【永盈彩票-购彩大厅】如何挖掘智能分析在流程工业中的价值

本文摘要：高级智能分析不仅可以使企业取得新的技术和新的分析解决方案，还能从专业知识层面协助人们挖出新思路。

高级智能分析不仅可以使企业取得新的技术和新的分析解决方案，还能从专业知识层面协助人们挖出新思路。物联网、工业4．0、高级分析技术、数字科技以及大数据这些新兴概念正在商业领域引导一场极大的变革，而这场变革的潜在影响毫无疑问正在政治宣传传统商业行为的方方面面。迄今为止，环绕这些工具的辩论主要集中于在零售、金融服务之类面向消费者的行业；或者是GE通用电气这样的大型工业公司；还有还包括亚马逊、谷歌和Netflix在内的领先科技公司。

然而，在公众留意之外，流程工业的制造商－－一般来说也被称作重型或资本密集型制造业－－早已使用了许多近期工具和技术。因为流程工业仅次于的特点是连续不断的生产，其中包括着先进设备生产和优化的过程，这与线性自动化所必须的智能工厂有所区别。

几十年来，该领域不仅累积了大量的数据，而且还融合了科学、工程科学知识、经典统计学和先进设备过程控制APC系统的强劲模型，APC系统可以高效的掌控一些关键资产。因为APC系统开发成本极高，而且只对更容易解读或不过于简单的过程有效地，所以造成APC的用于被容许在大型、关键的运营过程中。而较小的，次要的和更加简单的流程工业没适合的过程控制与分析方案。

虽然过程工业产生了大量的数据，但它们的过程管理和信息技术能力并不像其他行业那样先进设备。因此，迄今为止，对于如何系统性的部署数据分析，如何萃取隐蔽在数据分析之后的潜在价值，流程工业的企业们早已领先了过于多。好消息是，在过去的几十年里，全新的极具成本效益的生产分析方法和解决方案早已经常出现，他们作为工业4．0的一部分，市场早已可行性开始成熟期。这些解决方案还包括从多个数据源中萃取数据、先进设备的建模算法和易懂的可视化模型。

利用这些新方法，制造商可以掌控和优化整个工业生产过程。新技术只是整体方案的一部分。

实行新方法的同时，还必需确保财务方面有适当提高，因此还要考虑到人为因素。以往，在优化生产的实践中方面，如精益生产或ISO质量标准，管理能力的变革尤为重要。

只有当制造商提升整体的组织的技能，将新思路、新技能跨越到每个员工的意识层面和实施层面，数据分析的价值才能突显出来。智能分析方法同时协助降低成本和提升能效：分析产生的数值结果不会在公司的全球网络中分享，产生数百万欧元的价值。关键问题是如何持续的分析这些数据，以超过预期的结果。

流程工业的企业们是时候向数据分析转型了，这种改变牵涉到从车间基层的操作员（掌控过程）到流程工程师（优化改良）再行到管理人员（监督绩效）的整体改变。如果重工业制造商需要坚决秉持这种数据分析方法，并实施到每一个流程，每一个工厂，每一个方位，那么将不会进账意想不到的效果，从物资管理到人力资源等等方面都会获得优化提高，从而挖出新的价值。

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