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拥抱和利用工业4.0中的数据驱动压力

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-09-18

要实现工业4.0的潜力和力量,就必须消除这些恐惧,并可以让接受新流程

但是过时的信息系统,贫乏的软件工具和不断老化的劳动力的增加使制造落后了一步,并且在这场工业革命中处于不利地位,尽管如此,在制造业领域中不断出现新的机会。随着制造业的重生,对于公司而言,了解如何从生产中收集实时数据并对其采取行动以创造对竞争对手的影响力变得至关重要。这种理解将使制造商可以利用这种数据驱动的压力来发挥自己的优势,因为他们在制定更明智的业务决策的同时努力不断增强自己车间的思维定势。

 

制造业总是有改进的空间。有一种方法可以容纳当前位于地板上的机器中的数据

首先,信息技术没有像生产设备那样适应变化和创新。设备创新不断发展,以创造更好的产品和更快的生产时间;多年以来,支持和信息系统的发展步伐一直不尽人意,给行业带来了巨大的机遇。即使出现了AI,机器学习和云技术,制造业仍然落后。随着数据成为业务决策必不可少的一部分,这种情况将改变。

 

今天的另一个因素是现代生产工人的人口统计

随着逐渐从劳动力队伍中老化,并同时拥有他们丰富的操作知识和专业知识,这种情况正在发生变化。曾经专注于成为全能工匠并且被称为“机器低语者”的劳动力现在正在被替换。理想情况下,我们看到了一支由专业操作员组成的新员工队伍,他们精通多任务处理和读取数字输出,他们希望在工业4.0中以新的数字方式接受机器的窃窃私语。

 

明天要有竞争力

为了跟上全球同行的步伐,公司领导层要求生产人员发挥更大的杠杆作用,在思考明天时,制造别无选择,只能做出以数据为依据的决策,以达到公司的利益。但是,即使有良好的意愿,由于许多软件工具都做出了空洞的承诺,在实施数据分析时,许多企业主仍被糟糕的数据和糟糕的执行力所困扰。当所有者对数据的位置没有真正的了解并且无法读取数据并对其执行操作时,就会发生这种情况。我们所有人都陷入了沾沾自喜的状态,对较旧的工具感到满意,并且不花时间将它们换掉或补充模型。

 

如今数据分析的当前静态性质(如机器监视)无法跟上新数据或显示当前实际情况

如果一家公司希望专注于“智能”工厂并包含所有数据,那么它也将不仅仅依靠IIoT传感器来执行预测性维护,找到适合他们的方法,并为他们的业务带来结果。如果想要工厂视图,请查看旨在提供工厂视图的系统。简单的机器监控纯粹是没有上下文的机器利用率。

 

使用工厂已经存在的资产

实时生产监控可以首先了解公司的生产能力-在短时间内针对每项工作和每台机器,其次,它能够通过不断考虑各种参数(例如性能)的历史背景来提高生产智能,而无需任何形式的人工输入。限制人工输入的数量将使制造商能够在车间的正常直觉开始之前就知道何时在车间出现问题,并知道首先要确定的优先事项。通过使用实时生产监控,可以轻松实施解决方案和针对问题的纠正措施,同时仍每天在工厂级别实现关键指标。

 

制造商首先需要致力于重新启动。有必要确定关于他们的系统的工作和不工作

重要的是不要担心数据驱动的压力,相反接受它,更重要的是,通过生产智能软件的实施来接受它。现代的数据处理方法涉及实时生产智能软件。该软件是可访问和可定制的。如果您想要一款既可以在不增加员工负担的情况下立即有所作为的软件,则可以进行实时生产监控。

 

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