几十年来，制造商一直将数据作为获得竞争优势的一种方式。也许今天最大的变化是如何收集数据。一些公司有技术人员在工厂检查仪表，填写表格，记录机器的操作和维护历史。收集和使用数据来驱动决策的所有繁琐、容易出错和不准确的方法。
其他公司已经开始使用数字软件和联网设备，以减少人工数据收集和文档编制的劳动。与手工数据收集方法相比，这些技术还提高了保真度，增强了分析的能力，并导致了更准确的模型。下面将介绍在制造业中进行预测分析的好处和用例。
也被称为生产分析的旅程，有几个阶段，制造商在努力实现预测和规范的策略时经历。
为描述性分析收集数据建立了一个基线来回答发生了什么。
将这些数据处理成诊断分析，从而回答为什么会发生某些事情，有效地将数据转化为信息。
一旦收集到足够的信息，就可以更好地理解流程，并且通过使用预测分析，统计模型可以预测未来可能发生的情况。
随着生产更准确的模型，数据转换为知识，规范性分析将回答应该完成的内容。
虽然把每件事都联系起来，并通过这些步骤来运行是很诱人的，但建立明确的目标和目标是很重要的设置基线以监视性能改进．知道从描述性与规范分析中的描述需要多么数据。启动此类时，为收集的任何数据建立单个平台将有益。此外，请确保所有利益相关者 - 无论是设备，人员还是供应商 - 都可以正确访问该平台。
实时数据和监控可以提供高保真度，它将有助于建立基线，实现n值，并提醒利益相关者比未连接的手动或设备更换更换。这些步骤需要时间，但每个步骤都提供了自己的好处。使用分析的最大好处之一是能够预测高度准确性会发生什么。
连接的实时设备能够收集更多数据点。这可以帮助预测在故障之前可以产生多少时间或数量。传统的维护计划可能会何时何时替换零件或基于平均估计进行维护，而不是必需的。预测数据和制造分析的故障可降低计划生计划的停机时间，并可以消除不必要和昂贵的维护服务。
用例:减少停机时间、工具故障和维护需求
这一学期有很多好处;预见性维护．首先，收集数据可以帮助预测何时需要维护，而不是假设。这增加了设备的正常运行时间，使管理人员有机会在故障发生前计划必要的维护或进行必要的调整。
随着收集更多数据并进行相关性，预测分析变得越来越准确。在一个示例中，发现刀具失败发生，因为设备的电流增加。跟踪热度很困难，但是可以通过打开设备的软件仪表板中的功能来提供主轴负载数据。
研究人员能够证明，增加的主轴荷载和传感器电流之间有80％的相关性。通过监控更容易和更具成本效益的主轴负载，可以预测从增加负载的时间来预测可以进行多少部件，直到刀具故障。对于该示例，故障范围的部件为1至68.根据增加的负载量，可以进一步减少该范围。关联数据和注意模式扩展了通过分析到质量和决策的可能性。
测量主轴转速以识别即将发生的刀具故障。使用这样的数据，就有可能构建自动检测故障的算法，并使您能够预防故障。
用例：提醒质量问题，最小化废料
通过跟踪性能，当过程超出公差或可能产生质量问题时，有可能得到通知。能够尽早停止或调整过程可以大大减少或消除材料浪费或返工。在一个例子中，气缸会随时间漂移。当工人们注意到并进行调整时，已经生产了大约1000台，生产时间也被取消了。提前预测维护和质量问题可以为涉及价格不稳定或市场波动的材料的应用程序增加价值。
用例：识别和利用KPI和ERP
跟踪个别工序和整体交货期可以洞察材料和生产需求。随着连接能力的扩展，KPI将被确定，从而增加软件工具(如ERP)的能力、价值和准确性。此外，在材料价格可能受到政治、自然灾害等影响的应用中，使用数据来预测消耗率和运输可以为简化供应链管理提供巨大的好处。预测产量、时间表和市场需求将有助于管理新设备、产品或工艺的经济和成本。
用例:预测教育和劳动力需求
在波动的市场中，预测需求分析甚至可以更有效地管理劳动力和人才获取。最担心的一个是制造业的技能差距。从过程中扩展数据，植物到地球，制造商可能预测未来将需要有多需要的技能和劳动力。这让公司更有效地与教育工作者，职位早期岗位工作，或追逐或重新存款当前的劳动力以满足劳动力需求。
未来用例：远程维护工具
使用技术和分析将数据变为知识。随着连接扩展的展开，趋势朝着增加的远程和移动资产跟踪和监控。提供高保真数据的能力将增加远程和移动诊断分析。这种趋势将减少对现场技术人员的需求。通过高信心远程诊断，还可以将维护建议或信息提供给位于位置的运营商，以进一步降低现场技术人员的需求。
未来用例:风险和保险评估
随着跟踪和监控设备能力的增强，分析可能会增加订阅、保单或保修期。连接的设备可能导致更灵活的设备。例如，订阅使原始设备制造商能够远程添加或删除功能、数据跟踪和软件。随着需求的变化，订阅和功能也会发生变化。
此外，诊断分析可能会改变多远或保单和保证涵盖的程度。制造分析和连接技术可以证明或反驳运营商，设备或设计错误。数学是解释，理解和竞争的有效方法。制造业的未来成功可能是无论谁拥有最准确和广泛的数字模型和分析知识。
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