以强大分析赋能高端制造决策：从描述到处方的进阶之路

高端制造错综复杂。消费者偏好加速演进、产品生命周期缩短，迫使制造商依赖大数据管理、预测、追逐正确产品与时机。PwC研究显示：高达92%制造商认为其决策高度或一定程度数据驱动。

易将大数据视为单一巨型实体以求正确洞察。实则视企业成熟度与可部署软件，可用不同类型数据改善企业与工厂层面决策。我们称之为制造分析之旅，包含四类数据分析。

随制造商分析能力成熟，从描述性分析进阶至处方性分析。

制造数据分析的四种类型

• 描述性分析——告诉用户发生了什么。利用全厂/全公司历史数据寻找模式、关联、关系。通过数据聚合与挖掘，组织数据以产出深度过去洞察。可应用于质量、财务、营收等宏观类别，助理解趋势演变。但受限于回顾性，对当前与未来发生的应用有限。高度数据驱动企业还需其他分析类型。

• 诊断性分析——描述性分析讲发生什么，诊断性分析解释为什么发生。基于对机器或产品群行为模式的理解，诊断性分析通过下钻、高级筛选、数据挖掘寻找相关性解释因果。有助聚焦特定问题洞察、形成可靠预测以规避问题。例：当今互联工厂海量传感器数据中，诊断分析可甄别预警有效性、分类以便人工理解行动；配合机器学习构建模型精准解释因果，支撑准确决策。

• 预测性分析——解释最可能发生什么。基于描述与诊断发现，预测分析在预测中极具价值。利用统计建模、数据挖掘、机器学习，通过分群、关联规则、相关性、预测等技术预测未发生数据。

• 处方性分析——综合前三类分析，运用机器学习、高级算法、既定业务规则，规定采取何种行动。并能展示该行动的可能结果。赋予决策者准确度与多路径选择空间，基于企业目标确定不止一种可能结果。未来制造中，决策不止于制定，系统将基于这些决策自动适配——这由处方性分析驱动。

数据成就MachineMetrics卓越表现。MachineMetrics的数据目标：赋能广泛机器学习算法与深度分析，构建实时可执行平台，通过OEE与制造效率增益驱动价值。配合可定制仪表盘（固定HMI与移动设备均适用），决策基于分析力量，赋能操作员驱动效率。

关于采集与使用分析驱动车间更高效率的实践深度资源

在互联制造环境中应用分析

决策策略随企业成熟演进，分析类型亦随之变化。非高度数据驱动企业，79%分析聚焦描述与诊断；高度数据驱动企业，预测与处方占分析使用的54%。MachineMetrics助客户实现深度分析红利并独特应用于自有运营。

对“一定程度数据驱动”与“高度数据驱动”组织，工业物联网到来意味着：使用先进制造技术者可借助设备与软件，聚焦最佳分析组合以获最佳结果。工业物联网技术与软件提供设备类型间互操作性，标准化数据供分析软件使用。MachineMetrics客户已体验此价值，并用其集成ERP、排程规划工具、OEE软件等。

无传感器与边缘设备部署，海量数据采集不可能。MachineMetrics让客户实时利用数据，确保分析项目中数据的最准确迭代。部署传感器与边缘设备消除延迟，创造近乎即时的信息流。

海量IIoT设备数据下，原始数据无分析毫无意义——人脑无法将其加工为有意义决策。除分析类型外，可视化结果以辅助决策同样关键。当下IIoT技术交付将分析结果可视化：交互式仪表盘、定制屏幕、优化平板手机等手持设备，让操作员、技师、管理者看到机器与厂区的可视化呈现。

数据采集实现精准资产监控、实时状态监测、实时生产统计、利用率报告。通过定制操作员仪表盘与适配预警通知可视化呈现。支持精准监控停机与质量绩效、装配换型可执行改进区域。进而，数据分析驱动更深洞察：识别趋势、锁定因果、解释瓶颈、甚至启动预测性维护项目。

利用上述分析类型，制造商可整合现有企业软件提升绩效，从车间到总部跨企业驱动实时信息优化决策。