大数据和制造齐头并进，因为制造业务中的发生了很大，可衡量并能够优化。数据流的大小，相关性和数量越来越大，因为制造商植入强大的能力，预测和洞察数据可以解锁他们的业务。

但是，只有制造商可以成功开发文化并部署支持制造数据的自动实时收集的基础架构，才能访问数据的真实值。如果他们能够这样做，他们不仅能够体验快速的创造和立即生产率获得，但它们可以在成功基础上建立更高级的使用案例，基于更高的数据，更多的数据来源以及更多数据来源和自动化。

为什么收集数据对制造商如此重要?

一句话：可见性．通过收集数据，制造商能够更好地衡量、理解和优化生产。有了正确的数据摆在他们面前，就更容易做出基于事实的决定。这就是为什么拥有准确的、实时的生产数据非常重要，这对所有利益相关者来说都是大众化的:

• 操作员可以在显示机器状态，部分计数或其他KPI的计算机上使用接口，以确保他们正在满足生产目标。
• 工厂经理可以使用可见的生产仪表板来查看操作员在哪里需要支持，或者机器何时停机。
• 工程师可以使用汇总的生产数据来发现瓶颈，并相应地调整流程。

这都是制造商进步之旅的一部分。随着他们变得更加“数据成熟”，他们可以开始用他们的数据驱动更高级的用例，而不仅仅是简单的数据收集和可见性。我们称之为“制造分析之旅”，并在关于制造分析的全面电子书．

考虑到这么多制造商仍未收集数据，或仅使用手动报告，可以成为部署解决方案的主要竞争优势，可以实时监控和收集制造数据。这不仅可以帮助客户赢得客户，但它也创造了一种植根于有效的数据驱动的决策的更精简的操作。

制造业数据收集的好处

对现代制造商来说，收集数据的好处是多方面的。虽然这不是一个详尽的清单，但数据驱动策略的采用者可以看到以下形式的好处:

• 通过理解和减轻最严重的停机原因，显著减少停机时间
• 通过减少生产瓶颈，优化工厂的效率和生产力
• 基于实时通知和机器条件的更强大的维护程序
• 通过更准确的需求预测、供应商评分、减少浪费和仓库优化降低供应成本
• 更高质量的产品，更好地配合客户的需求和需求，基于产品在真实世界的使用情况

MachineMetrics的一个客户显示了一个突出的生产指示板在车间里，操作员和管理人员可以了解他们的生产目标，并能迅速识别机器何时出现故障或落后。

从车间收集数据的技术

由于有这么多潜在的数据来源，制造商经常使用各种各样的数据收集技术。

其中包括:

• 物联网(Internet of Things)传感器集成用于连接不同的设备和系统，目标是在正确的时间将正确的信息传递给正确的人。
• PLC(可编程逻辑控制器)集成用于测量和控制生产过程中的步骤。
• 线HMI（人机界面）系统集成，如触摸屏安装在工厂设备上，允许将人类背景添加到数据上。
• SCADA(监视控制和数据采集)系统在总体上控制操作。
• CNC和其他机器集成(新的和旧的模型)跟踪机器生产性能和健康。

来自MachineMetrics的帕累托图，显示机器停机事件的主要原因。

MachinineMetrics方法

MachineMetrics利用许多不同的方法从机器中收集数据。我们如何进行数据收集完全取决于车间里每台机器的独特特性和局限性。年龄、控制、制造和模型等因素都影响着机器的能力。

我们考虑从机器的控制到最佳生产数据来源的信息，但我们也意识到人类背景的重要性。单独的机器数据无法讲述生产性能的完整故事，因此我们在通过每台计算机上通过平板电脑接口记录的运算符上的数据层。

这可以让操作人员和管理人员更清楚地了解生产情况。他们不仅会知道停机时间的长短，但他们会知道机器已经下降的原因．不仅会有一个精确的报废率基准，但他们会知道报废零件的常见原因．

这一额外的运营数据层为制造业领导者提供了额外的洞察力，以调整流程，并做出将积极影响生产率的决策。

制造数据收集软件

手工数据收集不会让你达到在现代制造业中竞争所需要的水平。

您根本无法成功地手动收集实现到目前为止讨论的福利所需的数据类型和级别。您的员工不仅要花了这么大的时间手动跟踪部分计数，停机时间和其他数据点是不切实际的，但原始数据在其当前状态下几乎无法使用，更不用说严重延迟。

通过计算关键指标、开发报告并将数据共享给所有利益相关者，精通数据的员工需要付出更多的努力来手工压缩收集到的所有数据。

一个能够自动收集、上下文化和共享制造数据的系统，以便您的员工能够专注于做出决策，这是一个更好的方案。

在为收集制造数据而构建的系统中，您应该寻找的要求包括:

• 通过边缘实时数据收集管理那些需要尽可能接近实时发生的自动化任务——比如安全关闭——这些任务没有时间去云中返回。
• 用于数据收集和处理的云平台这允许您以一小部分购买相同设备的成本，以便在更深层次的级别存储和分析数据的成本下利用强大的资源。
• 机器集成通过PLC或I/O准确而快速地收集机器数据，而不像某些传感器那样容易出错或经常需要调整。
• 与其他制造软件的集成，例如MES，ERP，CMMS等
• 与传感器连接的能力确保数据可以从各种资产中收集，包括遗留设备。
• 高频数据收集作为时间序列或机器学习模型的输入来利用的功能，以推动高级预测用例。

了解如何使用MachineMetrics即插即用解决方案来轻松收集生产数据和获得即时的能见度和控制车间．

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