成功的智能制造需要多于数据驱动的模型

世纪的话语？如果我们今天选择它，那么“聪明”肯定会成为最爱的赔率。应用于从钟表和能量表到整个城市的一切，它已成为普遍存在的定义。然而，在这个过程中，存在丢失它实际意味着什么的真正风险。

采取智能制造。十年前的过程行业开创，它现在正在通过汽车和航空航天等领域热情地采用。由于产品质量提高，许多企业已经获得了减少的停机时间，更高的生产效率和显着保证成本节约的益处。

不可避免地，不是每个人都在做对。在甚至识别ROI如何和位置，有些企业已经投资于产生大量数据的雄心勃勃的系统，以确定如何实现投资回报率。这不是成功的配方。

还有一个真正的倾向于放在“聪明”上的强调，而不是“制造”。这很容易看出原因。智能制造的对话已经由IT和数据科学域主导。事实上，任何成功的智能制造策略的根源总是位于车间，而不是在数据筒仓上。这是因为智能制造比聚合所连接的传感器网络生成的数据大得多。操纵此数据以支持更好的决策需求，需要考虑的多级方法。更重要的是，整个过程应由域专业知识塑造，从每个人的制造操作中的工作中真正了解物理学。

收集数据只是起点。接下来，需要通过将其转换为可操作的见解来准备数据。进一步的处理涉及建立次要措施。然后通过监测异常，然后进行分析以与这些异常相关的结果。

在Altair，我们不会在生产线上构建东西。但在过去的30年和更多的时间里，我们一直在支持（和学习）有才华和创新的人。我们现在带来广泛，深入了解实施智能制造解决方案。通过上面概述的五个步骤中的每一个的解决方案。解决客户的生产过程的升值的特征。在实践中，这意味着更好的集成系统，实现了与将与将使用它们的人合作开发的更快和系统。

成功的制造商一直很聪明。在Altair，我们想认为我们可以帮助他们更聪明。要了解更多有关我们的制造LED方法来从数据中提取实际值，请首先阅读，“利用分析来改善制造过程。”这本由Altair赞助的是关于如何改善资产正常运行时间，降低保修费用的专家见解的最终指南，并提高制造吞吐量。立即下载您的免费副本。