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近年来,制造业热门解决方案盘点,必看好文!

慧都作为国内较早一批独立研发大数据解决方案,并拥有核心专利的高新技术企业。慧都服务超过10000+企业,结合企业需求定制解决方案,使企业所有的大数据创造业务价值。经慧都专家多年实践验证,提炼出了几大热门解决方案,产品质量分析、管理驾驶舱、设备故障分析及预测,让企业真正建立大数据思维,做出数据驱动的决策。

产品质量分析方案:跨工厂/跨车间的数据关联分析,追溯质量问题,提高成品率

解决痛点:

1、各部门各车间各业务系统,数据无法进行关联分析

2、工厂和车间存在海量的数据,无法很快进行整理和实时更新

3、数据汇报还是静态报表,无法及时响应领导多变的数据要求

4、很难发现经验以外的影响质量的因素

5、有效数据利用率低,无法通过数据驱动领导决策

方案优势:

1、建立统一的数据采集和管理平台,极大降低数据收集的时间

2、海量数据响应及时,支持自主分析

3、产品生产全周期交互分析,打通质量和人机料法环等数据

4、根据机器学习,建立质量数据模型,对质量进行预测优化

5、工具简单易上手,人人皆可按需进行质量数据交互分析

管理驾驶舱:突破管理盲区,建企业决策系统

突破数据盲区:能快速整合多数据源,打破数据孤岛,将涉及经营的各类数据打通关联。

数据关联探索:构建分析体系:整合生产、销售、库存、应收、应付、回款等数据,形成 以财务结果为核心的经营监控和风险预警体系。

数据预测分析:对销售预测、财务预测、客户流失预测、渠道异常诊断、商品关联挖掘等。

数据可视化:能对销售指标,客流量指标,库存指标,财务指标可视化。

决策智能化:通过对多维数据进行分析,通过机器学习,建立预测模型。能驱动领导决策智能化,比如智能订货,精准营销,店长管家等。

设备故障分析及预测:降低设备维护成本,减少设备故障给生产、管理带来的损失

1、设备故障分析及预测,优化设备维修计划。对故障的种类、原因、影响等参数进行统计分析,并构建故障预测模型,为设备的购置、维修、升级等业务计划提供支持。

2、设备劣化倾向分析,提出预测性维修建议。设备劣化倾向分析,包含预防性维修和预测性维修。对设备的关键技术参数、关键零件使用情况等参数进行统计分析,提出预防性维修或预测性维修建议。

3、维修情况分析,优化维修计划及人员配置。维修事件分析,对维修种类、维修时间等参数进行统计分析,为维修计划及维修人员配置等工作提供支持。维修人员分析,统计每位维修人员的维修工作量,为绩效考核、技能培训等其他业务提供决策支撑。

4、设备状态实时分析,优化设备运维计划。分析设备的运作时间、运作状态和实际产能等,为制定智能运维计划,提供决策支持。

5、零部件出入库分析和预测,优化备件购置计划。统计分析每种备件出入库数量,结合设备故障预测、生产需求等预测备件需求,为备件购置等其他业务提供数据支撑。

慧都一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解,通过端到端的方案,将更好的满足企业定制化生产的需求,提高企业运营效率。