制造业预测分析的3个价值和5个步骤

有些分析可以使制造商更好地了解其现有流程,但是预测分析可以预测未来的表现。预测分析的一种定义为“可以确定潜在结果的统计或数据挖掘解决方案,包括算法和技术”。

预测分析对任何行业(包括制造业)的明显好处是,您可以及早获得见识和信息。对于硬件维护,这是理想的选择,因为这意味着您可以在出现重大故障之前快速识别有问题的机器并进行维修。这对于管理项目和开发也非常有用,因为您可以查看库存和材料供应、需求、效率等信息。

举例来说,假设您准备将新产品或组件投入生产。您可以使用历史数据、性能数据和环境数据来识别您是否可能遇到问题。您甚至在启动流程之前就知道您可能会遇到的情况,这使您可以提出更有效、更精确的策略。

随着现代工厂规模的扩大,工厂经理越来越难以发现问题或硬件错误,预测分析提供的洞察力也就格外有价值。

预测分析的3个价值

预防停机

预测分析可检测资产异常,并帮助在问题发生之前进行预防。通过预测资产故障的可能性,并优化维护和维修计划,可以最大程度地减少停机并延长资产寿命。

提高质量

通过预测和预防质量问题来加快产品上市时间。借助预测质量分析,您可以快速确定问题的根本原因,从而通过正确的更改来排除它们。

提高产量

通过跟踪整个车间的质量指标,可以识别问题所在并给出可减少产品缺陷和效率低下的重点措施来确保质量一致性、减少浪费并提高产量。

那么,理想的预测分析该如何按步骤进行呢?

预测分析的5个步骤

步骤1:确定要解决的问题

成功的关键是正确识别问题。明确定义并理解问题后,便可以开始寻找最佳解决方案。同样重要的是,从一开始就明确您将如何处理结果以及如何在实践中实施解决方案。预测分析的见解将驱动哪些决定?将采取什么行动?

客户要解决的主要挑战通常包括:

· 缺乏可见度

· 计划外停机

· 产品和工艺质量不稳定

步骤2:连接并整合您的数据源

像其他任何分析过程一样,预测分析也依赖于数据。为了确保准确的分析,您需要提取系统的足够准确的数据。这就是为什么连接所有数据源如此重要的原因,因为您无法基于少量数据做出正确的决策。

通过连接到多个数据源(单个机器,PLC,MES和ERP系统等),预测分析可以形成全面的见解、生成汇总并将结果实时返回给用户。

步骤3:可视化监控生产绩效

您是否基于昨天的产量来计划今天的生产目标?幸运的是,现在还有另一种方式,即基于实时洞察力做出决策。通过将机器和传感器数据与MES和ERP等系统中的数据相结合,可以消除系统之间的时间延迟。例如,如果在ERP中下达了紧急订单,车间将立即获悉,并可以相应地开始计划生产。此外,有关材料可用性、库存和当前机器状况的数据始终可见,从而进一步增强了对全局的可见性和理解度。这使得识别生产中的瓶颈变得容易,并减少了计划外的停机。

通过预测分析,车间主管可以将决策从被动转变为主动,因为他们可以随时获得及时、准确和相关的信息,而无需IT知识或额外的工作。

步骤4:分析瓶颈的根本原因

无论何种行业,所有组织的共同特征是需要更快地找到洞察力并做出更好的决策。业务改进始于数据分析。预测分析通过使用AI /机器学习来主动识别异常和模式,从而超越了传统的基于规则的系统。它的算法分析所有相关信息,包括传感器数据,SCADA数据,MES和ERP数据,以及结构化和非结构化数据。它基于对数据源性能的统计了解,识别出数据源中的异常或异常模式。这对于捕获流程范围的问题并在造成损坏之前确定故障非常有用。通过使用预测分析,可以快速检测到异常并进行修复,并可以根据需要优化维护计划。这样可以减少计划外的停机时间,降低维护成本。

步骤5:使员工根据见解采取行动

理想的预测分析解决方案使组织中的每个人都可以查看和理解数据,并为每种类型的用户提供服务,即使他们没有任何技术技能。管理层、主管和车间员工可以快速地与见解互动并进行协作,深入研究细节以找到自己的答案。

对于可能的数据驱动的行动类型没有限制,包括从发送简单的命令到机器、调整操作参数、在另一个软件系统上执行动作到实施公司范围的操作改进程序。其他类型的更改可能包括优化流程以减少浪费和瓶颈、更换设备并调整人员。一旦您开始自动收集数据并获得可见性,寻找操作机会并进行更改便是自然而然的下一步。

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