高级数据分析解锁工业卓越：从洞察到决策

数据分析被定义为一系列动作：检查、清洗、转换数据为有用、可执行、可理解的信息，旨在得出有价值结论以做出更好决策。

业务活动从不停歇，新流程与数据呈指数级增长，无有效系统难以视觉化趋势或识别改进点。

因此，大数据技术应用至关重要，它们以最优方式监控管理海量数据，减轻企业内部信息处理者负担。

目标在于高效最大化工业流程，以捕获处理有价值信息，实现“智能”工业。

为什么数据分析是企业关键？

当前，构成公司生产流程的所有机器、流程、人员持续产生数据流。挑战在于如何疏导、管理、理解所有交叉信息。理解现实的关键是拥有分析这些数据的数字化方案。

我们已知数据分析提供企业运作的客观信息。这虽是最显而易见的解释，但工业企业对良好数据管控与分析的优势与能力仍认知不足。

数据摆上台面的是业务现实，拥有清晰信息是行动与优化的第一步。不理解无法改进，为此必须理解企业可用的各类数据分析类型。

可将数据分析分为四类：

因此，数据分析是优化企业绩效的强力盟友。其应用让企业通过识别更高效敏捷的流程降低成本。基于商业智能的企业首要用分析做更好商业决策：生产链、供应、人员、商业联盟、优化产品/服务等。

拥有工业自动化系统的10大收益

数据分析助您重新定义优先级，让业务更高效。如今企业拥抱数字化，因新技术实现更精准的自动化与流程控制。

数据分析在工业绩效中的主要收益：

流程优化
AI应用于工业提供更精准质控。制造过程数据分析能全方位识别改进领域。为此分析须贯穿全组织。更好生产意味着更高质量成品与优化成本。

减少浪费
应用机器学习（AI一分支），可管控制造产出、提升质量标准、快速发现错误，从而减少废品与成本。

避免运营瘫痪与/或停机
结合智能SCADA系统的数据分析，可管控每台机器持续工作流、实时知晓资产效能，从全局视角极易管控停机与最优性能。

供应链自动化
在供应链实施自动化方案与数字化流程，有利于提升仓库生产力、增加供应链参与者可见性、确保物流运营中持续实时的库存管控。

预测性维护
预测性维护通过无损测量理解机器设备绩效，预测潜在故障并优化运行。通过在故障发生前发现潜在偏差，延长机器寿命、降低维修或更换成本、优化生产绩效。从而识别可能改变机械绩效的工艺偏差。

通过KPI或关键指标持续监控
以上一切若无公司管理层预设的KPI或关键指标衡量将失去意义。360°分析工具让绩效指标监控更容易。数字化可精准追踪人力资源、资产、产出量质、运营、库存等绩效，甚至与制造流程不同环节交互。

Nexus Integra是集成运营平台，助您优化工业流程、提升业务盈利能力。

具备对厂内资产的直接管理能力、单一界面下的实时数据处理与分析。

平台构建适配各环境特定需求，可落地任何行业与场景。

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