Covid-19对制造的影响 - MachineMetrics数据科学的更新

机器计量学正在做什么更新

随着冠状病毒的全面影响开始到来，我们对制造业利用率的每日更新已成为制造商和经济学家衡量经济关闭对制造业真正影响的工具中越来越有用的一项。《华尔街日报》(Wall Street Journal)将政策制定者的做法比作让经济进入医疗昏迷状态并提供生命支持一个拉财政和货币刺激。

即使在昏迷状态下，经济也像一个人一样，必须保持某些重要的功能。人的自主神经和副交感神经系统需要在各种生命支持机器的支持下仍能正常工作。我们的社会还必须保留某些重要功能，比如养活我们的人民，为病弱的人提供支持。你可以看到在你的日常生活,提供基本的生存的地方(商店、农场、药房)和life-preservation功能(医院)保持开放,而几乎所有其他仍然关闭,给定一个生命线的州和联邦政府贷款或赠款的形式把它们飘浮在这艰难时期。

为这些重要产品和服务供应链提供贡献的公司也仍然开放。制造业构成了该供应链的成因 - 制造商创建了您看到的所有物理产品 - 包括将让我们摆脱整个崩溃的物理产品。制造业社区和客户已经加入了板块，重新加工以生产呼吸机部件和其他必要的医疗器械，除了假设有关工人短缺的公司中的公司工作负载。

我们很自豪能在此期间为我们的客户提供咨询服务，并为我们的非客户提供免费远程监控，使他们能有更多的时间与家人和爱人在一起。还能看到和控制他们的行动。

关于我们的方法的说明

随着我们的见解在过去几周获得了更多的关注，我们意识到我们处于一个独特的位置，为广泛感兴趣的观众提供制造趋势的实时更新。因此，我们也收到了许多关于我们的方法和数据来源的询问。我将尝试在这里提供一个简短的答案。

你如何获得数据？MachineMetrics是一个云解决方案,直接连接到机器的PLC(可编程逻辑控制)通过以太网/ wi - fi /细胞连接,或旧机器,CTs(电流传感器),环绕你的机器的主要或主轴电力电缆检测当电力被加工。我们花了大部分过去几年的努力开发适配器,可以即插即用经验为客户,让我们邮寄我们的大多数客户优势可以安装自己的设备,它可以自动的感觉,干净,把关键数据项从控制器一旦连接。
如何定义利用率？我们将利用率定义为机器正在积极运行。对于从PLC获取数据的机器，我们根据应用(并与客户协商)有不同的定义，但常见的定义包括g代码程序运行时，或当机器从控制输出ACTIVE状态时。对于需要使用传感器的机器，我们与客户合作，确定触发ACTIVE状态所需的适当电流阈值，该阈值根据加工部件所需的功率输出而变化。
为什么你的产能利用率与美联储的产能利用率如此不同?这是因为两个原因 - 一个是定义的差异，另一个是收集方法的差异。
1. 美联储将产能利用率定义为已利用产能的百分比可持续的最大输出- 植物的最大输出水平可以在实际工作时间表的框架内维护在正常停机时间之后，并假设有足够的投入可用性运作资本（来源：https://www.federalreserve.gov/releases/g17/capnotes.htm)．这是由制造商决定他们的最大可持续产出是什么，但制造商回应美联储肯定不期望可持续的最大产出是100%，它通常是接近一半的地方(假设大约80小时每周工作，三班制)。我们定义的差异源于这一事实MachineMetrics假定100%最大可持续产量来计算我们利用图的(一周工作168小时),以基线客户公平和用户的数据提供了一个机会,来我们的数字乘以一个他们认为合适的。
2. 美联储收集产能利用率数据是基于调查，要求制造商每月填写，他们认为他们所使用的总产量的比例是那个月。它易于人为错误，不反应和自我报告调查的其他问题。Machinimetrics从机器本身自主收集利用数据，绕过与循环中的人类相关的许多问题。这就是为什么我们可以了解最新的利用率更新，以及为什么我们认为这是一个更准确的事实表示。
你的样本量是多少?我们的样本量，在进入市场5年后，是在数百个不同客户站点的数千台机器中。
1. From a statistician’s perspective, we have a 95% confidence level that our sample size provides <2% margin of error, assuming a total market size of 200,000 machine tools (low-end estimate), and <3% margin of error, assuming a total market size of 700,000 machine tools (high-end estimate).
2. 我们相信我们的样本规模，基于行业和地理，与整个市场相比，朝东北部略微加权，朝向东北部略微加权，并朝向医疗器械制造和工业机械制造。然而，我们还认为，我们有一个基于几个外部验证点的行业的代表性样本 - 包括，主要是，我们跟踪非常高度的工业生产杂项医疗商品（美联储的医疗设备制造代表）。我们的客户的地理分布是在下面的上下文中提供的，其中泡沫的大小大致近似于每个站点连接的机器的相对数量。

5。关于数据或方法是否有什么我们应该知道的特殊假设或怪癖?是的，有几个。

1. 在Covid-19之前，从我们的服务中断开连接的客户和机器被排除在我们的数据集中，以备将来分析。在Covid-19期间，我们已经决定了包括断开连接的机器，并假设它们具有0％的利用率，而不是完全排除它们。这是因为我们推断这些公司/机器由于当前的世界事件而关闭，而不是暂时连接问题。
2. 我们的数据可能会有微小的修改，尤其是在过去48小时内，因为当机器重新上线时(重新连接到我们的边缘设备)，它们回填缓冲在其上的数据并在我们的数据仓库中重写旧记录。由于客户网站的网络问题甚至是我们自己的管道的问题，机器有时会从我们的服务中经历微小的断开连接，甚至是我们自己的管道的问题，但是罕见。因此，确切的数字可能会有变化，但到目前为止，一般趋势持续存在，因为这些修订不是系统性的。