制造分析：定义、关键用例与实效收益

随着工业 4.0 与工业物联网 (IIoT) 到来，数字化转型正在进行。制造业开始使用由实时生产数据驱动的分析，不仅为了更快、更好的决策，更为了实现全组织层面的自动化。

通过传感器与边缘设备连接的设备向云端分析平台输送海量数据，分析速度远超人类感知。这些数据可驱动实时决策，并在全公司范围内推动显著流程改进。

本文将解释何为制造分析，列举考虑用例，并阐述制造分析在任何车间或工厂应用的收益与目标。

什么是制造分析？

制造分析是利用机器、运营与系统数据来管理和优化生产，涵盖维护、质量、计划等关键职能。有了准确实时的数据，制造商能做出更好、更快的决策。

制造商多年来一直用数据提升效率、拓展市场份额。但今天最大的变化在于数据采集方式。许多公司仍用碎片化的传统方法：人工检查记录因素、填表、记录机器运行维护历史。这些方法因人为错误极不准确，耗时、有偏见，无法产出决策所需的高质量分析。

但随着制造业数字化转型推进，连接设备减少了人工数据收集与文档劳动。因技术与软件利用高级分析与算法，所得洞察实时且更可落地。

自动化机器数据采集驱动新一代制造分析，解锁从简单监控诊断到预测性维护与流程自动化的高级用例。

制造分析中记录事件的数据采集可用于提升设备利用率、降低成本、驱动流程改进、减少人为错误，并以揭示准确机器状况与生产趋势的深度做到这些。

制造分析的主要用例

实时生产数据正在深刻改变制造业。让我们看看实时机器连接在制造业中实现的几个制造分析用例：

故障预测与预防性维护

预防性维护计划在制造业存在数十年。思路是通过基于使用或基于时间的计划，降低非计划故障概率。应用分析后，实时数据可做到不仅仅是预防故障。

它能高精度预测故障发生的可能性与时刻。这让技术人员可在机器最佳时机、阶段维修并备件，降低整体停机、提升生产力。

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需求预测与库存管理

需求预测对现代制造商至关重要，全面掌控供应链才能更好管控库存。

但需求规划很复杂。加入数据科学方法后，端到端供应链管控可结合实时车间数据，更好地管理采购、库存控制与运输。可生成高精度需求计划，识别原本会被忽视的趋势。

更准确地了解制造零件耗时、工单运行时长、给定工单的预期成本与利润，制造商能更好估算物料需求，改进规划。

价格优化

循环时间在定价中起主要作用。精准掌握零件制造时间与相关成本，可建立准确成本模型与优化定价策略。定价过低损害利润，过高可能影响需求。先进制造分析平台将这些数据前置，确保定价得当。MachineMetrics 可帮助制造商优化作业标准，确保循环时间准确。

保修分析

对许多制造商，保修支持是负担。往往采用“一刀切”通用方法，带来不确定性与意外问题。

应用数据科学、采集现场活跃保修信息，可改进或变更产品以减少故障从而降低成本。也能为新产品线提供更明智的迭代，主动规避现场投诉。

机器人化

AI 与先进机器学习算法的演进让机器人崛起成必然。随着机器人改进，其执行任务提供的数据将增加。

将这些数据纳入强大的云端制造分析平台，可在微观层面控制质量。机器人演进也将推动 OEM 机床制造商改进机器制造。

产品开发

制造业中昂贵的过程之一是产品开发。为保持竞争力，公司必须投入研发创建新产品线、改进现有型号、开发增值服务。

过去靠大量迭代建模寻求最优产品。现在，数据科学与先进制造分析让大部分过程可模拟。利用“数字孪生”等建模方法，虚拟生成真实工况预测性能，降低研发成本。

计算机视觉应用

自动化质量控制已大步前行。从行程传感器、落线装置等机械装置，进化为高度复杂的先进光学设备集合。将这些设备接入数据采集，传感器可通过光学、温度、热成像与红外检测等高级视觉应用向数据流添加数据，精准控制停机。这也支持更高速度、更低人力，实现工厂圣杯——“无人化制造”。

管理供应链风险

除生产机器数据外，还可从在途物料采集数据，直接从供应商设备传输至软件平台，实现供应链端到端可视化。

利用制造分析，公司可用“控制塔”模式管理供应链，调度资源加速或减速，感知新需求时订购备货、缓冲库存，中断发生时触发备选供应商。

制造分析的收益

情境感知对先进制造系统至关重要。制造分析提供实时情境感知。这使公司更具竞争力，因成本、质量、产品开发、客户满意度均获优化。制造分析赋能公司利用生产设备生成的海量数据流，借助直观可视化工具、仪表盘、机器学习算法与高级分析，向全公司管理者与决策者提供可落地洞察。

我们认为制造分析的收益分三类：

降低成本

流程可借分析洞察优化，成本显著降低。机器人增长、自主或半自主机器决策减少人工。预测性与指令性维护计划被证明能降低成本、提升生产力，通过降低停机、更好管理备件库存实现。

增加收入

生产、库存管理、供需规划的实时洞察让制造商快速响应需求变化。若数据显示接近最大产能，可加班、增产能、调整流程或调整生产其他方面以维持交付时间。

其他收益

制造分析带来的能力提升还有杂项收益：降低能耗、更安全的环保协议、减少合规错误、提升客户满意度。

制造分析的目标

制造业传统数据收集碎片化、易错，难以转化为有意义的行动与决策。要么信息滞后、不完整，要么含无意人为偏见（如四舍五入零件数或停机时间）。制造分析旨在打破数据孤岛、实时分析、用于全企业更好更快的决策，甚至完全自动化决策。

通过在问题发生前检测，可优化生产流程、显著提升设备利用率。也有助于精简供应链、创造透明度。因使用先进机器学习算法，制造分析能识别机会、优化流程。

如上文用例所示，产品使用数据可纳入新产品开发。结合数字孪生技术与保修信息，可驱动故障率更低、生产成本更低的更好产品。这些用例也可通过快速检测并向员工告警机器层面问题来提升吞吐量，减少停机与废品率。

选择合适的解决方案

制造领域因能采集生产数据并利用其每日做出更好决策的技术发展而发生重大变化。

但在决定采用何种方案实现车间分析时，制造商应考虑几个关键价值主张。考虑方案时可问自己几个问题：

• 方案能否实时采集生产数据？
• 生产数据来源是什么？设备、人员、系统？还是全部？
• 数据是否标准化为可轻松在开箱即用报表中传播、并被其他管理系统 (MES、ERP、CMMS) 消费的模型？
• 软件多快能让您看到价值？能解决什么问题？

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