互聯制造，資料分析如何重塑制造業

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就制造業而言，無論是“工業4.0”的技術浪潮，還是工業網際網路作為“新基建”重點方向之一，制造業轉向資料驅動的大潮早已洶湧澎湃。工業物聯網将實體資産與系統及人員銜接起來，讓資料在工廠中自由流動，幫助企業提升生産效率，這也就是現代化生産中所追尋的“互聯制造”。

根據IDC預測，到2021年全球将有七成以上的制造企業使用資料來增強自動化和營運。正如資料已成為各個行業的驅動力一樣，制造業的下一次進化也将通過資料和分析提高營運效率。制造企業将利用新的資料源，并以創新的方式運用這些資訊，來實作更高效的産品開發、供應鍊和生産力。“資料驅動型組織獲得客戶的可能性會提高23倍，保留客戶的可能性會提高6倍，盈利的可能性則會提高19倍”，麥肯錫近日釋出的這一報告讓制造業轉向資料驅動顯得更加迫在眉睫。

互聯制造的興起

目前，制造業已開始采用實時資料流來改善營運模式。實時捕獲的資料可對裝置維護、需求波動以及供應鍊中斷做出響應，進而提高生産效率并降低維護成本。為了充分把握實時資料流帶來的商業機會，制造企業必須重新考慮他們的資料管理方法，把重點放在有效的資料運用上。這種由資料分析驅動的“互聯制造”方法正助力傳統制造業朝着更加高效的營運模式發展，進而為企業、股東和客戶帶來價值。

例如，有些企業利用實時監控來優化生産流程，并管理物流;有些企業則依據資料進行預測性維護，取代傳統的嚴格按照時間表進行維護的方式;還有些企業利用計算機視覺等先進的分析工具，通過視覺圖像和視訊推送來改進品質控制。

五大資料分析應用

通過運用資料和先進的分析方法，制造企業可以實作各種功能強大的應用，特别是以下五個方面：

1. 實時流程監控

實時流程監控提供了針對營運狀态的一緻、實時監控視圖。這些資料可以深入了解關鍵性的傳感器參數和關鍵績效名額(KPI)，并且可以衡量周期時間、生産率和缺陷率等生産名額。

1. 預測性維護

資料在制造業中發揮作用的最重要方式之一是裝置維修和維護。制造企業可以根據裝置的實際情況，以傳感器資料為依據來預測維護需求，以此降低成本并提高效率，而不必像以前那樣依賴于被動式維護。當運作技術資料(傳感器資料)與資訊技術資料(MES、ERP等)相結合，就可通過優化停機時間安排、配置設定人力和降低物流成本帶來出色的效果。

1. 計算機視覺提升質控

利用計算機視覺，制造企業能夠以前所未有的速度和精度自動進行外觀檢查，進而使計算機可以有效管理品質控制，同時降低成本，并防止整個制造流程出現缺陷。

1. 産量優化

為了提高盈利能力，制造企業必須不斷優化其整個工廠的制造産量和生産水準。資料、分析和機器學習可以通過動态識别和消除瓶頸，提高生産率，減少庫存并提高資産使用率來幫助優化産量，所有這些都會對制造企業的營收和利潤産生顯著的影響。

1. 供應鍊優化

供應鍊應用範圍非常廣泛，從簡單的提供庫存水準可見性到複雜的供應鍊優化和轉型，實時資料和高性能分析使供應鍊績效達到了新的高度。

所有這些基于資料的現代增強功能都在使制造業變得更好，優化産量并簡化實作過程。

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原文釋出時間：2020-05-29

本文作者： Cloudera

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