大数据和数据分析如何改善制造业

大数据分析改变制造业的4种方法

制造空间一直竞争激烈，但近年来情况变得更加激烈。创新技术提高了大公司的生产能力，这使得小型组织质疑他们如何能够在公平的竞争环境中继续发展和竞争。

“大多数制造商已经做出了最明显的改变，以简化其运营，使用传统方法尽可能提高其供应链和工厂的生产力，” Valerio Dilda为麦肯锡写道。“然而，为了在缓慢增长和不确定的环境中做得更少，公司必须寻找新的方法来提高其运营的生产力和盈利能力。”

答案是大数据分析。

过程工业中的制造商和公司生成大量数据，但很少有人使用这种智能。多年来，大多数制造商在其IT能力方面落后，并且已经花费了他们的成本。

“然而，由于更便宜的计算能力和快速推进的分析机会，流程制造商可以将这些数据用于工作，从多个数据源收集信息，并利用机器学习模型和可视化平台来发现从采购中优化流程的新方法原材料销售成品，“迪尔达继续说道。

虽然每个用例都会有所不同，但了解大数据分析如何在制造中使用是有帮助的。

制造业大数据分析的最大早期胜利之一就是预测性维护的作用。随着当今先进设备中包含的所有各种传感器和连接设备，制造商可以使用算法在出现并发症之前发现并发症，并在问题变得更加棘手之前解决。

预测性维护有可能在一年内为制造商节省数百万美元，延长设备寿命并确保高效运营。由于大数据平台的增长，收集这些见解变得更容易，更具成本效益。

很容易假设一切都运行正常，但在80％的容量和95％的容量之间运行存在巨大差异。大数据允许企业分析性能并根据所需的输出水平进行更改。

以工业机械手为例。直到最近，许多企业都使用了“一刀切”的产品，但这种情况正在发生变化。当客户来到这个领域的领导者之一Dalmec时，他们已经达到了他们意识到千篇一律的解决方案无效的程度。使用数据和分析，他们可以购买专门为特定功能设计的独一无二的操纵器。这导致更高的生产力和性能。

制造商的成本比停机时间要少。在某些行业，它每分钟可能花费数千美元，每年可能花费数百万美元。有了适当的系统 – 由大数据驱动的系统 – 这些组织可以大大减少停机时间并确保最大的生产力。

除了提高利润外，减少停机时间还可提高运营效率，减轻压力，增强品牌忠诚度，并实现创新和创造。

最终，大数据分析可帮助制造商制定战略决策。换句话说，没有更少的猜测和更多的执行。

在为组织提供支持时，您可以选择各种大数据分析工具，包括：数据清理工具，分析工具，数据挖掘工具，数据映射工具，数据分析平台，数据可视化资源，数据监控解决方案，和更多。学习如何将正确的工具结合起来以获得正确的结果是这一过程中的重要一步。

大数据分析正在改变制造业的想法既令人兴奋又令人生畏。对于多年来一直收集数据但未能使用数据的公司而言，他们最终需要开始利用数据的想法有点令人恐惧。但是一旦你克服了最初的挑战，你就会意识到增长和进步的巨大机会。

大数据分析正在改善制造业

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