大數據如何改善制造業

制造商利用先進的分析技術可以減少流程缺陷，節省時間和金錢。

為什么制造商需要大數據解決方案？

在數據驅動的經濟中，將數據轉化為可操作的分析是提高效率、質量和生產率的最佳途徑。在車間和其他任何地方都是如此——也許更是如此。所有類型產品的制造商都在整合物聯網（IoT）技術，并將產生的流式數據投入運營，以改善工業流程

管理產品信息的人員

物聯網為制造商提供了對其流程和產品的全新視角，并提供了極為精細的細節。物聯網系統制造商采用的越多，他們需要管理的實時流數據就越多。除了提高吸收、豐富和清理大數據的能力，以確保他們在系統和分析方面都信任大數據外，他們還需要能夠應用人工智能（AI）和機器學習（ML）來發現模式并構建模型，然后以必要的自動化和規模進行操作。

一旦他們這么做了，天空就是極限。從物聯網和其他高容量、高速數據源中收集到的洞察為制造業的革命帶來了巨大的希望，其方式符合“工業4.0”這一術語的變革含義制造大數據用例的范圍從改進產品開發到優化支出。讓我們來看三個可以為制造商帶來真正價值的引人注目的機會。

提高生產運營效率

提高整個業務的效率有助于制造公司控制成本、提高生產率和提高利潤率。自動化生產線已經是許多企業的標準做法，但制造大數據可以成倍提高生產線的速度和質量。例如，自動測試結果（如照片、X射線、溫度測量和其他輸出）的ML驅動分析在發現產品質量異常方面本質上優于手動過程。它讓制造商將人為錯誤降至最低，并確定最有可能影響質量的參數，同時成倍增加他們在給定時間內可以檢查和裝運的產品數量。

閱讀我們的博客，進一步了解制造商通過智能管理信息價值鏈中的數據可以實現的五大成果。

制造大數據還提高了整個供應鏈的透明度，例如，通過使用傳感器和RFID數據實時跟蹤工具、零件和庫存的位置，減少中斷和延遲。公司還可以通過分析各個流程及其相互依賴性來提高供應鏈的透明度，以獲得優化從需求預測、庫存管理到價格優化的機會。

關于制造業大數據分析的實際例子，讓我們看看天空。羅爾斯羅伊斯飛機發動機中的傳感器每年收集7000萬個數據點，通過AI、ML和復雜的分析工具進行實時分析。勞斯萊斯工程師利用這些數據遠程管理和維修發動機，在潛在性能問題變得災難性之前識別和糾正這些問題。該公司還使用高級分析來模擬發動機設計和生產過程，以進行快速測試和迭代。

識別產品和過程中的潛在風險

通過分析有關設備磨損和以往故障的數據，制造商可以預測其設備的生命周期，并根據時間（基于設定的時間間隔，如每三周）或使用情況制定適當的預測性維護計劃（基于設備的使用方式，例如每10次生產運行）。這反過來又有助于檢測異常，最大限度地減少停機時間和浪費，并有助于公司在發生意外故障時制定最佳恢復計劃。事實上，一份報告指出，廣泛采用預測性維護可能：

·將成本降低

·將正常運行時間提高

·將安全、健康、環境和質量風險降低

·將設備壽命延長

機器學習還可以幫助制造商分析每件設備的產量和吞吐量，以便他們能夠在單個機器級別、相關工作流程以及整個供應鏈中確定需要改進的領域。這有助于最大限度地減少生產過剩和閑置時間，同時支持更好的庫存和物流管理。例如，制造商可以使用大數據驅動的ML分析來確定何時生產某些訂單，以優化交付或減少存儲需求。

人工智能與可信的大數據和分析相結合，為制造商提供了另一個降低風險的機會：自動化流程，使他們能夠在無需人工干預的情況下進行自我優化。麥肯錫引用的一家水泥公司安裝了人工智能驅動的流程優化程序，以實時監控和調整其立磨和窯的性能。僅僅八個月后，該項目就允許該公司在自動駕駛模式下運行其生產操作，與手動模式相比，其每小時進料速度提高了11.6%，與無人工智能的先進過程控制相比，提高了9.6%。

使用AI和ML優化定價和配置

人工智能驅動的制造業大數據分析使公司能夠匯總和分析自己和競爭對手的定價和成本數據，以產生持續優化的價格變量。對于專注于按訂單生產產品的制造商，ML還可以確保其定制配置的準確性，并簡化配置報價（CPQ）工作流。

例如，西門子的鐵路控制設備就有萬億-1090萬億，精確到可能的組合。通過將AI和ML應用于數千個過去項目的數據，西門子可以確定哪種配置最能滿足客戶的特定需求，以及從何處制造和交付，以獲得最佳利潤。

利用數據工程發展制造分析：加速數字化轉型

當然，制造業大數據最強大的用途不是優化單獨的流程，而是將它們結合起來。如果您的預測性維護報告告訴您某個部件何時可能出現故障，您可以提前安排更換停機時間，并選擇對生產和維護工作量影響最小的時間。結合您的供應鏈信息，查看這些信息將告訴您何時可以盡快訂購新零件，以確保在您需要時它就在您的手中，但不會太早，以至于您必須將其存儲在倉庫中數周。如果這些數據與您的銷售和分銷系統相吻合，您可以管理您的更換時間表，以確保您不會在本應完成和發貨一個主要訂單時進行維修。

數據工程旨在簡化所有這些工作：整合數據資源，讓使用數據的人員和系統能夠訪問受信任的數據。大數據工程解決方案可幫助您為需要大量數據的AI和ML系統接收、準備和處理大量高容量數據。對于處理始終在線的傳感器和設備數據流以及客戶數據、交易數據和供應商數據的制造商而言，構建高效的數據管道對于實現2020年及以后AI的全部價值至關重要。