钣金行业中基于数据的决策的重要性

2021-01-28 上一篇 |


新型冠状病毒肺炎疫情告诉了我们根据客观、精确的数据进行决策的重要性。 上述数据的可靠性和质量是至关重要的,我们必须明确使用哪些数据来证明决策的合理性并添加价值。 但不是什么旧数据都可以。


当前的4.0生态系统中,数据管理是金属和钣金行业的最大挑战之一。 通过互联网与物联网(IoT)形成的网络正确地识别并采集数据,以及机器和流程的感测化是至关重要的,同时还包括在云端存储数据,通过数据分析算法对其进行处理。
在模型中实现人工智能、机器学习和大数据软件是进行该分析的基本步骤。 模型中实现人工智能、机器学习和大数据软件是进行该分析的基本步骤。一方面,在价值链中创建自主的决策过程,使人们从需要长期分析和观察的重复任务和/或乏味的决策中解放出来;另一方面,预测行为,预见战略决策,识别产品质量问题,避免重大停工并降低成本。 这样,就可以做出更明智的决策,以提升产品质量,并在时间和成本方面提高生产系统的效率。
让我们来仔细看一看工厂数据收集自动化的五个优点。
1. 您可以从任何位置和设备获取实时信息,例如在故障发生时立即发现或自动增加库存。 凭借警报系统,操作员无论身在何处,都能立即接收到设备上的信息。
2. 使用并非基于假设的可靠信息有助于检测由微调制动、机器减速、故障、作业超载引起的低效率……
3. 专注于更有成效的任务。 技术人员、操作人员和管理人员可以专注于为工厂带来更多价值的任务,而这些任务是自动化和数据分析无法协助完成的。
4. 信息集中化。 这些系统允许数据在整个工厂中流动,而无需向相关部门请求数据。 生产部门随时了解订单状态;维护,机器故障;财务,生产成本;管理,工厂效率。
5. 节约时间、成本并提高生产力可以提高工厂的盈利能力和竞争力。
Lantek用于指导公司数字化转型的个性化焦点本质上是基于数据分析,以及对整个过程中数据流程的评估。
如果本应使用数学模型的公司不了解该模型,那么最好的数学模型也没有太大用处。 为了将关键数据用于决策和公司自动化,公司必须使用一种处理模型,使其能够利用、提取和分析现有数据,以获得更专业的信息,从而以更优化的方式控制其流程。 这种自测循环包括建立商业目标、数据评估、数据准备、建模、评估和实施。
数据准备是关键。 因此,Lantek创建了数据质量报告,以评估数据质量,兼顾数据的有效性、一致性和代表性,以及所收集数据的唯一性和完整性。 有几种工具可用于此目的,并用于生产和管理中数据的正确使用。 然而,人的因素起着至关重要的作用。 例如,在许多正在根据数据智能对流程进行数字化改造和优化的公司,首席数据官(CDO)的角色已成为一个固定的、执行级别的职位。
对于金属和钣金行业,Lantek拥有最先进的数据处理和智能响应软件,帮助专业人士做出更好的制造决策。 该程序就是Lantek Analytics,这是一个收集、过滤、分组和连接所有机器的数据的智能制造模块,然后以可靠的实时信息支持决策。
Lantek Analytics集成了钣金设计和切割、CAD/CAM、制造管理、MES、企业资源规划、ERP(现有或外部)程序,全面概述了工厂发生的一切。 这样,我们就可以使用OEE指标通过三个参数来计算制造过程的生产力。 第一,它提供了一台机器的可用运行时间;第二,机器的性能;第三,每台机器部件的制造质量。 同时,根据操作、计划停工时间和意外停工时间三方面显示机器的当前状态。
该程序还有一个模块,在可能出现故障和库存需求的情况下发送警报,允许您根据当时的实际需求调整库存,从而提高效率并节省成本。
但该程序不仅监控制造本身,还监控订单演变,整合销售和报价软件。 客户的历史和当前数据使我们能够了解更多关于他们的信息,这有助于从需求行为(订单频率、数量、切割材料类型等)中发现消费者模式。 算法允许我们预测和改进订单计划,并提出增加业务量的新订单。 同时,定制报价甚至允许我们为客户提供折扣。
所有这些都在报价的过程中提供了速度、灵活性、客观性和细分,这对工厂和客户都有好处,进而建立忠诚度。
回到起点,新型冠状病毒肺炎迫使我们变得敏捷,进行远程决策,其中的一个关键点在于:拥有可靠的实时数据。

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