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制造业大数据剖析的五大应用先容

宣布日期：

2021-09-14

近年来，生长智能工厂成为全球制造业的显学，随着人力欠缺、人为上涨、产品交期越来越短、市场需求变换大等问题泛起，制造业正面临新一波转型挑战，怎样在控制生产本钱的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的，也因此，从德国、美国到台湾各个制造大国，无不起劲推动工业4.0，希望能协助制造业者解决谋划逆境、提升竞争力，而大数据剖析与优化则成为生长工业4.0的基础。

制造业大数据剖析五大应用

深耕制造业多年的尊龙凯时四方数网星，在大数据剖析上提供的不但是产品，尚有团结工业知识与富厚履历的照料服务，资助制造企业做出准确有用率的大数据剖析。

现在市面上有许多大数据剖析的解决计划，但大多只能做到资料视觉化，也就是以图表泛起剖析效果，而数网星可以凭证制造业所面临的问题，决议要做哪一种剖析，例如展望或模拟，甚至整合财务或产销端资讯，找出解决问题的要领，这在智能制造历程中是很是主要的事，由于企业往往拥有大数据，却不知道该怎样剖析。

高科技制造业者面临到的问题主要有三种，第一、未预期的物料问题或装备故障直接攻击产能，以致消耗大宗本钱；第二、因制程稳固性问题造成产品良率下降，不但影响赚钱更影响客户知足度;第三、制程世代转换越来越快，怎样加速量产速率，成为赚钱的要害因素。因此，IBM凭证制造业所面临到的问题与产品生命周期，归纳出制造业大数据剖析五大应用模式。

第一、物料品质监控。原物料品质不稳固着实有�？裳�，然而古板SPC监控要比及爆发问题时才会做出警示，此时不但己经影响产品品质，更禁止易找出缘故原由，而数网星则是自动剖析趋势转变，发明潜在问题即早做出预警，以便能及早解决(如：替换物料)维持产品品质。

第二、装备异常监控与展望。古板SPC监控虽然也涵盖装备参数，但有时装备仍然会爆发问题，工程师也不知道装备爆发问题该怎么处置惩罚更有用，数网星运用装备感测资料及维修日志，找出爆发装备异常的模式，监控并展望未来故障机率，好让工程师可以即时执行更适决议。

第三、零件生命周期展望。零件或耗材有其生命周期，制造业者大都凭证供应商建议举行按期替换，却忽略了生产及情形条件对消耗速率的影响，导致以下两种情形经常爆发，一是在太早替换零件，造成不须要的开销，二是太晚替换零件，导致品质受影响。数网星凭证生产及装备状态资料、零件资讯，精准展望零件生命周期，在需要替换的更佳时机提出建议，资助制造业者抵达品质本钱双赢。

第四、制程监控提前警报。制造业的制程参数相当多且相互会相互影响，若是由于制程参数偏移而影响产品品质，工程师只能简单站点逐步追查，相当泯灭时间，而数网星的做法是建设产品品质展望模子，找到更佳的制程黄金区间，一旦发明制程参数偏移到区间外，便即时发出警报，让工程师可以即时举行调解或其他决议。

第五、良率保固剖析。对制造业者来说，产品良率过低或是出售后于保固时代内爆发问题，不但会增添本钱，更直接影响企业形象与客户知足度。因此数网星团结生产装备、产品良率及维修保固相关资料，建设展望模子，以展望良率并降低保固本钱。

尊龙凯时四方数网星对制造业的效益不但在于展望潜在危害，还能提出更佳决议建议，建设更佳化生产流程，从而降低营运本钱、创立更大化赚钱。

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