使用大数据分析优化制造

对于领先的制造商而言，收集、管理和评估大量数据的能力对于成功运营至关重要。然而，随着公司的发展和产品的多样化，所需的数据类型也变得越来越复杂。大数据解决方案可用于提高运营效率，并让您更全面地了解组织的运作方式。 以下是大数据解决方案为制造商带来更好结果的 5 种方式： 1.成本跟踪 跟踪和了解制造行业间接成本的原因对于您的运营盈利能力至关重要。通过使用数据驱动的流程来跟踪这些费用，您可以了解哪些活动富有成效，哪些活动增加了间接成本并影响了盈利能力。 此外，可以通过大数据功能获取准确的劳动力成本。例如，可以在工作站放置与员工徽章通信的跟踪设备，以识别员工正在采取的行动。收集和可视化此类数据

大数据分析在制造业中的应用 术语“大数据”是指无法使用传统方法有效处理的日益复杂的海量数据存储。在制造业中，大数据可以指从各种来源收集的信息，包括机器传感器数据、质量保证信息、供应商数据、生产输出、维护、财务信息，以及基本上任何其他进入现代制造业的可衡量过程。 制造商收集如此大量关于任何事物的数据是有原因的。大数据可以被处理并提炼成业务洞察力，从而推动巨大的财务增长、客户保留、维护、仓储和意外停机等方面的节省。 利用大数据和制造分析的力量，制造商能够更轻松地提高业务效率和生产力，同时知道他们所做的动作是经过计算并基于准确的数据。这不仅增加了成功的可能性，还增加了对实施想法的信心。 为

大数据是指从连接的设备收集的海量数据集，经过分析以生成数据驱动的洞察力。行业领导者使用大数据来识别模式和消费者行为、分析历史趋势以优化运营效率并改进业务实践。 部分统计分析和部分消费者研究，大数据是驱动价值的关键。特别是在制造业，利用可操作的大数据洞察力可能是节省更多时间和成本的关键。霍尼韦尔和 KRC 进行的一项联合研究发现，有效利用大数据分析可以减少高达 26% 的故障，并将计划外停机时间减少近四分之一。 到 2023 年，整个大数据行业的价值预计将达到 770 亿美元，44% 的行业领导者认为大数据分析为创新和颠覆创造了新的途径。收集和分析数据使企业能够更好地了解他们的运营、客户和痛

数据：有人称其为“制造业未来的命脉”，而机器人技术则更加强大！以下是使用数据的 11 种绝佳方式。 任何制造公司的未来都取决于该公司处理数据的能力。 换句话说，“善于收集和分析你的数据，否则你可能无法生存。”这似乎是目前制造业的预测。 根据 MA​​PI 和德勤最近的一项调查，85% 的工业制造商认为智能工厂计划将成为未来五年制造业竞争力的主要驱动力。正如 MAPI 所解释的，智能工厂背后的“基本力量”是企业的运营数据，是“制造业智能未来的命脉”。 在处理数据方面，机器人技术是一项关键技术。当然，数据适用于制造业务的所有领域。但是，如果使用得当，大多数机器人已经非常适合数据驱动的操作