制造商開始接受預測分析

制造商開始接受預測分析

利用大數據對制造商會非常有幫助。“我們可以在生產順序中的何處改善產品質量？”“我們的生產薄弱環節是什么？”“生產故障與我們的各個供應商之間是否存在關系？”通過對大數據應用預測分析，制造商可以提供戰略優勢。

盡管如此，對于大多數企業來說，預測分析仍然是一個令人恐懼的話題。畢竟，預測分析將是對其生產數據進行統計分析的應用。眾所周知，統計學通常是他們大學生涯中最恐怖的課程之一。

無論如何，根據最新報告，“?數字工廠：將改變制造業的改變游戲規則的技術?”，有47％的制造商預計大數據分析將對其公司績效產生重大影響。實際上，有49％的人期望高級分析能夠降低運營成本并有效利用資產。

而且，制造商正在對大數據進行投資。根據調查，有31％的企業表示他們的組織計劃在2015年部署BI，分析或數據倉庫工具。四分之一的受訪者期望投資于大數據分析，而21％的受訪者期望投資于大數據處理和管理。

利用大數據是否有意義？

您想增加客戶盈利能力嗎？如何計算產品的生命周期價值評估？您想學習如何提高制造效率嗎？如何優化您的物流？是否想理順您的供應鏈？最大化分配和渠道運營是否有意義？大數據是關鍵。大多數制造商開始在四個主要領域中的一個或多個領域中使用預測分析。

質量改進是大多數人在考慮制造業中的預測分析時首先想到的。畢竟，一種或另一種統計分析一直用于質量控制。但是，現在，隨著從工業互聯網和新的，經過改進的軟件中收集到的所有信息，進行更深入的分析變得更加容易。有了所有可用的數據，就可以了解使用品牌A的小部件的產品勝過品牌B的產品。或者，也許第二班比第一班做得更好。而且，當伯爵擔任商店領班時，生產運行比在弗蘭克領導下更為順利。

確定產品需求也是預測分析的寶貴用途。預測通常不隱藏在數據中，而沒有要求銷售部門提供有根據的“猜測”。預測分析使制造商可以考慮更多因素。它使用歷史銷售數據來根據過去的銷售預測未來的銷售。它發現了導致過去銷售的其他因素，從而為可能銷售的產品和時間創建了新的預測。

預測分析實際上是分析機器利用率的捷徑。將需求預測與生產車間資源相結合可以創建最佳計劃。與將電子表格與“猜測”（再次），計劃和容量計劃相結合，可確保在客戶訂購產品時就可以使用它們。雖然它可能只會使許多機器的利用率提高幾個百分點，但從成本的角度來看，生產線的輸出效率將大大提高，按時交貨量將增加，并且當車間確定需要新設備時，Finance需要的信息設備隨時可用。

最后，預測分析將有助于增加生產設備的正常運行時間。知道機器可能在不久的將來發生故障意味著制造商可以在非緊急情況下執行所需的維護，而無需關閉生產，這可以節省大量金錢和壓力。預測分析會查看機器故障的歷史記錄，并將這些實例與機器在故障之前提供給點模式的傳感器數據進行比較。

預測分析如何發揮作用的示例

一家電器制造商需要開發一種在客戶經歷產品故障之前對其進行預測的方法。實際生產是由離岸合同制造商完成的，這使得確定造成所有故障的原因變得更加困難。制造商會對整個生產過程進行預測分析，并根據生產線，批量大小，生產日期和月份，工程變更次數，消費者使用模式和人口統計資料。僅憑保修成本，制造商就可以確定質量降低成本在16到2800萬美元之間。

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