制造数据分析

毫无疑问,我们正在见证一场真正的技术革命,我们称之为工业4.0、物联网 (IoT)、大数据或人工智能 (AI)。促进工业4.0的解决方案正在加速发展,无论我们从什么角度看待这种快节奏的演变,都有一项资产处于一切的中心:数据。

一旦创建并存储了所有数据,接下来的问题就是如何使用它们。高级分析是一种将来自传感器、MES和ERP等不同数据源的结构化和非结构化数据的数据湖转换为有关正在发生的事情的信息的方法。

将数据转化为洞察力

结合来自信息技术(IT)和运营技术(OT)的数据对于分析和洞察至关重要。因此,连贯一致的工厂数据是实现公司所需的敏捷性和商业价值的基础。但是也有一些障碍:

挑战

  • 很难将OT引入IT数据集
  • 难以同时分析IT和OT数据
  • IT和OT系统的数据存在冲突
  • 无法将所需的所有数据放入持续改进的上下文中
  • 收集和存储哪些数据的不确定性
  • 不清楚哪些数据应该通过上下文增强

解决方案

  • 从许多分布式来源以多种格式收集数据
  • 清理数据以消除错误
  • 归一化数据达成一致性和连贯性
  • 存储最有助于做出改进决策的数据,确保存储的数据一致
  • 用上下文丰富数据 – 尤其是来自其他数据流
  • 分析用于即时工厂操作和离线的数据

持续改进(CI)计划(例如精益和 6 西格玛)需要整个过程,也是数据分析的基础,无论是传统的还是更高级的。

虽然为典型用例设计的商业解决方案可能会导致非常高的TCO或最终与所需结果相去甚远,但通常最好的方法是客户定制的解决方案,围绕可靠且功能丰富的平台构建,且由具有在该领域有成熟经验的公司开发。

凭借数据分析和制造商业智能领域的多个参考案例,凯睿德制造能够提供成功满足其客户功能要求的解决方案,同时有效解决该领域面临的最大挑战。

以最为全面和现代化的方式实现前所未有的性能

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