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制造业大数据剖析的五大应用介绍

宣布日期：

2021-09-14

近年来，生长智能工厂成为全球制造业的显学，随着人力缺少、人为上涨、产品交期越来越短、市场需求变换大等问题泛起，制造颐魅正面临新一波转型挑战，如何在控制生产本钱的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的，也因此，从德国、美国到台湾各个制造大国，无不积极推动工业4.0，希望能协助制造颐魅者解决经营困境、提升竞争力，而大数据剖析与优化则成为生长工业4.0的基础。

制造业大数据剖析五大应用

深耕制造业多年的W88优德官网四方数网星，在大数据剖析上提供的不可是产品，另有结合工业知识与富厚经验的照料效劳，资助制造企业做出正确有效率的大数据剖析。

目前市面上有许多大数据剖析的解决计划，但大多只能做到资料视觉化，也就是以图表泛起剖析结果，而数网星可以凭据制造业所面临的问题，决定要做哪一种剖析，例如预测或模拟，甚至整合财务或产销端资讯，找出解决问题的要领，这在智能制造历程中是很是重要的事，因为企业往往拥有大数据，却不知道该如何剖析。

高科技制造颐魅者面临到的问题主要有三种，第一、未预期的物料问题或设备故障直接攻击产能，以致消耗大宗本钱；第二、因制程稳定性问题造成产品良率下降，不但影响赢利更影响客户满意度;第三、制程世代转换越来越快，如何加速量产速度，成为赢利的要害因素。因此，IBM凭据制造业所面临到的问题与产品生命周期，归纳出制造业大数据剖析五大应用模式。

第一、物料品质监控。原物料品质不稳定其实有�？裳�，然而古板SPC监控要比及爆发问题时才会做出警示，此时不但己经影响产品品质，更禁止易找出原因，而数网星则是主动剖析趋势变革，发明潜在问题即早做出预警，以便能及早解决(如：更换物料)维持产品品质。

第二、设备异常监控与预测。古板SPC监控虽然也涵盖设备参数，但有时设备仍然会爆发问题，工程师也不知道设备爆发问题该怎么处理更有效，数网星运用设备感测资料及维修日志，找出爆发设备异常的模式，监控并预测未来故障机率，好让工程师可以即时执行更适决策。

第三、零件生命周期预测。零件或耗材有其生命周期，制造颐魅者大都凭据供应商建议进行按期更换，却忽略了生产及情况条件对消耗速度的影响，导致以下两种情况经常爆发，一是在太早更换零件，造成不须要的开销，二是太晚更换零件，导致品质受影响。数网星凭据生产及设备状态资料、零件资讯，精准预测零件生命周期，在需要更换的更佳时机提出建议，资助制造颐魅者抵达品质本钱双赢。

第四、制程监控提前警报。制造业的制程参数相当多且相互会相互影响，若是因为制程参数偏移而影响产品品质，工程师只能简单站点逐步追查，相当泯灭时间，而数网星的做法是建立产品品质预测模型，找到更佳的制程黄金区间，一旦发明制程参数偏移到区间外，便即时发出警报，让工程师可以即时进行调解或其他决策。

第五、良率保固剖析。对制造颐魅者来说，产品良率过低或是出售后于保固期间内爆发问题，不但会增加本钱，更直接影响企业形象与客户满意度。因此数网星结合生产设备、产品良率及维修保固相关资料，建立预测模型，以预测良率并降低保固本钱。

W88优德官网四方数网星对制造业的效益不但在于预测潜在危害，还能提出更佳决策建议，建立更佳化生产流程，从而降低营运本钱、创立更大化赢利。

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