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云服务器推荐_阿里云_人工智能知识体系

时间:2021-02-24 10:41 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

博客制造业是一个越来越受数据驱动的领域,公司每秒钟都从数百个来源生产信息。然而,比生成数据更重要的是,要了解如何使用这些数据来优化公司的业务流程和运营。即便如此...

云服务器推荐_阿里云_人工智能知识体系

博客制造业是一个越来越受数据驱动的领域,公司每秒钟都从数百个来源生产信息。然而,比生成数据更重要的是,要了解如何使用这些数据来优化公司的业务流程和运营。即便如此,如何利用销售、生产、供应链等产生的大量数据,也并非总能立即明确。不仅要利用这些原始数据,而且要将这些数据转化为可操作的原始数据。尽管如此,它并不是要收集大量的数据并对每个数据点进行解析,而是创建正确的分析来充分利用它。这些是如何充分利用您的制造数据收集的一些最佳用例。提高生产线的质量保证生产线中的一个关键步骤是质量保证(QA),这是一个比其他步骤更容易出错的步骤。对高标准和一致性生产的需求意味着QA测试必须覆盖多个组件,并且非常严格。反过来,这会导致更长的测试阶段,有时为了保证测试的彻底性而冗余或重叠测试。不利的一面是,这会增加成本,并可能推迟产品上市所需的时间。想深入研究物流、供应链和运输的运营分析吗?现在请阅读我们的完整白皮书。然而,大数据可以帮助找到不必要或重复的测试领域,并有助于减少时间和金钱。例如,英特尔就采用了这种方法,减少了在其生产的每一块芯片上运行的测试次数,这些测试涉及面广,只关注那些能产生可操作和有价值信息的测试。其结果是制造成本降低了300万美元,并节省了大量时间。减少生产线故障物联网(IoT)的出现对改善大多数制造工厂的生产线起到了重要作用。有了更小的传感器,可以精确地传递与生产相关的各种指标的秒到秒的更新,工厂可以比以往任何时候都更清楚地看到地板上的每个螺母和螺栓。这一新数据的最佳用途之一是减少反应性维护的需要,降低故障和错误的可能性,并提高提前维护计划的能力。大多数使用大数据和制造仪表盘的制造工厂利用这些信息来建立预防性和预测性维护计划。前者侧重于产品的预期使用寿命,对一般维修很有用,而后者则是处理设备状况变化的理想工具。这可以降低维护成本,降低意外和灾难性故障的可能性。改善制造流程即使是在要求高精度生产的行业,也很难保证每次都能得到准确的结果。例如,在制药生产中,即使是相同的生产工艺,也会产生高达100%的批次差异。对大多数公司来说,这是一个重大的危险信号,可能导致监管制裁和复杂化。利用大数据,公司可以找到并分离出导致如此高差异的生产部分,通常是处理实时或敏感资源的部分。一家大型制药公司利用这些信息对其生产活动进行了细分,进一步深入分析了造成这种巨大差异的具体原因,并设法找出了导致这种差异的因素。其结果是该公司的生产收益率大幅提高了50%以上,而支出和管理费用却没有出现明显的波动。更重要的是,该公司能够大幅度减少过程中的差异。优化供应链管理就像生产线一样,供应链对制造商至关重要,当它们充满低效时,它们可能会造成重大损失。一个在制造过程中使用大数据的公司可以了解他们的产品是如何到达目的地的,以及在哪里可以削减和提高成本。它从仓库信息和跟踪包从源到最终位置开始。浏览仪表板使用大数据分析的公司可以了解从工厂到货架的最有效路径,并确定最有效的包装方式,以确保产品安全运输。更重要的是,它们可以突出交付中不断变化的趋势,使公司能够决定将资源和精力分配到哪里。大数据正在改变商业,制造业一直处于创新的边缘。通过接受分析,您可以快速降低成本,提高效率,并确保最高质量,而不会显著增加您的日常开支。想深入研究物流、供应链和运输的运营分析吗?现在请阅读我们的白皮书全文。标签:物流|制造

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