互联制造 数据分析如何重塑制造业

就制造业而言，无论是“工业4.0”技术浪潮，还是工业互联网作为“新基建”重点方向之一，制造业转向数据驱动的大潮早已汹涌澎湃。

目前，制造业已开始采用实时数据流来改善运营模式。实时捕获的数据可对设备维护、需求波动以及供应链中断做出响应，从而提高生产效率并降低维护成本。为了充分把握实时数据流带来的商业机会，制造企业必须重新考虑他们的数据管理方法，把重点放在有效的数据运用上。这种由数据分析驱动的“互联制造”方法正助力传统制造业朝着更加高效的运营模式发展，从而为企业、股东和客户带来价值。

通过运用数据和先进的分析方法，制造企业可以实现各种功能强大的应用，特别是以下五个方面：

实时流程监控：实时流程监控提供了针对运营状态的一致、实时监控视图。这些数据可以深入了解关键性的傳感器参数和关键绩效指标（KPI），并且可以衡量周期时间、生产率和缺陷率等生产指标。

预测性维护：制造企业可以根据设备的实际情况，以传感器数据为依据来预测维护需求，以此降低成本并提高效率，而不必像以前那样依赖于被动式维护。

计算机视觉提升质控：利用计算机视觉，制造企业能够以前所未有的速度和精度自动进行外观检查，从而使计算机可以有效管理质量控制，同时降低成本。

产量优化：数据、分析和机器学习可以通过动态识别和消除瓶颈，提高生产率，减少库存并提高资产利用率来帮助优化产量。

供应链优化：供应链应用范围非常广泛，从简单的提供库存水平可见性到复杂的供应链优化和转型，实时数据和高性能分析使供应链绩效达到了新的高度。