大数据如何改善制造业

制造商利用先进的分析技术可以减少流程缺陷，节省时间和金钱。

为什么制造商需要大数据解决方案？

在数据驱动的经济中，将数据转化为可操作的分析是提高效率、质量和生产率的最佳途径。在车间和其他任何地方都是如此——也许更是如此。所有类型产品的制造商都在整合物联网（IoT）技术，并将产生的流式数据投入运营，以改善工业流程

管理产品信息的人员

物联网为制造商提供了对其流程和产品的全新视角，并提供了极为精细的细节。物联网系统制造商采用的越多，他们需要管理的实时流数据就越多。除了提高吸收、丰富和清理大数据的能力，以确保他们在系统和分析方面都信任大数据外，他们还需要能够应用人工智能（AI）和机器学习（ML）来发现模式并构建模型，然后以必要的自动化和规模进行操作。

一旦他们这么做了，天空就是极限。从物联网和其他高容量、高速数据源中收集到的洞察为制造业的革命带来了巨大的希望，其方式符合“工业4.0”这一术语的变革含义制造大数据用例的范围从改进产品开发到优化支出。让我们来看三个可以为制造商带来真正价值的引人注目的机会。

提高生产运营效率

提高整个业务的效率有助于制造公司控制成本、提高生产率和提高利润率。自动化生产线已经是许多企业的标准做法，但制造大数据可以成倍提高生产线的速度和质量。例如，自动测试结果（如照片、X射线、温度测量和其他输出）的ML驱动分析在发现产品质量异常方面本质上优于手动过程。它让制造商将人为错误降至最低，并确定最有可能影响质量的参数，同时成倍增加他们在给定时间内可以检查和装运的产品数量。

阅读我们的博客，进一步了解制造商通过智能管理信息价值链中的数据可以实现的五大成果。

制造大数据还提高了整个供应链的透明度，例如，通过使用传感器和RFID数据实时跟踪工具、零件和库存的位置，减少中断和延迟。公司还可以通过分析各个流程及其相互依赖性来提高供应链的透明度，以获得优化从需求预测、库存管理到价格优化的机会。

关于制造业大数据分析的实际例子，让我们看看天空。罗尔斯罗伊斯飞机发动机中的传感器每年收集7000万个数据点，通过AI、ML和复杂的分析工具进行实时分析。劳斯莱斯工程师利用这些数据远程管理和维修发动机，在潜在性能问题变得灾难性之前识别和纠正这些问题。该公司还使用高级分析来模拟发动机设计和生产过程，以进行快速测试和迭代。

识别产品和过程中的潜在风险

通过分析有关设备磨损和以往故障的数据，制造商可以预测其设备的生命周期，并根据时间（基于设定的时间间隔，如每三周）或使用情况制定适当的预测性维护计划（基于设备的使用方式，例如每10次生产运行）。这反过来又有助于检测异常，最大限度地减少停机时间和浪费，并有助于公司在发生意外故障时制定最佳恢复计划。事实上，一份报告指出，广泛采用预测性维护可能：

·将成本降低

·将正常运行时间提高

·将安全、健康、环境和质量风险降低

·将设备寿命延长

机器学习还可以帮助制造商分析每件设备的产量和吞吐量，以便他们能够在单个机器级别、相关工作流程以及整个供应链中确定需要改进的领域。这有助于最大限度地减少生产过剩和闲置时间，同时支持更好的库存和物流管理。例如，制造商可以使用大数据驱动的ML分析来确定何时生产某些订单，以优化交付或减少存储需求。

人工智能与可信的大数据和分析相结合，为制造商提供了另一个降低风险的机会：自动化流程，使他们能够在无需人工干预的情况下进行自我优化。麦肯锡引用的一家水泥公司安装了人工智能驱动的流程优化程序，以实时监控和调整其立磨和窑的性能。仅仅八个月后，该项目就允许该公司在自动驾驶模式下运行其生产操作，与手动模式相比，其每小时进料速度提高了11.6%，与无人工智能的先进过程控制相比，提高了9.6%。

使用AI和ML优化定价和配置

人工智能驱动的制造业大数据分析使公司能够汇总和分析自己和竞争对手的定价和成本数据，以产生持续优化的价格变量。对于专注于按订单生产产品的制造商，ML还可以确保其定制配置的准确性，并简化配置报价（CPQ）工作流。

例如，西门子的铁路控制设备就有万亿-1090万亿，精确到可能的组合。通过将AI和ML应用于数千个过去项目的数据，西门子可以确定哪种配置最能满足客户的特定需求，以及从何处制造和交付，以获得最佳利润。

利用数据工程发展制造分析：加速数字化转型

当然，制造业大数据最强大的用途不是优化单独的流程，而是将它们结合起来。如果您的预测性维护报告告诉您某个部件何时可能出现故障，您可以提前安排更换停机时间，并选择对生产和维护工作量影响最小的时间。结合您的供应链信息，查看这些信息将告诉您何时可以尽快订购新零件，以确保在您需要时它就在您的手中，但不会太早，以至于您必须将其存储在仓库中数周。如果这些数据与您的销售和分销系统相吻合，您可以管理您的更换时间表，以确保您不会在本应完成和发货一个主要订单时进行维修。

数据工程旨在简化所有这些工作：整合数据资源，让使用数据的人员和系统能够访问受信任的数据。大数据工程解决方案可帮助您为需要大量数据的AI和ML系统接收、准备和处理大量高容量数据。对于处理始终在线的传感器和设备数据流以及客户数据、交易数据和供应商数据的制造商而言，构建高效的数据管道对于实现2020年及以后AI的全部价值至关重要。