制造业中的大数据：释放有价值的用例

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。

这个问题的答案有两个。为了做出越来越复杂的决策并获得更深入的洞察力，制造商越来越依赖来自各种来源的数据。随着从车间收集更多数据并将其转化为可用的报告，可以做出以前根本不可能的数据驱动决策。

制造业中数据使用量不断增长的另一个原因是它更易于访问。实施 IIoT 设备和智能工厂设备的准入门槛处于历史低位。制造商可以轻松且经济地衡量其业务的许多方面，包括数据捕获以及数据仓库和存储方面。例如，借助 MachineMetrics，制造商可以部署即插即用的解决方案，以提供对车间绩效的即时可见性。

此外，现代市场推动制造商使用大数据，以保持灵活、高效并与目标消费者相关，同时在市场上保持竞争力。数据正在开启制造商持续改进之旅的下一步。

大数据几乎在经营制造业务的各个方面都占有一席之地。制造业中一些最突出的大数据用例包括：

当机器未得到充分利用时，制造商就会失去时间、金钱和机会。通过分析工厂机器何时使用的数据，制造商可以清楚地看到哪些机器成为瓶颈，哪些机器未被充分利用，哪些机器被推到产能边缘。

来自 MachineMetrics 的机器利用率报告。

大数据可用于收集有关潜在新产品的信息和灵感，加深对客户如何实际使用产品的理解，以开发更符合使用预期的更改和改进，以及更轻松、更有效地确定产品的可行性.

大数据与机器学习一起使用取得了巨大成功，以了解客户评论中的情绪并支持票证以确定哪些故障点最常见且最令消费者沮丧。大数据还可用于在线质量控制和质量保证，利用技术捕获和报告机器状态数据。

大数据让制造商可以一窥未来客户的需求和时间。通过预测需求，制造商可以节省仓库成本、浪费的供应和生产时间，而这些时间本来可以花在其他地方。

当他们的担忧得到解决时，客户会感觉得到更多的倾听。大数据提供的洞察力不仅可以解决出现的问题，还可以发现和预防未来的问题。此外，大数据通常会以更低的成本和更快的交付速度带来更高质量的产品。

通过分析供应链数据，制造商可以通过寻找更便宜的供应商和捆绑来自单一供应商的相关产品来降低成本，提高质量，查看并找到物流问题的解决方案 - 例如暴风雪和自然灾害 - 以继续开展业务而不会错失良机.

有效利用大数据的制造商从多个角度看到了对业务的显着好处。由于数据可以以广泛的方式应用，因此用例和好处都可以是无限的，基于制造商的“数据成熟度”，复杂性和增量价值会增加。大数据在制造业中的一些最重要的好处通常是最先刺激数据收集和分析的，包括：

访问准确、实时的生产数据可以实现前所未有的业务灵活性和敏捷性，甚至可以满足客户的期望。通过深入了解车间，可以轻松做出更好的决策，从而使制造商相对于不太精通数据的竞争对手具有强大的优势。

预测趋势并能够更快地对产品设计进行迭代，可以引导数据驱动的制造商更好地进行创新。同样，由于上述用例，在供应和生产上节省的时间和金钱意味着制造商有更多的资源和灵活性来致力于创新，同时仍然看到成功。

不购买多余的供应品、优化仓库空间、寻找最具成本效益的优质供应商以及规避物流难题，所有这些都可以节省成本。此外，保持设备平稳运行的机器维护可减少停机时间和灾难性（且代价高昂）的设备故障。

在从营销到销售再到社交媒体评论的各个阶段分析客户数据的能力意味着客户能够获得一流的数据驱动服务，满足他们的真正需求和顾虑。

我们的一位客户 BC Machining 利用数据来了解他们的加工工具何时会损坏。通过我们的高频数据适配器，BC Machining 能够直接从机器控制中提取高频数据。建立算法后，我们可以通过监控某些阈值来预测和预防机床故障。

这种先进的大数据用例已经能够消除近 100% 的报废零件。此外，它还节省了操作员的时间，因为 BC Machining 不再需要对报废零件进行分类，从而使他们和机器都可以专注于生产优质零件并为公司创造收入。结果是每台机器每年节省 72,000 美元。

其他制造商使用大数据，通过使用实时更新的可见统计数据来保持工厂车间工人的正常运转。有了这个，工人能够了解他们在生产目标方面的立场，并对车间的任何问题（例如停机事件）做出快速反应。

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