传统制造业如何进行数据分析?
随着传统制造业的发展,越来越多的数据都应用于数据分析,加速制造业的数字化进程“良性循环”的数据正在成为真正的传统制造业“推动力”。当然,这是理想的“数据驱动”。事实上,目前绝大多数制造企业无法有效利用这些数据。那么传统制造业应该如何进行有效的数据分析呢?
1.数据采集
收集和整合数据,然后提取对公司有意义的数据。还需要为高级管理层和主管提供方便的数据输入渠道,以便提供一种数据不能实现上下文的数据。
2.清理和上下文数据
说到制造业大数据,很多人可能会想到“海量”,“各式各样”等等,似乎传统制造业的数据分析是一个“大竹筐”,一切都可以装。事实并非如此。数据分析应用程序在收集数据时必须对其进行清理和过滤。来自公司设备和系统的数据如果不放在有意义的上下文环境中,是没有意义的。“大数据”还需要计算、存储、网络等资源,并确保数据已准备好用于显示和计算的。
3.计算KPI指标
精确的KPI指标是持续改进项目的关键,但开始跟踪KPI之前,公司必须制定一套有效的指标体系。
4.基于角色的可视化
目前,在可视化方面也存在一些误解。许多人被目前一些很酷的大屏幕所吸引。事实上,数据分析应用中最重要的可视化能力是以有意义可视化数据。简而言之,应该使用可视化数据“在正确的时间为正确的人提供正确的数据”。
5.优秀的数据分析平台
无论是上述核心功能还是最终的数据分析应用,都应该在优秀的数据分析平台上建立基础。例如:光点科技的企业级数据智能分析系统,提供一站式数据分析、报表、绩效监控和信息发布的解决方案,具有驾驶舱、图形可视化、地图分析、自助报表、动态分析报告、自助查询、透视分析、多维分析、移动应用APP等功能模块。
传统制造业如何使用数据分析?
从理论上讲,数据分析的应用没有界限。例如,通过数据分析可以提高可用性、质量和产量。我们只从可用性场景中展示真正有效的数据分析理念和应用。一般来说,不同的数据分析和应用需要充分考虑相关过程和过程的特点,逐步分解问题,结合各种数据,实现超越传统OEE应用分析能力。
其中,与计划时间表相比,可用性测量设备的运行时间,特别是高端制造公司必须对其进行测量,以减少停机时间等,可有效减少损失。
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