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2019年8月9日 星期五

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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