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造作业大数据分析的五大利用介绍

颁布日期：

2021-09-14

近年来，发展智能工厂成为全球造作业的显学，随着人力欠缺、工资上涨、产品交期越来越短、市场需要改观大等问题出现，造作业正面对新一波转型挑战，若何在节造出产成本的同时，还能提逾越产力与效能，则是转型的重要主张，也因而，从德国、美国到台湾各个造作大国，无不积极推动工业4.0，但愿能协助造作业者解决经营困境、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。

造作业大数据分析五大利用

深耕造作业多年的冰球突破四方数网星，在大数据分析上提供的不只是产品，还有结合产业知识与丰硕经验的照拂服务，援手造作企业做出正确有效率的大数据分析。

目前市面上有好多大数据分析的解决规划，但大多只能做到资料视觉化，也就是以图表出现分析了局，而数网星能够凭据造作业所面对的问题，决定要做哪一种分析，例如预测或仿照，甚至整合财政或产销端资讯，找出解决问题的步骤，这在智能造作过程中是极度沉要的事，由于企业往往占有大数据，却不知路该若何分析。

高科技造作业者面对到的问题重要有三种，第一、未预期的物料问题或设备故障直接冲击产能，以至亏损大量成本；第二、因造程不变性问题造成产品良率降落，不只影响获利更影响客户中意度;第三、造程世代转换越来越快，若何加快量产速度，成为获利的关键成分。因而，IBM凭据造作业所面对到的问题与产品性命周期，综合出造作业大数据分析五大利用模式。

第一、物料品质监控。原物料品质不不变其实有�？裳�，然而传统SPC监控要比及产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，而数网星则是自动分析趋向变动，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监控固然也涵盖设备参数，但有时设备依然会产生问题，工程师也不知路设备产生问题该怎么处置更有效，数网星使用设备感测资料及维建日志，找启程生设备异常的模式，监控并预测将来故障机率，好让工程师能够即时执行更适决策。

第三、零件性命周期预测。零件或耗材有其性命周期，造作业者多半凭据供给商建议进行定期更换，却忽略了出产及环境前提对亏损速度的影响，导致以下两种情况时时产生，一是在太早更换零件，造成不用要的开销，二是太晚更换零件，导致品质受影响。数网星凭据出产及设备状态资料、零件资讯，精准预测零件性命周期，在必要更换的更佳机遇提出建议，援手造作业者达到品质成本双赢。

第四、造程监控提前警报。造作业的造程参数相当多且彼此会相互影响，若是由于造程参数偏移而影响产品品质，工程师只能单一站点逐步查究，相当耗费功夫，而数网星的做法是成立产品品质预测模型，找到更佳的造程黄金区间，一旦发现造程参数偏移到区间表，便即时发出警报，让工程师能够即时进行调整或其他决策。

第五、良率保固分析。对造作业者来说，产品良率过低或是销售后于保固期间内产生问题，不仅会增长成本，更直接影响企业形象与客户中意度。因而数网星结合出产设备、产品良率及维建保固有关资料，成立预测模型，以预测良率并降低保固成本。

冰球突破四方数网星对造作业的效益不只在于预测潜在风险，还能提出更佳决策建议，成立更佳化出产流程，从而降低营运成本、创造更大化获利。

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