如今，生產行業被描述為大數據，智能工廠，工業4.0和物聯網（IoT）等術語。這些術語都與第四次工業革命有關，第四次工業革命的特點是制造技術的自動化和數據交換。機器，產品本身甚至員工可以通過傳感器，條形碼，GPS信號相互通信，同時創建每次交互的記錄。 

要存儲的數據量每天都在增長，數據采集不再是問題。挑戰在于理解數據，揭示數據中的模式并將其用于運營改進并支持戰略決策。

今天的制造企業必須找到一種方法來處理和處理這些前所未有的數據量。并非所有生成的數據都可以提供有用的信息，但根據估計，33％的數據在分析時可能很有用。然而，只有0.5％的可用數據由公司處理。這意味著制造商還有32.5％的數據沒有被利用，剩下32.5%數據的合理利用可以為企業提供更有價值的業務洞察和收入增長。

慧都大數據產品全生命周期數據管理和分析方案

制造業是受大數據趨勢和可能性影響最大的行業，因為他們生產所產生的數據量與性質非常適合大數據處理。大多數制造商剛剛開始發現使用大數據工具的潛力，但也有一些制造商中已經采用大數據的案例。那么大數據具體應用于制造業哪些環節呢？

1.風險管理

供應鏈管理有許多不同的領域，大數據可以提供重要幫助。

供應商現在可以選擇與合作伙伴和客戶共享他們的生產數據，從而為雙方創建完全透明和高效的溝通渠道。通過這種方式，制造商可以準確地查看供應商是否延遲生產或及時，然后調整所有相關流程并避免等待時間。

質量數據也可以以相同的方式共享，制造商可以在收到零件之前從供應商處獲得所有與生產和產品相關的質量指標。

通過更深入地了解供應商質量水平和其他績效指標，制造商可以清楚地了解其供應商組合，并在供應商合同談判時掌握有見地的數據。

正如慧都大數據解決方案的工業需求計劃方案就是通過提供供應商生產和質量信息還可以提供更好的風險管理所需的所有數據和見解。并且建模供應鏈成本優化，實現供需平衡需求預測，供應商依賴關系是可量化的，允許制造商在戰略風險管理方面做出基于事實的決策。

2.構建訂單配置

制造“訂購產品”成為一種趨勢，不僅在汽車行業，而且在航空，計算機服務甚至消費品領域。按訂單生產（BTO）生產方法是一種非常有效且有利可圖的商業模式。但是，為了從中看到真正的增長，需要有一個定義明確的數據平臺來分析客戶行為和銷售數據。

慧都工業需求計劃方案通過制造商能夠訪問所有銷售數據，并進行精確的預測分析，以預測每種可能配置的訂單量，并相應地調整其供應鏈。形成需求計劃和銷售運營計劃建模進行庫存優化，實現有效最低庫存量，通過這種方式，制造商可以定義其理想的產品組合，以便在給定時間內實現最高的收益。

3.提高產品質量

產品質量維護是制造商的首要任務。目前大多數制造企業已經擁有顯著提高質量水平和降低質量相關成本所需的數據，但只有極少數人能夠以提供可操作的見解的方式連接他們的數據源。

在測試中使用預測分析時可以節省大量成本。單個產品可能需要數千種不同的質量測試。慧都生產質量優化方案通使用模式識別和預測分析來確定真正需要的測試的數量和類型，而不是對所有項目執行所有測試，則可以大大減少所需測試的數量。

通過慧都大數據分析平臺對傳感器數據分析可以及早發現制造缺陷，從而減少與調整生產過程相關的時間和成本。進而提高生產線質量。 

4.售后

即使由于生產過程中的最小錯誤，保修和召回的成本也很容易失控。例如借助慧都大數據分析平臺，可以避免或預見保修或召回問題，從而可能節省大量資金。這些保修相關成本往往與制造過程的質量直接相關，因此處理生產數據的智能分析工具可能對制造過程和制造的產品質量產生重大影響。

5.日常生產數據跟蹤

為了優化生產質量和產量，制造商需要從他們的生產線獲得每日數據流，以便實時查看差異和機會。這包括來自生產機械的傳感器數據以及與運營數據正確鏈接在一起的財務信息，以便進行分析。通過允許員工徽章和生產線單元之間的數據交換，還可以實時跟蹤員工數據。

因此，只要有合適的工具可用于數據分析，來自生產線的所有數據都會為優化，成本節約和預防創造持續的機會。

6.數據驅動的企業增長

獲取這些類型的見解意味著可以根據事實數據回答與全球增長戰略相關的問題。

如慧都大數據分析平臺，可以快速比較不同站點的性能，并找出差異的原因。除內部生產和銷售數據外，還可以分析整個市場，構建假設情景并使用預測模型。

一旦收集和分析相關數據，諸如何處開設新工廠，應該重新安置/關閉哪個公司站點或是否引入新產品等問題都很容易做出決策。

7.設備故障預測與智能設備運維

由于現有的傳統傳感器技術，可以從幾乎任何類型的機械或消費產品中實時收集和分析操作數據。

如慧都智能設備運維與設備故障預警方案通過使用模式識別方法分析操作數據時，可以提前預測即將發生的故障和維護需求。這樣可以防止與維護相關的停機時間和成本。同時，預防性維護將通過防止不可逆轉的故障大大延長機器的使用壽命。

預測性維護是一種不僅用于工業而且用于消費產品的現象，通常對維護的需求將取決于產品的使用。在消費電子產品中，生產者經常跟蹤設備上的消費者活動，然后提前通知最佳維護時間。這創造了理想的用戶體驗，同時大大降低了制造商的維護和保修成本。

8.架空跟蹤

間接成本決定了每個制造商的盈利能力。為了對這些成本進行真正的控制和可視性，需要使用連接數據源和高級分析功能的大數據環境。

部分標準化是可以極大地促進降低供應商相關成本的重要領域之一。它可以顯著減少零件和供應商的擴散。這不僅節省了成本，還節省了管理零件數據的時間。

人工成本跟蹤是另一個可能影響間接費用的重要領域。制造業平均30-40％的間接費用是由人工成本決定的。因此，關鍵是不僅要將工作角色和工資與某些流程聯系起來，還要與個人聯系起來。可以使用放置在車間的傳感器跟蹤員工徽章。通過這種方式，制造商可以確定流程中每項任務的確切成本，并分解為個人。

慧都大數據應用架構

慧都工業大數據致力于打造國內第一個端到端的工業大數據分析平臺，為企業打通信息化系統、工廠或者車間的工業環境，為企業提供產品全生命周期數據管理和分析方案，讓企業實現生產和運營智能化。

歡迎撥打慧都熱線023-68661681或咨詢，我們將幫您轉接大數據專業團隊，為您免費定制分析方案！