，库存管理和需求和供应计划的实时见解，制造商可以快速响应需求的变化。假设数据告诉他们它们是接近最大的能力。在这种情况下，它们可以添加加班，添加容量，改变流程，或调整生产的其他方面，以响应和维护交货时间。
随着制造分析提供的能力的增加，也存在杂项效益。这些包括降低能耗，更安全的环境协议，降低依从性错误，并提高客户满意度。
制造业中的传统数据收集是分散的，并且容易出错。将数据转化为有意义的行动和决策也是一项挑战性。信息被延迟，不完整，或者包含无意的人类偏见（例如舍入部门计数或下降时间）。制造分析旨在对Untito数据进行实时分析，并使用它以实现更好，跨越企业的最佳决策，甚至完全自动化这些决策。
通过在问题发生前发现问题，可以优化生产流程，并显著提高整体设备利用率。它还有助于简化供应链，并在其中创造透明度。因为制造分析使用先进的机器学习算法，它可以帮助识别机会和优化流程。
正如在上面的制造分析用例中所看到的，产品使用可以包括在产品的新开发中。与数字孪生技术和新产品保修信息一起，它可以驱动新的、更好的产品，降低故障率，降低生产成本。这些相同的用例可以驱动增加吞吐量通过迅速检测和警报机器级别的问题。这减少了停机时间和废料速率。
由于能够收集生产数据并利用这些数据在日常工作中做出更好决策的技术的发展，制造业正在经历巨大的变化。
然而，在决定在车间中启用分析的正确解决方案时，制造商应该考虑一些关键-值支柱。以下是在考虑解决方案时应该问的一些问题:
我们想把你介绍给机械计量制造分析软件。我们的平台可以实现实时，自主收集机器数据，以便准确生产报告。各种级别的利益相关者可以轻松消耗外开箱报告和可视化，以减少下降时间，识别生产瓶颈，增加能力，跟踪您最重要的KPI，并实现商店地板的完整可见性和控制。
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