．智慧製造中的大數據

Smart Manufacturing - Big Data Analytics 

智慧製造-大數據分析

Datumize

人工智慧繼續以機器人、感測器和機械的形式，滲入生產工廠，從而使生產系統更快、更高效。智慧工廠中的許多技術進步，導致了生產系統的連續數據收集，大數據和人工智慧透過整合系統，並幫助企業更好地利用收集到的數據，進一步推進了智慧製造流程。

大數據分析可用於處理捕獲的數據，並執行高級功能，例如不合格報告分析、增強的安全性、預測性和預防性維護、工廠負載優化、改進的供應鏈管理、財務風險分析，以及營運監控以改善整體設備效率。

大數據還有助於整合以前孤立的系統，以使公司更清晰地了解其製造過程，同時自動進行整個數據的收集和分析。製造系統中與數據相關的困難，已經從能夠收集足夠數量的數據，轉變為如何最好地利用現在可用的大量數據，以做出更明智的業務決策。

應用領域

物聯網整合了系統，並具有許多分析應用。一種應用是製造中的數據分析，可以透過監視生產系統中的不合格事件，來提高效率。不合格報告分析，可用於減少錯誤，並在生產線上，將有缺陷的產品，發布給業務合作夥伴或客戶之前，對其進行辨識。研究這些事件會導致未來生產中，出現不合格的情況減少。

智慧製造中大數據分析的另一個有力案例，是它們在預測性維護流程中的應用。已安裝的系統可以發出維修警報，和預防性維護提醒，以在發生設備故障之前將其停止。還可以整合用於狀態監視的感測器整合，以即時監視設備性能和運行狀況，從而提高工廠生產線的整體設備效率。透過最大程度地減少故障，並採取更好的預防性維護做法，製造商可以減少故障，提高設備生產率和可靠性，從而改善整體設備有效性指標。

大數據的適用性，還取決於製造中涉及的系統，例如企業資源計劃系統、供應商關係管理系統，和產品生命週期管理系統。透過使用大數據分析，來查看歷史負載、客戶數據，以及重大項目的變更，可以開始使銷售和營運計劃流程實現自動化，這將有助於公司優化工廠負載。

該策略有助於定義負載預測，並建立更明智的製造過程。物聯網還可以整合以監視庫存、追踪零件在供應鏈中的流動，以及為 ERP 系統收集數據。這種數據驅動的供應鏈管理方法，有助於減少庫存和資金需求。

除了改善製造過程本身之外，大數據分析還可以用於改善工作環境的安全性。針對健康和安全狀況收集的關鍵績效指標，監控工作中的缺勤、傷害和事故。可以將這些數據儲存，並用於審核和管理討論中，以辨識生產環境安全方面的差距，並引發一些常見的健康、安全和環境問題。

行業實例

各種規模和複雜程度的製造公司，都在使用大數據。通用電氣在紐約的工廠配備了 10,000 多個感測器，這些感測器與全球工廠相關聯，可報告製造過程和建築狀況。員工可以即時查看數據，接收生產偏差警報，提高品質和整個流程。

麥肯錫公司（McKinsey and Company）透過分割製造過程，並評估不同的參數及其對產量的影響，協助一家製藥公司，將疫苗產量提高了 50％。英特爾在預測分析環境中使用了大數據，並降低了品質測試的數量，預計可節省 3000 萬美元的晶片，和處理器製造成本。寶馬透過利用原型感測器上的數據，來辨識設計缺陷，並在汽車設計上市之前辨識漏洞，從而提高了品質，從而提高了品牌聲譽，並確保了更高品質的產品。

大數據和物聯網涵蓋了各個行業。在針對工程的部門（例如航空航太、重型機械等​​）中，大數據分析可用於提高工廠效率，並檢查歷史記錄，以優化供應鏈管理。在藥品中，感測器透過加快篩選過程，來加快研發試驗。在石油和天然氣行業，用於預防性維護的數據，可幫助從井中抽油的泵，每天節省超過 5,000 萬美元，從而節省了成本，並減少了停機時間。

汽車行業可以透過使用感測器報告使用中的速度，燃料消耗和油溫數據，來改善車輛設計。在各行各業中，大數據分析和物聯網正在擾亂製造業，並增強了生產流程和公司的競爭能力。

結論

Forbes 預測，到 2020 年，數位內容將成倍成長 50 倍，進一步需要大數據分析，來管理內容的吸收。僅僅收集數據，並不能使製造商競爭，而是將數據轉換為有形的方式，以提高效率，從而獲得製造商的行業優勢。 

先進的數據分析，將繼續透過提高效率、減少浪費和提高產品品質，幫助製造公司做出更明智的業務決策，最大程度地降低生產風險，並改善製造流程。大數據分析，對於使企業在不斷發展的製造業中競爭非常重要。

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