通过高级数据分析解锁工业卓越性

数据分析是由一系列操作定义的，这些操作涉及检查、清理数据并将其转换为有用、可操作和可理解的信息，其目标是得出有价值的结论以做出更好的决策。

业务活动永远不会停止，新流程和数据的数量呈指数级增长，如果没有有效的系统，就很难可视化趋势或确定改进点。

因此，大数据技术的应用至关重要，因为它们可以以最佳方式监控和管理大量数据，从而减少公司内部负责处理信息的人员的工作量。

因此，目标在于有效地最大化工业流程，以捕获和处理有价值的信息并实现“智能”工业。

为什么数据分析对公司至关重要？

目前，构成任何公司生产流程的所有机器、流程和人员都会生成连续的数据流。能够引导、管理和理解所有这些交叉信息是一个挑战。了解正在发生的现实的关键是拥有分析这些数据的数字解决方案。

我们已经知道，数据分析可以为您提供有关公司运作方式的客观信息。这可能是最明显的解释，但工业公司仍然缺乏对良好数据控制和分析的优势和能力的了解。

数据将企业中正在发生的事情的现实摆在桌面上，而拥有这些清晰的信息是能够采取行动和优化必要措施的第一步。您无法改进您不了解的内容，为此，有必要了解可在任何公司使用的不同类型的数据分析。

数据分析类型

我们可以将数据分析分为四种类型：

• 描述性分析 ，重点描述特定时期内发生的事情。
• 诊断分析 ，它更关注某件事发生的原因。
• 预测分析 重点关注短期内可能发生的事情。
• 最后，规范性分析 通过利用更深入的人工智能来建议行动方案，并设法建议在事件发生之前采取的行动。

因此，数据分析是优化公司绩效的重要盟友。它的应用程序允许公司通过确定使流程更加高效和敏捷的方法来降低成本。基于商业智能的公司首先使用分析来就生产链、供应、人员、业务联盟、优化产品/服务等做出更好的业务决策。

使用工业自动化系统计数的 10 个好处

数据如何提高工业绩效

数据分析可以帮助您重新定义优先事项，从而提高您的业务效率。如今，随着新技术以更准确的方式实现自动化和过程控制，公司正在拥抱数字化。

在工业绩效中使用数据分析的主要好处是：

流程优化
应用于工业的人工智能（AI）提供了更精确的质量控制。制造过程中的数据分析可以全面识别需要改进的领域。为此，分析必须横向影响组织中的每个人。更好的生产意味着更高质量的最终产品和优化的成本。

减少浪费
通过应用机器学习（人工智能的一部分），我们可以控制制造产量、提高质量标准并快速检测错误，这将对减少浪费和成本产生影响。

避免运营瘫痪和/或停机
与上述相关的是，通过智能SCADA系统进行数据分析，可以控制每台机器的连续工作流程，实时了解资产的效率，因此从全局角度来看，可以很容易地控制停机时间以及最佳性能。

供应链自动化
在供应链中实施自动化解决方案和数字化流程有利于提高仓库生产力、提高供应链参与者的可见性并确保物流运营过程中持续、实时的库存控制。

预测性维护
预测性维护允许非破坏性测量来了解机器和设备的性能，以便预测潜在故障并优化其运行。通过在潜在事件发生之前检测到它们、降低维修或更换成本并优化生产性能，可以延长机器的使用寿命。因此，识别过程中可能改变机器性能的偏差。

通过 KPI 或关键指标进行持续监控
如果没有通过公司管理层预先设定的KPI或关键指标来衡量，以上这些都毫无意义。使用 360° 分析工具可以更轻松地监控性能指标。数字化使得准确跟踪人力资源、资产、所用产出的数量和质量、运营、库存等的绩效成为可能。甚至与制造过程的不同部分进行交互。

Nexus Integra：将数据转化为决策能力的平台

Nexus Integra 是一个集成运营平台，可让您优化工业流程并提高业务盈利能力。

它具有对工厂资产的直接管理功能以及通过单一界面进行实时数据处理和分析的功能。

该平台的构建是为了适应每个环境的特定需求，因此可以在任何部门和环境中实施。

Nexus Integra 有何独特之处？

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• 统一并标准化您的业务信息。
• 降低维护和生产成本。
• 可扩展：设施、数据和用户。
• 全局：控制分散的安装。
• 实时和历史可视化。
• 用途广泛：适用于任何领域。

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