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制造商利用商业智能工具快速推进

制造商利用商业智能工具快速推进

数据分析在低迷的零售行业引发了冲击,但制造业在这里遥遥领先。

该部门的专业人士正在关注这个大胆的新型数字化过程的一个主要元素 – 预测性维护。

随着越来越多的机器连接到“工业物联网”中的传感器,数据分析可以标记哪些部件可能很快需要维修或更换。

制造商也已经接受能够将信息过滤到更精确的部分,以更好地评估个别设施或部门的表现。

为行业提供数据解决方案的亚太及日本解决方案咨询总监Cas Brentjens先生告诉“海峡时报”,工厂占其客户总数的30%至40%,智能制造商现在共同寻求多种系统来提高生产力。

他列举了加班通常是如何被人力资源跟踪的,是一个单独的专用监控质量系统。 “有了商业智能工具,你可以把这个结合起来,加班加点水平的人有相同的质量水平吗? “

Brentjens先生公司的客户之一是力达工业公司,该公司为汽车,硬盘等行业提供橡胶和泡沫组件。

力达集团副总裁Phyllis Ong将数据分析方面的最大收益定义为减少浪费,通过详细分析每家工厂的情况。Phyllis Ong说:“简单化并不是要获取数据。然后,你可以进行基准测试,并能够推断和推断未来决策的影响。一天结束时,我认为这个智力的关键在于做出更好的决策。”她的目标是让工作人员觉得他们可以利用这些信息对工厂流程做出正确的选择。

另一家开展预测性维护的公司是芬兰起重机制造商和运营商科尼集团,该公司在包括新加坡在内的约50个国家开展业务。科尼起重机情报和分析经理Mikael Bjorkbom博士在荷兰阿姆斯特丹召开的SAS会议上发表了他的公司案例研究。
他告诉海峡时报:“如果发生了一些事件,我们可以回头看看是否有迹象,或者我们可以证明客户滥用起重机,这不是我们的责任。

但是,尽管电脑可以缩减数字,但力达集团的Phyllis Ong强调,人的触动在决策中仍然是至关重要的。

JEP Precision Engineering首席执行官Soh Chee Siong先生分享了他的想法:“当我们得到这么多的数据,当我们把它放在房间里看着它,每个人都开始害怕。”

他在上个月举行的制造业生产力技术中心大会上说:“关键在于,我们必须非常耐心,看图表,看看你想从哪里走,瓶颈在哪里?”

从那里开始工作,首先要找到低挂的果实,因为当你成功地做到这一点的时候,你真的可以激励人们,他们想要做更多的事情。

JEP公司最近投资3500万美元在一个新建的20万平方英尺的智能工厂上周在实里达航空园开幕。

The Straits Times (2017, Nov 20 Published). Manufacturers steam ahead with business intelligence tools. Retrieved from http://www.straitstimes.com/business/manufacturers-steam-ahead-with-business-intelligence-tools