大数据分析的被用于制造行业中,对制造行业近年来愈演愈烈的竞争参与进去。创新技术已经提高了大公司的生产能力,这让规模较小的组织开始考虑用大数据分析技术在一个公平竞争的环境中继续增长和竞争。

尽管每个用例都有所不同,但了解如何在制造中使用大数据分析的情况很有帮助。以下来看看一些最重要的领域:

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(1)预测性维护

大数据分析在制造行业中取得的最大成就之一是预测性维护的作用。随着当今先进设备中安装部署各种传感器和网络连接设备,制造商有可能采用算法在问题出现之前发现并发情况,并在问题变得更加严重可能付出高昂代价之前解决。

预测性维护有可能在一年内为制造商节省数百万美元的费用,延长设备使用寿命,并确保高效运营。并且,由于大数据平台的发展,收集这些见解变得更加容易且更具成本效益。

(2)缩短停机时间

对于制造商而言,没有什么比停机时间的代价更加高昂。在某些行业,每分钟损失的成本可能花费数千美元,而每年将花费数百万美元。有了适合的系统(由大数据驱动的系统),这些组织可以大大减少停机时间,并确保最大生产力。

除了巩固盈亏底线之外,停机时间的缩短提高了运营效率,减轻了压力,增强了品牌忠诚度,并且实现了创新和创造力。

(3)性能分析

企业很容易假设一切正常,但在80%的容量和95%的容量之间有巨大的差异。大数据允许企业根据期望的产出水平来分析业绩并做出改变。

以工业机械手为例。许多企业直到最近都在使用一刀切的产品,但这种情况正在发生变化。例如这个领域的行业领导厂商之一Dalmec公司已经遇到了发展瓶颈,并意识到已经到了切割机解决方案不起作用的地步。而使用数据和分析,他们可以购买专门为特定功能设计的独一无二的机械手。这导致提高生产力和性能。

(4)改进战略决策

在一天结束时,大数据分析将帮助制造商做出战略决策。这些工具包括:数据清理工具、剖析工具、数据挖掘工具、数据映射工具、数据分析平台、数据可视化资源、数据监控解决方案等等。企业学习如何将正确的工具与正确的结果相结合是这个过程中的一个重要步骤。

大数据分析对制造行业的助力,正在带来新的变化,它将会改变制造业的概念,这既令人兴奋又令人害怕。对于那些多年来收集数据却没有更好地使用数据的公司一旦克服了挑战,就会意识到将会获得巨大的发展和提升的机会。

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