制造分析：它是什么、主要用例和优势

随着工业 4.0 和工业物联网 (IIoT) 的到来，目前正在进行数字化转型。制造业开始使用由实时生产数据驱动的分析，不仅可以做出更好、更快的决策，还可以实现整个组织的自动化。

通过传感器和边缘设备连接的设备将大量数据提供给基于云的分析平台，这些平台可以比人类感知更快地分析和理解数据。然后，这些数据可用于推动整个公司的实时决策和重大流程改进。

本文将解释什么是制造分析并列出使用案例以供考虑。它还将解释在任何车间或工厂应用制造分析的好处和目标。

什么是制造分析？

制造分析是使用机器、操作和系统数据来管理和优化生产，包括维护、质量和计划等关键功能。借助准确的实时数据，制造商可以做出更好、更快的决策。

多年来，制造商一直在使用数据来提高效率并扩大市场份额。但今天最重要的变化是数据的收集方式。许多公司仍然使用零散的传统方法来获取数据，员工手动检查和记录因素，填写表格，并写下车间机器的操作和维护历史。不幸的是，由于人为错误，这些方法非常不准确。它们也很耗时，容易产生偏见，并且不能产生准确决策所需的分析质量。

但随着整个制造业正在进行数字化转型，联网设备可以减少与手动数据收集和记录相关的劳动力。而且由于这项技术和软件利用了先进的分析和算法，因此获得的洞察力是实时的并且更具可操作性。

自动化机器数据收集正在推动下一代制造分析，解锁从简单的监控和诊断到预测性维护和流程自动化的无数高级用例。

在制造分析中，可以利用记录事件的数据捕获来提高设备利用率、降低成本、推动流程改进、减少人为错误，并深入揭示生产中的准确机器状况和趋势。

制造分析的主要用例

实时生产数据正在极大地改变制造业。让我们考虑几个制造分析用例，这些用例在制造中实现了实时机器连接：

故障预测与预防性维护

几十年来，预防性维护计划一直围绕着制造业开展。这个想法是，通过基于使用或基于时间的程序，计划外故障不太可能发生。通过应用分析，可以利用实时数据做的不仅仅是防止故障。

它可以高精度地预测故障的可能性以及故障发生的时间。这允许技术人员在机器的最佳时间和阶段零件进行维修，从而降低了成本。这减少了总体停机时间并提高了生产力。

详细了解制造业中的预测分析。

需求预测和库存管理

需求预测对于现代制造商来说至关重要，完全控制供应链可以更好地控制库存。

但需求计划可能很复杂。通过添加数据科学方法，可以将供应链的端到端控制与实时车间数据结合使用，以更好地管理采购、库存控制和运输。可以生成高度准确的需求计划，以识别否则会被忽视的趋势。

通过更好地了解制造零件需要多长时间、工作运行需要多长时间以及给定工作的预期成本和利润，制造商可以更好地估计他们对材料的需求以改进规划。

价格优化

周期时间在定价中起着重要作用。并且知道零件创建的精确时间和相关成本允许准确的成本模型和优化的定价策略。将它们设置得太低会降低盈利能力，而将它们设置得太高可能会影响需求。用于制造的高级分析平台可以将这些数据向前推进，以确保适当地设定价格。 MachineMetrics 可以帮助制造商优化他们的工作标准，以确保准确的周期时间。

保修分析

对于许多制造商来说，保修支持可能是一种浪费。通常，保修包括更通用的“一刀切”的方法。这允许不确定性和意想不到的问题进入方程式。

通过应用数据科学并从现场有效保修中获取信息，可以改进或更改产品以减少故障并因此降低成本。它还可以为新产品线带来更明智的迭代，从而主动避免现场投诉。

机器人化

人工智能和先进机器学习算法的发展使得机器人技术的兴起几乎不可避免。而且随着这些机器人的改进，它们在执行任务时提供的数据将会增加。

通过将这些数据包含在强大的基于云的制造分析平台中，可以在微观层面控制质量。机器人技术的发展也将导致 OEM 机器制造商改进机器构造。

产品开发

制造过程中一个成本高昂的过程是产品开发。为了保持竞争力，公司必须支付研发费用，以创建新产品线、改进现有模式并开发新的增值服务。

以前，这是通过过度的迭代建模来完成的，以达到最好的产品。但现在，数据科学和先进的制造分析使这一过程的大部分模拟成为可能。使用“数字孪生”和其他建模方法，可以虚拟生成真实世界条件，以预测性能并降低研发成本。

