制造商开始接受预测分析

制造商开始接受预测分析

利用大数据对制造商会非常有帮助。“我们可以在生产顺序中的何处改善产品质量？”“我们的生产薄弱环节是什么？”“生产故障与我们的各个供应商之间是否存在关系？”通过对大数据应用预测分析，制造商可以提供战略优势。

尽管如此，对于大多数企业来说，预测分析仍然是一个令人恐惧的话题。毕竟，预测分析将是对其生产数据进行统计分析的应用。众所周知，统计学通常是他们大学生涯中最恐怖的课程之一。

无论如何，根据最新报告，“ 数字工厂：将改变制造业的改变游戏规则的技术 ”，有47％的制造商预计大数据分析将对其公司绩效产生重大影响。实际上，有49％的人期望高级分析能够降低运营成本并有效利用资产。

而且，制造商正在对大数据进行投资。根据调查，有31％的企业表示他们的组织计划在2015年部署BI，分析或数据仓库工具。四分之一的受访者期望投资于大数据分析，而21％的受访者期望投资于大数据处理和管理。

利用大数据是否有意义？

您想增加客户盈利能力吗？如何计算产品的生命周期价值评估？您想学习如何提高制造效率吗？如何优化您的物流？是否想理顺您的供应链？最大化分配和渠道运营是否有意义？大数据是关键。大多数制造商开始在四个主要领域中的一个或多个领域中使用预测分析。

质量改进是大多数人在考虑制造业中的预测分析时首先想到的。毕竟，一种或另一种统计分析一直用于质量控制。但是，现在，随着从工业互联网和新的，经过改进的软件中收集到的所有信息，进行更深入的分析变得更加容易。有了所有可用的数据，就可以了解使用品牌A的小部件的产品胜过品牌B的产品。或者，也许第二班比第一班做得更好。而且，当伯爵担任商店领班时，生产运行比在弗兰克领导下更为顺利。

确定产品需求也是预测分析的宝贵用途。预测通常不隐藏在数据中，而没有要求销售部门提供有根据的“猜测”。预测分析使制造商可以考虑更多因素。它使用历史销售数据来根据过去的销售预测未来的销售。它发现了导致过去销售的其他因素，从而为可能销售的产品和时间创建了新的预测。

预测分析实际上是分析机器利用率的捷径。将需求预测与生产车间资源相结合可以创建最佳计划。与将电子表格与“猜测”（再次），计划和容量计划相结合，可确保在客户订购产品时就可以使用它们。虽然它可能只会使许多机器的利用率提高几个百分点，但从成本的角度来看，生产线的输出效率将大大提高，按时交货量将增加，并且当车间确定需要新设备时，Finance需要的信息设备随时可用。

最后，预测分析将有助于增加生产设备的正常运行时间。知道机器可能在不久的将来发生故障意味着制造商可以在非紧急情况下执行所需的维护，而无需关闭生产，这可以节省大量金钱和压力。预测分析会查看机器故障的历史记录，并将这些实例与机器在故障之前提供给点模式的传感器数据进行比较。

预测分析如何发挥作用的示例

一家电器制造商需要开发一种在客户经历产品故障之前对其进行预测的方法。实际生产是由离岸合同制造商完成的，这使得确定造成所有故障的原因变得更加困难。制造商会对整个生产过程进行预测分析，并根据生产线，批量大小，生产日期和月份，工程变更次数，消费者使用模式和人口统计资料。仅凭保修成本，制造商就可以确定质量降低成本在16到2800万美元之间。

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