制造业大数据分析的五大应用介绍

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1、北京天拓四方科技有限公司是一家专业从事工业自动化、信息化、智能化建设的系统解决方案服务商制造业大数据分析的五大应用介绍近年来，发展智能工厂成为全球制造业的显学，随着人力短缺、工资上涨、产品交期越来越短、市场需求变动大等问题出现，制造业正面临新一波转型挑战，如何在控制生产成本的同时，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，无不积极推动工业4.0，希望能协助制造业者解决经营困境、提升竞争力，而大数据分析与优化则成为发展工业4.0的基础。　制造业大数据分析五大应用　深耕制造业多年的天拓四方数网星，在大数据分析上提供的不只是产品，还

2、有结合产业知识与丰富经验的顾问服务，帮助制造业者做出正确有效率的大数据分析。　目前市面上有很多大数据分析的解决方案，但大多只能做到资料视觉化，也就是以图表呈现分析结果，而数网星可以根据制造业所面临的问题，决定要做哪一种分析，例如预测或模拟，甚至整合财务或产销端资讯，找出解决问题的方法，这在智能制造过程中是非常重要的事，因为企业往往拥有大数据，却不知道该如何分析。北京天拓四方科技有限公司是一家专业从事工业自动化、信息化、智能化建设的系统解决方案服务商　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设备故障直接冲击产能，以致耗损大量成本;第二、因制程稳定

3、性问题造成产品良率下降，不但影响获利更影响客户满意度;第三、制程世代转换越来越快，如何加快量产速度，成为获利的关键因素。因此，IBM根据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分析五大应用模式;　第一、物料品质监控。原物料品质不稳定其实有迹可循，然而传统SPC监控要等到发生问题时才会做出警示，此时不仅己经影响产品品质，更不容易找出原因，而数网星则是主动分析趋势变化，发现潜在问题即早做出预警，以便能及早解决(如：更换物料)维持产品品质。　第二、设备异常监控与预测。传统SPC监控虽然也涵盖设备参数，但有时设备仍然会发生问题，工程师也不知道设备发生问题该怎么

4、处理最有效，数网星运用设备感测资料及维修日志，找出发生设备异常的模式，监控并预测未来故障机率，好让工程师可以即时执行最适决策。　第三、零件生命周期预测。零件或耗材有其生命周期，制造业者多半根据供应商建议进行定期更换，却忽略了生产及环境条件对耗损速度的影响，导致以下两种情况经常发生，一是在太早更换零件，造成不必要的开销，二是太晚更换零件，导致品质受影响。数网星根据生产及设备状态资料、零件资讯，精准预测零件生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢。　第四、制程监控提前警报。制造业的制程参数相当多且彼此会互相影响，若是因为制程参数偏移而影响产品

5、品质，工程师只能单一站点逐步追查，相当耗费时间，而数网星的做法是建立产品品质预测模型，找到最佳的制程黄金区间，一旦发现制程参数偏移到区间外，便即时发出警报，让工程师可以即时进行调整或其他决策。北京天拓四方科技有限公司是一家专业从事工业自动化、信息化、智能化建设的系统解决方案服务商　第五、良率保固分析。对制造业者来说，产品良率过低或是出售后于保固期间内发生问题，不仅会增加成本，更直接影响企业形象与客户满意度。因此数网星结合生产设备、产品良率及维修保固相关资料，建立预测模型，以预测良率并降低保固成本。　天拓四方数网星对制造业的效益不只在于预测潜在风险，还能提出最佳决策建

6、议，建立最佳化生产流程，从而降低营运成本、创造最大化获利。北京天拓四方科技有限公司