在过去，如果你想知道机器在车间在车间表演，你必须将铅笔纸张贴纸纸张并注意到输出，错误率，质量，所有手动。您必须查看输入的质量和原材料的可用供应。您必须随着时间的推移查看产出，看看是否有质量或错误的一致性，需要调查。

换句话说，您正在寻找潜在的几个星期的手工努力，弄清楚为什么以及制造过程如何得到Awry。而且，在本身，并不是善于任何人的时间，并且是更盈利的更低效的方式。

然后来工业IOT.并且能够直接监控机器，从机器和操作员提供从机器以及操作员提供的数据，以便改善生产和质量。

什么是制造分析？

分析本质上是收集和操纵大量数据，以揭示见解。从接收订单到交付订单的整个过程中，有关机器和人员性能的数据被收集并重新格式化为易于理解的指标，以揭示性能或输出质量的问题所在。

这超出了数据的实际收集，包括在组织各级可以使用的见解。该领域的工具和软件的进步意味着收集数据的过程不再是手动，并且分析是实时可用的，为来自商店地板经理到首席执行官的每个人都可以查看和采取行动。

利用制造分析的优势是什么?

利用实时业务智能有许多优点:

• 客户满意 - 在他们变得有问题之前，在任何一个订单中发现性能和/或质量控制问题的能力，净结果是更好的客户满意度。
• 实时数据的可用性——与其等待问题，不如将实时数据格式化为针对特定用户构建的指标和见解，可以主动发现机器的问题，甚至根据历史数据和当前使用情况进行预测。
• 减少错误的废料，较少的错误和早期发现错误或在生产周期的太多生产周期之前的质量减少了，而且对制造商的成本较低。

• 减少意外停机时间 - 实时数据还允许运营商立即查看任何给定机器的性能;生产或质量中的一分钟滞后可以拿起和预防性维护，这计划不会影响任何订单周期。代替运营商存在于反应模式中，他们将能够主动地处理机器的维护。最终，人工智能应用程序将允许机器基本上修复自己。
• 分解成本——如果一台机器在一个周期内只生产它正在生产的任何一种产品，那么单位成本就很容易评估，一个错误或性能降低的成本也会很小。当一台机器生产数千个单位时，一开始拥有有缺陷的原始资源的成本可能会非常昂贵，因为单位成本可能很小，但乘以几千就会突然变成一个大问题。

＂增加的收入（33.1％），提高客户满意度（22.1％），增加产品质量（11％）是产业分析的三大益处。“（来源）

关于生产和质量的数据如何结合起来创建有用的分析

生产和质量相互关联。在另一个导致另一个损失的增益不是移动制造过程，或其相关成本前进。过去，关于性能的数据通常与质量分开看。在一夜之间换档期间机器或其操作员是否在大秩序中被视为不同的输出质量。

其理论是，只要质量过硬，客户就可以接受较长的生产时间。但现在情况已经不同了。世界各地的客户都在期待着更多，也理所当然地如此。为了达到更好的满意度水平，必须将性能和质量数据结合起来，以实现行业或组织级别的标记。这些指标是保持客户满意和保持客户满意之间的区别。

从描述性的预测分析

＂69％的决策者认为，工业分析对2020年的商业成功至关重要，这是今天至关重要的15％。“（来源）

制造分析的底线是超越简单的数据收集和显示(描述性的)，在更细粒度的层次上利用它能够预测在商店地板上的问题在过程中提高输出的同时节省金钱。Taking historical data, for example, and estimating what isn’t known, such as future demand, the statistical possibility of machine failure and so on will help everyone from the operator on the shop floor to the higher level decision makers to see where production is at or likely to be, at any given moment. Of course, as with any prediction or estimate, there is no guarantee of accuracy, but it’s far more likely to be valid when enough data is used to support the analytics, than a human prediction!

总而言之，制造业正在看到分析不仅仅是“跟踪事物”，而是关于增加收入，降低成本，维持将在未来几年保持相关的客户服务。下周，我们将深入潜入不同类型的制造分析以及如何为您的公司开始构建您自己的分析路线图。敬请关注！