Big Data Analytics for Semiconductor Manufacturing: Real Value, Real-Time
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來源：智客号
近年來，製造業採用了大數據分析，對製造行業近年來愈演愈烈的競爭參與進去。創新技術提高了大公司的生產能力，促使規模較小的組織，考慮使用大數據分析技術，在公平競爭的環境中，繼續成長和競爭。
儘管每個用例都有所不同，但瞭解如何在製造中使用大數據分析的情況很有幫助。以下來看看一些最重要的領域：
(1)預測性維護
大數據分析在製造行業中取得的最大成就之一是預測性維護。隨著當今先進設備中，安裝部署各種感測器和網路連接設備，製造商有可能採用算法，在問題出現之前，發現併發情況，並在問題變得更加嚴重、可能付出高昂代價之前解決。
預測性維護有可能在一年內，為製造商節省數百萬美元的費用，延長設備使用壽命，並確保高效營運。並且，由於大數據平台的發展，收集這些見解，變得更加容易，且更具成本效益。
(2)縮短停機時間
對於製造商而言，沒有什麼比停機時間的代價更加高昂。在某些行業，每分鐘損失的成本可能花費數千美元，而每年將花費數百萬美元。有了適合的系統(由大數據驅動的系統)，這些組織可以大大減少停機時間，並確保最大生產力。
除了鞏固盈虧底線之外，停機時間的縮短提高了營運效率，減輕了壓力，增強了品牌忠誠度，並且實現了創新和創造力。
(3)性能分析
企業很容易假設一切正常，但在 80% 的容量，和 95% 的容量之間有巨大的差異。大數據允許企業根據期望的產出水準，來分析業績並做出改變。
以工業機械手為例。許多企業直到最近都在使用一刀切的產品，但這種情況正在發生變化。例如這個領域的行業領導廠商之一 Dalmec 公司，已經遇到了發展瓶頸，並意識到已經到了，切割機解決方案不起作用的地步。而使用數據和分析，他們可以購買專門為特定功能設計的獨一無二的機械手。這導致提高生產力和性能。
(4)改進策略決策
在一天結束時，大數據分析將幫助製造商做出策略決策。這些工具包括：數據清理工具、剖析工具、數據挖掘工具、數據映射工具、數據分析平台、數據可視化資源、數據監控解決方案等等。企業學習如何將正確的工具，與正確的結果相結合，是這個過程中的一個重要步驟。
大數據分析如何應用在製造行業上？大數據分析對製造行業的助力，正在帶來新的變化，它將改變製造業的概念，這既令人興奮，也令人恐懼。
對於那些多年來收集了數據，但沒有更好地利用這些數據的公司來說，一旦它們克服了挑戰，就會意識到發展和推廣將面臨巨大機會。
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