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雷达卡
制造是一个高度复杂的过程，尤其是在当今时代，在执行高效的制造过程之前必须考虑无数不同的因素。值得庆幸的是，这种复杂性可以在技术和技术驱动的解决方案（包括数据驱动的制造）的帮助下轻松解决。它被认为是推动高效和响应式生产系统的下一波制造业务。制造商终于能够以一种有意义且富有成效的方式将数据整合到他们的日常决策活动中。
尽管在您问之前，数据驱动制造指的是一种策略，其中决策严格基于 KPI 和事实，而不是依赖于毫无根据的智慧、猜测等。它利用来自车间设备、操作员、供应链等来源的数据. 此外，它使制造商能够在努力降低成本和提高运营效率时做出更好的决策。
新兴技术使制造商能够从其运营中收集和处理数据。因此，我们目睹了可以从制造数据中实时提取洞察力的解决方案激增。
为了帮助您更好地了解数据驱动制造在现代世界中的需求和影响，让我们首先从数据驱动制造运营的主要优势开始。
使用先进技术：公司获得整合人工智能、机器学习等技术的能力和机会，以实现复杂的战略和流程，如预测性维护。
自动化：公司可以自动化数据收集及其分析，以获得关键洞察力，从而推动企业最佳利益的明智决策。
降低成本：数据与精益制造等其他现代战略相结合，使公司能够优化生产流程、减少浪费等。洞察力和数据在帮助公司全面节省大量资金方面发挥着至关重要的作用.
在我们进一步深入研究数据驱动制造的世界之前，让我们也列出公司在这种情况下面临的主要挑战。
数据存储：我们生活在一个高度互联的世界中，这导致公司从此类设备和系统中收集大量数据。不幸的是，收集的数据量很快就会证明是安全存储的挑战。
与其他系统集成：大多数工厂是由无数系统组成的错综复杂的网络。在采用现代解决方案时，将它们与遗留系统集成可能会变得非常困难。
是时候看看采用数据驱动制造的关键步骤了。
发现问题：公司已经开始搜索和调查任何阻塞是很重要的。这将有助于公司了解导致此类瓶颈的原因、它们如何影响运营等。
利用现有数据：公司必须将所有现有数据投入使用，利用从这些数据中获得的洞察力进行任何被认为合适的更改和更新。
使用 AI：利用 AI 分析数据并找到有助于提高供应链效率、优化交付计划等的关键见解。
现在有一些数据驱动制造的关键策略。
预测性维护：这种策略允许公司通过跟踪每台机器的性能指标等来采取主动的方法来维护机器。然后，这种洞察力有助于完全防止计划外停机并确保高水平的生产效率。
流程优化：数据和 KPI 不仅可以为高层管理人员提供宝贵的见解，还可以为车间工作人员提供宝贵的见解，使他们能够简化流程以始终实现最佳生产水平。
无论涉及哪个行业或部门，数据都可以为制造业提供很多帮助。
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