运用数据分析优化制造过程的五种方式

制造型企业的成功依赖于不断寻找新的方法来改进他们的商业运营模式。过去，这意味着花几个月的时间检查每一步流 程，并反复测试新创的流程，最后在验证无误后才能实施改进。然而现在，这种陈旧的思维方式可能会让制造商在获得改进机会之前就陷入困境。当然，有一些更高效的方法可以避免困境，让您更快、更有效地改进制造运营流程。

了解制造链中的供应端

在绝大多数公司里，采购都是供应链中已经被标准化的一环，这时您可能会因为忙于改进其他的运营环节而忽略它。问题从找到一个不靠谱的供应商开始，或者从每一个零部件都贵了几美分开始，这看起来可能并不像世界末日，但如您每天生产数以千 计的产品，一美分的成本增加，反映在账面上就是数千美元的经济损失。

制造数据分析可以帮助您了解生产生命周期中每个零部件的生产成本和效率，全面掌握供应商的底细。高级分析能够把供应链的各个环节对采购结果的影响以可视化的方式展示出来，从而帮助您更好得决策。如果某些零部件的采购经常出现问题，或者某个所需流程并未执行，分析功能能够在麻烦发生之前发现它们。

创建自我修复系统

制造系统在重负载下持续运转时， 任何停工都可能导致成倍的损失。即便如此，许多公司解决问题的方法， 依然是等到问题发生后再解决。到目前为止，大部分公司依然采用这种应激性方案，但这只是因为缺少更好的 替代方案。

通过整合大数据分析的结果，公司可以开发出能够持续评估自身维修需求的制造系统。这使得系统在许多情况下具有自我修复的能力，对于一 些不易解决的问题，也可以提供早期预警功能。更重要的是，数据分析可以找到系统中最容易出故障的部件， 从而将应激性解决方案转换为前瞻性解决方案。

提高设备的使用率和高效性

制造企业遇到的最大问题之一就是时间浪费。 虽然制造链在构建时就考虑到了效率问题，但是还是要面对降低生产线整体效率的各种不利因素， 比如安装不当、设备误用，或者仅仅是停机调整的时间不够等等。

通过将现有的物联网系统与强大的制造分析预测技术相结合，公司可以从宏观和微观层面，实时了解生产线的运行状态。这样一来，了解某台单一设备的停机对整个产线的影响，或者不同生产配置会给整体效率的提高带来哪些收益，就不再是梦想了。可操作性数据的生成，能够帮助您真正实现对整个生产制造流程的有效改进，也是数据分析应用于生产制 造的主要优势所在。

更好的产品需求预测方法

每个制造商都知道，他们不仅要对今天的客户需求充分了解，还要对不久的将来将要出现的产品需求有所掌握。需求预测非常重要，它们对整个生产链具有指导作用，这关系 到是达成斐然的销售目标，还是仓库里出现产品堆积如山的场景。绝大多数公司依然依靠前几年的销售历史记录来预测今年的需求，而不是依靠更具操作性的前瞻性数据。

其实制造商可以将现有数据与前瞻数据相结合，来更准确地预测需求趋势。 这种预测不仅是基于以前的销售记录得出的，而且还参考了现在的流程和产线运行状态，从而使 风险管理更智能生产浪费更少。

更佳的仓库管理方式

制造过程中另一个容易被忽视的环节是产品存储。 一旦产品生产出来，在运送至客户方之前，必须将它们妥善的存放在仓库中。 在这一环节上必须做到分秒必争，特别是在现在风行的“零库存”仓库管理方式下。

仓库管理不仅仅是为产品寻找等待运输的空间，更重要的是要建立高效的管理构架，实现更好的产品流管理，创建更有效的补货流程，从而改善整个商业运营的流畅度和薄弱点。高级分析工具更够让您轻松得了解到如何减少库存量， 改进仓库管理。

让您的制造企业和 21 世纪的商业运营模式接轨也许只需一个简单明了的过程。将可靠地数据分析和可视化工具结合起来，您能够对生产运行状态了如指掌，并能够不断改进生产制造流程，使之更顺畅更简化。