所有MachineMetrics的客户都有机会参加我们的基准项目，无需额外的成本，这让他们可以比较自己的工厂的利用率与行业标准。由于我们有统计上显著的样本量(目前的误差幅度为+- 1.8%)，客户发现这是一个可靠的指标，不仅可以根据自己的内部目标，还可以相对于整个行业的表现来评估自己公司的表现。这一点很重要，因为行业规范可能会随着时间的推移而改变，这取决于宏观经济状况和商业周期。从本质上说，我们的大样本容量允许有用的比较，以确定您的商店是否在跟随趋势。
你看到上个季度利用率的下降是因为你的商店的某些特定的东西导致了工作岗位的减少吗?还是所有的商店都在经历这种衰退?这个月机器使用量的下降(以及由此产生的积压)是因为一些员工被亚马逊的仓库挖走了吗?仅仅是影响到你，还是整个行业?
这些都是我们的标杆服务试图回答的问题。以前，我们会根据机器类型为每个客户提供一个简单的基准，24/7利用率和“关键小时”利用率，这是我们认为客户最受欢迎的运营时间(M-F，早上8点-下午4点)。下面是一个例子。
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我们的客户已发现这一切乐于购买决策的所有内容（我们需要购买新机器吗？我们对已经在前百分位数的现有机器的利用率，我们真的很大，或者大多数人都挤出更多的人机器？），销售规划（由于持续存在的行业趋势，我们需要修改我们的预测，我们是下调的吗？）。
我们很高兴引入一个新的，更详细地接受这一点。我们现在正在绘制分布，而不是简单地列出每个机器类型的利用率及其相应的百分位数，而是能够在每种机器类型分发中看到它们的相对位置。这允许他们不仅仅是查看他们的排名，还可以对他们所在的每个类别进行潜在的利用组织。
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你会说，多么有趣的形状啊。每一个形状代表了每一类机器利用率的分布。在每个利用率百分比下，形状越粗，拥有这些机器的公司就越有这种特定利用率。在这种情况下，每个点都是公司/机器类型的组合，你会看到，在任何特定的点上，浓度越高，曲线就越宽。这被称为小提琴图，本质上是一个双面镜像直方图。与箱线图相比，小提琴图包含了一些关于一个人在分布中的位置的关键上下文——如果底层分布不是正态分布(高斯分布)，那么仅仅一个百分位数可能没有太大意义。例如，“Other”类别有一个胖尾分布，因为我们将所有不是cnc的机器分组在这个分类下。这可能包括传送带，油漆亭，甚至是密尔沃基机场的行李传送带。显然，这些机器有非常不同的使用模式，这反映在这样一个事实中:有些机器的利用率接近100%，有些机器的利用率接近零。哦，不要介意实际点的y位置- x位置很重要，因为它提供了利用率，但是y位置是随机生成的，以便给集群的紧密程度提供一些松弛，纯粹是为了可视化的目的。
我们还将添加专注于整体机器利用率的单独情节。此绘图包括所有该月，任何类别的机器，每个公司都会收到与第25和第75百分位数相比的相对排名，以及该月的利用的峰值集中。这可以帮助公司追踪它们的百分比，而且还可以在普通商店，低表演商店和一家高性能商店站立。
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由于这提供的共生价值，MachineMetrics的客户可以免费享受这种独特的利益。由于我们是云的提供商，我们坐在大型数据存储上，否则无法对在线或友好数据组织无法使用。我们拥有的独特优势之一是行业见解，如此，无法在其他地方获得资金，以为客户分享，以使其业务更具数据驱动和最终更具竞争力，使他们能够扩大他们的业务和购买更多的机器，使Machininemetrics - 一种良性和共生循环。
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