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制造业是如何继续数字化转型的?一个方面是通过预测分析。作为高层次的解释，预测分析是一种使用大量数据收集(通过传感器和网络通信)和高级数据分析来对流程和操作做出更明智决策的方法。
由于人们认识到预测分析在提高效率、简化流程以及总体上提高底线方面的准确性和成功，预测分析在所有类型的行业和企业中的使用正在增加。预测分析在制造业中尤其有用。在这篇博客中，我们将关注工业预测分析可以帮助制造公司的领域。
预测分析在制造业中的应用
预测分析是如何关联的预见性维护在生产吗?预测分析是一种基础技术策略，它为预测性维护以及工业领域的许多其他应用程序提供了信息。在这里，我们将介绍预测性维护分析以及该技术的其他用途:
- 预见性维护:如前所述，预测性维护是预测分析的主要用例。在预测性维护中，工业传感器用于记录制造设备性能(如温度和振动)的数据点，实时上传数据，并使用分析建模来识别性能的微小波动，这些波动可能是更大的潜在维护问题的早期指标。这些问题可以在导致设备故障或停机之前得到积极解决。
预测性维护还包括以下方面:
- 库存订货与管理，提高了对零件使用和要求的洞察力和准确性
- 根本原因分析，便于更有针对性、更有效的维护故障排除，节省时间和金钱
- 预测性资产维护分析，创建更有针对性的维护实践，以延长机器和部件的使用寿命
- 风险分析，利用更广泛的分析建模，超越实时检测早期维护问题，并对可能由于意外维护而导致的高风险区域进行知情评估
- 宏观预测,预测分析在车间之外也很有用，例如库存需求预测和供应链管理。例如，在制造业中，原材料采购可能是最不可预测的，因此是生产中昂贵的资源支出之一。采购受制于市场的突发奇想，受到许多难以分析和无法控制的因素的影响。
- 人员管理:在制造作业中，人员仍然是最关键和最有价值的资源。然而，由于需求的波动，工业领域的人事管理比以往任何时候都更加困难，这已不是什么秘密;难以填补职位空缺并保持空缺;以及日常的要求，通常是艰巨的责任。预测分析有能力改善所有这些领域，同时创建更有效的员工队伍，处理从标准人力资源支持到以数据为中心的员工敬业度和绩效跟踪的所有事情。
预测分析利用大量的历史数据来理解过去的趋势和未来的可能性，最终为长期不透明的过程提供一定程度的清晰度。将分析用于需求预测借鉴了类似的策略，甚至可以结合诸如机l收入(毫升)继续提高其预测的准确性。
预测分析在制造业中的好处
了解了预测分析的功能后，我们现在来看看它们可以提供的具体好处:
- 更多设备正常运行时间:在制造业，时间就是真正的金钱。设备停机时间——特别是计划外的停机时间——对项目成功指标和整体底线产生重大负面影响——影响最后期限、工作计划和资产负债表。预测性维护可以更好地控制设备的正常运行时间和停机时间，允许在对生产影响最小的时间安排维护。
- 更有效的库存管理:库存是制造业中效率最低的领域之一，很简单，因为手头上的某项资产似乎总是太多或太少。预测分析允许更明智的库存决策和订购;促进最有效的准时计划;并提供比以往更准确的库存管理。
- 对看似无法控制的因素有更多的控制:当然，没有人能预测未来，但预测分析有能力提供更明智的决策。通过使用大数据策略和模型，预测分析可以为即将到来的潜在风险因素提供更完整、更有效的视图;机会;以及来自以下领域的建议从供应链到库存管理到需求预测和更多。
来自ATS的预测性维护解决方案和服务
在ATS，我们了解预测分析的原始力量，以及该策略如何显著影响您的制造设备和整个业务的健康。
从预见性维护，我们也为…提供专业知识和服务机器运行状况/基于状态的监控，远程监控更多的是利用工业传感器和智能技术来促进现场和场外的实时、明智的决策。在当今的环境中，这种访问对您的操作的成功和可靠性至关重要。欲了解更多信息，请立即联络ATS。
