制造数据分析--利用企业数据平台挖掘洞察力

 

 

哪些制造企业倾向于监控？ 

制造企业通常将分析工作的重点放在直接影响底线的关键绩效指标 (KPI)上。 

监测的核心领域包括    

• • 性能： 整体设备效率 (OEE)、生产产量和周期时间等指标对于评估运营效率至关重要。 

• • 材料消耗： 跟踪原材料使用情况、废物产生情况和库存水平有助于优化资源利用。 

• • 费用： 分析生产成本、能源消耗和劳动力支出对成本管理至关重要。 

• • 比较分析： 比较不同生产基地或产品线的性能可提供有价值的基准。 

• • 战略影响： 评估各种计划和战略的有效性有助于完善业务决策。 

• • 用户体验变化： 易于更改界面，可进行独立修改和创建各种变体。 

为什么商品生产者需要分析收集到的数据？ 

制造业数据分析的总体目标是全面了解运营情况并确定需要改进的领域。主要目标包括    

• • 标准化数据访问： 将不同来源的数据整合到一个平台上，有助于分析和报告。 

• • 投资回报率测量： 通过跟踪各项措施对目标关键绩效指标的影响，可以对其有效性进行评估。 

• • 数据驱动决策： 利用数据洞察力优化流程、降低成本和提高质量。 

• • 性能基准： 将绩效与行业标准或内部目标进行比较，可推动持续改进。    

• • 运行效率： 找出瓶颈，优化生产计划，减少停机时间。 

制造商使用何种数据来分析生产？ 

有效的数据分析依赖于强大的数据基础。制造商从各种来源收集数据，包括 

• • 生产设备： 机器性能、停机时间和维护记录。 

• • 公用设施 能源消耗、用水量和废物处理数据。 

• • 质量控制： 缺陷率、返工和材料报废信息。 

• • 成本管理： 财务数据、劳动力成本和材料价格。 

• • 人力资源： 员工出勤、加班和技能组合。 

综合数据（摘要、关键绩效指标）和细粒度历史数据对于全面分析都至关重要。 

生产商进行何种数据汇编，使用何种统计方法？ 

为了获得有价值的见解，制造商采用了一系列数据分析技术： 

• • 相关分析： 确定不同变量之间的关系，了解它们的影响。 

• • 假设检验： 验证有关数据模式的假设，为决策提供支持。 

• • 大数据和人工智能： 利用先进技术进行复杂数据分析和预测建模。 

• • 实验分析： 利用数据测试新想法和新策略。 

虽然简单的相关性往往是一个起点，但该行业正越来越多地采用复杂的统计方法和人工智能驱动的方法。 

制造业数据分析的结果是什么？ 

制造业数据分析的成果意义深远，可对业务绩效产生重大影响。主要优势包括 

 

• • 提高运行效率： 找出瓶颈，优化生产计划，减少停机时间。 
  • 例如 一家制造工厂通过分析机器停机时间数据来识别反复出现的问题，从而采取有针对性的维护干预措施，将设备故障率降低了 20%。 

• • 提高产品质量： 在流程早期发现质量问题并实施纠正措施。 
  • 例如 质量控制部门利用数据分析找出缺陷率的模式，从而调整流程，将缺陷率降低了 30%。 

• • 优化资源利用： 根据数据驱动的洞察力有效分配资源。 
  • 例如 分析能源消耗模式可帮助制造工厂确定提高能效的机会，从而减少 10% 的能源成本。 

• • 降低成本： 通过优化流程和减少浪费来确定节约成本的机会。 
  • 例如 通过数据分析发现并消除浪费，使生产成本降低了 5%。 

• • 降低风险： 预测潜在问题并采取积极措施。 
  • 例如 分析供应链数据有助于公司识别潜在的中断情况并制定应急计划，从而降低供应链风险。 

• • I创新： 利用数据开发新产品和流程。 
  • 例如 分析客户数据有助于公司识别新产品机会，从而成功开发新产品线。 

通过利用数据分析的力量，制造商可以获得竞争优势并推动可持续增长。