成功的智能制造需要的不仅仅是数据驱动的模型

世纪之词?如果我们今天选择这个词，那么“smart”肯定是一个赔率很高的词。应用于从手表、电表到整个城市的一切事物，它已经成为无处不在的定义。然而，在这个过程中，有一个真正的风险是忽视它的实际含义。

智能制造。十多年前由过程工业开创，现在正被汽车和航空航天等部门热情采用。由于产品质量的提高，许多企业已经在减少停机时间、提高生产效率和大幅节省保修成本等方面获得了好处。

不可避免的是，不是每个人都做对了。一些企业甚至在确定如何以及在何处实现ROI之前，就已经投资于能够生成大量数据的雄心勃勃的系统。那不是成功的秘诀。

还有一种趋势是过分强调“智能”，而对“制造”重视不够。“原因很简单。围绕智能制造的讨论一直被IT和数据科学领域所主导。事实上，任何成功的智能制造战略的根源总是在车间，而不是在数据仓库。这是因为智能制造不仅仅是收集由连接的传感器网络产生的数据。处理这些数据以支持更好的决策需要考虑周全的多阶段方法。更重要的是，整个过程应该由领域专家来塑造，从对每个单独制造操作中工作的物理的真正理解中得出。

收集数据只是一个起点。接下来，需要将这些数据转化为可行的见解。进一步的处理包括建立二级措施。接下来是异常监测，然后进行分析，将结果与这些异常关联起来。

在牵牛星，我们不是在生产线上生产东西。但在过去的30多年里，我们一直在支持(并向)有才能和创新的人学习。现在，我们将这种广泛而深刻的洞察力引入到智能制造解决方案的实施中。包含上述五个步骤中的每一个的解决方案。解决方案的特点是欣赏我们的客户的生产过程。在实践中，这意味着更好的集成系统、更快的实现和与使用它们的人合作开发的系统。

成功的制造商总是聪明的。在牵牛星，我们想帮助他们变得更聪明。要了解更多关于我们以制造为导向的方法，从您的数据中提取真正价值，请阅读“利用分析来改善制造过程。”这本电子书由Altair赞助，是关于如何改善资产正常运行时间、降低保修成本和提高生产能力的终极指导。下载您的免费副本现在。