博客现代制造业世界是一个微妙的舞蹈，充满了相互关联的部分，它们都需要完美地工作，云服务器器，才能生产出能让世界运转的商品。在移动部件方面，我们探索制造企业每天面临的独特数据和分析挑战。现代制造业的数据世界到2025年，随着数据圈的指数级增长，预计容量将达到175zettabytes，制造业正经历着这种增长的根本性影响，与其他业务领域一样，多年前采用计算机化的制造业公司已经开始采取下一步措施，转型为智能数据驱动型组织。很容易看出原因。制造业不断寻求提高效率、降低成本、释放生产力和盈利能力的方法。数据是确定在任何制造过程中可以在何处以及如何进行的关键工具。无论你所在的部门是什么，无论你是关心生产、库存、仓储还是运输和其他物流，准确地了解你的运营状况以及在哪些方面可以改进，对于提高你的利润至关重要。从实际的角度来看，制造业的计算机化和自动化极大地增加了企业获取的数据。而云数据仓库或数据湖为公司提供了存储这些海量数据的能力。然而，只有当你能够准确地分析它并获得提升业务所需的洞察力时，它才是有用的。现代工厂充满了构成物联网的机器、传感器和设备。所有这些都会生成性能跟踪数据的踪迹。制造商面临的挑战是实时捕获所有这些数据并有效地使用它们。他们需要BI来实现业务分析，并将其转变为可操作的数据平台。这些数据的很大一部分可以通过嵌入在网络边缘、制造设备本身内部的分析来收集和组织。因此，您可以在生成洞察的地方更快地获得洞察，而不需要IT团队收集、分析和生成报告，这非常耗时，而且使用的资源可以更好地应用到其他地方。以下是三个关键领域，数据可以为制造过程增加价值，从而使企业获得竞争优势。数据如何促进产品开发企业的每一部分都会产生大数据。分析来自不同来源的数据以确定过程、原因和影响之间的关系是帮助企业完善其产品开发战略、制造过程、这些产品的营销和销售以及供应链和交付的物流的一部分。我们询问了销售部门的Sisense BI工程师Christine Quan，她认为数据如何帮助产品开发，她说，事实上，数据使公司能够更好地了解客户。有了这些信息，它可以开发新产品或改进现有产品，以满足客户的需求。同时，数据可以让公司了解潜在市场，从而判断创新所带来的风险。因此，这种风险可以在产品开发过程中得到缓解，因为制造商在生产前知道的越多，赌博的风险就越小。此外，从生产前和生产过程中获得的可操作见解可用于计划和改进制造过程，并增强许多操作方面。以我们的客户BraunAbility为例。该公司生产和安装个人和商业车辆的改装，使其无障碍轮椅。通过使用Sisense BI和分析平台，BraunAbility提高了对不同市场客户偏好的理解。数据让该公司洞察到，推动需求最大的产品的生产，明智地决定库存什么，甚至应该提供什么样的产品折扣，以积极影响销售率。有了这些新的信息，布劳恩能力看到了更好的利润率。数据改进和简化生产质量控制对制造过程中产生的大数据集进行分析，可以最大限度地减少生产缺陷，保持高质量标准，同时提高效率，减少浪费时间，节省更多资金。嵌入式分析在质量控制和优化制造效率方面特别有价值。计算机化和自动化的监控系统，远比人眼更灵敏和准确，全天候更准确、更便宜地捕捉差异。这种持续的、智能的、基于机器的检查大大减少了维护质量参数所必需的测试数量。数据还可用于计算延迟的概率，以确定、制定和实施备份计划。嵌入式分析也比传统的数据分析更快、更自主。有了嵌入式分析，数据分析员不再需要将数据湖提供给独立的云数据仓库，大数据的数据库，然后将数据混合并验证结果。嵌入在机器中的分析技术可以在数据产生的那一刻完成这项工作。因此，需要较少的数据分析员的干预，决策可以直接受数据影响，并且可以加快流程，使用更少的资源。实际上，大数据使制造商能够改进和简化生产和质量控制过程。正如Christine Quan解释的那样，这一点特别适用于资产密集型行业，如制药、电子和航空零部件制造业，在这些行业中，卓越的资产管理对于高效和盈利的运营至关重要。某些加工环境，如药品、化学制品和采矿业，在变化性方面容易出现相当大的波动。再加上这些行业生产过程中元素的数量和复杂性，这类公司发现维持工艺的稳定性和一致性是一项挑战。他们可以从高级分析中受益匪浅，因为它提供了一种诊断和纠正流程缺陷的高度细粒度方法。麦肯锡公司以生物制药行业为例，包括疫苗、激素和血液成分的制造。它们是用活的，基因工程细胞制造的，生产过程中经常需要监控数百个变量，以确保成分和所制物质的纯度。用同一方法生产的两批特定物质，在没有解释的情况下，其收率仍有很大的差异。这可能会对产能和产品质量造成不利影响，并可能引起监管机构的密切关注。先进的数据分析可以在不产生巨大成本的情况下克服这个问题。通过将制造过程划分为相关生产活动的集群，收集有关这些活动的数据，并分析数据以显示相互依赖性，就可以确定影响产量变化的过程阶段。解决这些问题，每个产品的产量可以增加数百万美元。改善供应链并降低其风险主要的制造过程需要大量的原材料和部件，返利系统，它们共同构成一个复杂的供应链。不可避免地，供应链越大、越复杂，风险就越大，问题也就越容易出现。许多供应链都在努力收集和理解它们生成的大量数据。不过，克里斯汀指出，这是因为大数据分析和认知技术（机器学习）为供应链带来可见性，什么是大数据概念，并帮助制造商管理供应链，降低风险，提供更好的客户体验，从而使他们具有竞争优势。分析数据可以确定问题发生的地点和方式，甚至可以预测延迟和其他问题可能发生的位置。因此，强大的分析允许制造商制定和实施应急计划，使他们能够协调供应链与制造需求，维持生产速度和保持最大效率，这对企业的持续绩效至关重要。为制造业做出改变当然，制造业早于智能数据分析的出现，在某些情况下，它需要时间来赶上新兴趋势。然而，制造商知道要保持领先，他们需要采用新的流程和技术，包括数据、分析、人工智能和机器学习。这些技术可以推动现代制造环境的改进，这些环境面临着工艺复杂性、可变性、容量和速度的挑战。通过在制造过程中应用智能数据技术，企业可以满足并超过市场的需求和要求，预测和避免可能的风险，中移物联网，减少浪费和减少问题，并保持高质量标准。利用大数据的力量并实施正确的分析技术将确保制造商比以往任何时候都更高效、更经济地实现其业务目标亚当·默里早期的公关生涯始于伦敦，后来又去了纽约和特拉维夫。在过去的十年里，他一直与Amdocs、Gilat Satellite Systems和Allocate Communications等科技公司合作。他拥有英国文学博士学位，当他没有和妻子和儿子在一起的时候，他会全神贯注于他心爱的足球队，托特纳姆热刺队。标签：分析| BI |大数据|可靠性|云|数据|数据湖|数据仓库|嵌入式分析|工厂|制造|制造过程|运营|产品开发|生产过程|质量控制|供应链