计算机视觉应用

自动化质量控制已经走过了漫长的道路。它已经从行程传感器、引出线和其他机械设备发展为高度复杂的先进光学设备集合。通过将这些设备与数据收集相结合，传感器可以通过光学、温度和先进的视觉应用（如热和红外检测）将数据添加到流中，以准确控制停止。这也允许更高的速度、更低的劳动力和任何工厂的圣杯——“熄灯”制造。

管理供应链风险

与来自生产机器的数据一样，数据也可以从运输中的材料中捕获，并直接从供应商设备传输到软件平台，以帮助在供应链中提供端到端的可见性。

使用制造分析，公司可以以“控制塔”格式管理其供应链，引导和重定向资源以加快或减慢速度。他们还可以在感知到新需求时订购备用供应和缓冲库存，并在出现中断时触发二级供应商。

制造分析的好处

情境意识对于先进的制造系统至关重要。制造分析实时提供这种意识。随着成本、质量、产品开发和客户满意度的优化，这使公司更具竞争力。制造分析使公司能够通过利用其生产设备生成的大量数据流来提高生产力和盈利能力。借助直观的可视化工具、仪表板、机器学习算法和高级分析，整个公司的管理人员和决策者都可以获得切实可行的见解。

我们认为制造分析的好处分为三个不同的类别：

降低成本

由于可以利用分析中揭示的见解优化流程，因此可以显着降低成本。机器人技术的发展，以及自主或半自主的机器决策，减少了劳动力。预测性和规范性维护计划也是如此，这些计划被证明可以通过减少停机时间和更好地管理零件库存来降低成本并提高生产力。

增加收入

借助在生产、库存管理以及供需计划方面的实时洞察，制造商可以快速响应需求变化。假设数据告诉他们他们正在接近最大容量。在这种情况下，他们可以增加加班时间、增加产能、改变流程或调整生产的其他方面，以响应和维持交货时间。

其他好处

随着制造分析提供的能力的增加，还有其他好处。其中包括降低能源消耗、更安全的环境协议、减少合规错误以及提高客户满意度。

制造分析的目标

制造业中的传统数据收集是分散的并且容易出错。将数据转化为有意义的行动和决策也具有挑战性。信息要么是延迟的、不完整的，要么包含无意的人为偏见（例如四舍五入的零件计数或停机时间）。制造分析旨在分离数据，对其进行实时分析，并将其用于在整个企业中实现更好、更快的决策，甚至完全自动化这些决策。

通过在问题发生之前检测到问题，可以优化生产流程，并显着提高整体设备利用率。它还有助于简化供应链并在其中创造透明度。因为制造分析使用先进的机器学习算法，它可以帮助识别机会和优化流程。

从上面的制造分析用例中可以看出，产品的使用可以包含在产品的新开发中。除了数字孪生技术和传入的保修信息外，它还可以推动新的、更好的产品，同时降低故障率和生产成本。这些相同的用例示例可以通过快速检测并提醒员工机器级别的问题来提高吞吐量。这减少了停机时间和废品率。

选择正确的解决方案

由于可以收集生产数据并利用这些数据每天做出更好决策的技术的发展，制造领域正在发生巨大变化。

但是，在决定正确的解决方案以在车间进行分析时，制造商应考虑一些关键值道具。以下是在考虑解决方案时要问的一些问题：

• 解决方案能否实时收集生产数据？
• 生产数据的来源是什么？设备、人员或系统？以上都是？
• 数据是否已标准化为可在开箱即用的报告中轻松传播并可供其他管理系统（MES、ERP、CMMS）使用的模型？
• 该软件能以多快的速度让您实现价值？它会解决什么问题？

我们想向您介绍 MachineMetrics 制造分析软件。我们的平台支持实时、自主地收集机器数据，以生成准确的生产报告。不同运营级别的利益相关者可以轻松使用开箱即用的报告和可视化，以减少停机时间、识别生产瓶颈、提高产能、跟踪最重要的 KPI，并实现对车间的完全可见性和控制。

立即与我们的团队预约演示，详细了解我们的解决方案。