数据分析如何改善制造业？这个行业的应用对数据分析师很重要

流程工业中的制造商和公司会生成大量数据，但很少有人使用这种智能。多年来，大多数制造商在IT能力方面落后，并花费了成本。

“然而，由于计算能力较低，分析机会快速变化，流程制造商可以利用这些数据开展工作，从多个数据源收集信息，并利用机器学习模型和可视化平台发现优化流程的新方法，从采购、原材料到成品销售，”迪尔达继续说。

虽然每个用例都不同，但是了解大数据分析在制造业中的应用是很有帮助的。

一、数据分析如何改善制造业——预测性维修

大数据分析在制造业早期最大的胜利之一是预测性维护的作用。由于各种传感器和连接设备都包含在当今的先进设备中，制造商可以使用算法在复杂情况发生之前进行检测，并在复杂情况变得更加困难之前进行解决。

预测性维护有可能在一年内为制造商节省数百万美元，延长设备寿命，确保高效运行。随着大数据平台的发展，收集这些见解变得更容易、更具成本效益。

二、数据分析如何改善制造业——性能分析

很容易假设一切正常，但是80%和95%的容量之间有很大的差别。大数据允许企业分析业绩，并根据所需的产出水平做出改变。

以工业机械手为例。直到最近，许多企业都在使用“一刀切”的产品，但这种情况正在改变。当客户来到这一领域的领导者之一Dalmec时，他们已经意识到同样的解决方案是无效的。通过数据和分析，他们可以购买专门为特定功能设计的独特机械手。这将导致更高的生产率和性能。

三、数据分析如何改善制造业——减少停机时间

制造商的成本低于停机时间。在一些行业，每分钟花费数千美元，一年花费数百万美元。有了正确的系统——由大数据驱动的系统——这些组织可以大大减少停机时间并确保最大的生产力。

除了增加利润，减少停机时间还可以提高运营效率，减少压力，提高品牌忠诚度，并实现创新和创造力。

四、数据分析如何改善制造业——改进战略决策

最后，大数据分析可以帮助制造商做出战略决策。换言之，没有更少的猜测和更多的执行。

在为组织提供支持时，可以选择多种大数据分析工具，包括：数据清理工具、分析工具、数据挖掘工具、数据映射工具、数据分析平台、数据可视化资源、数据监控解决方案等。学习如何组合正确的工具以获得正确的结果是这个过程中的一个重要步骤。

以上就是《数据分析如何改善制造业？这个行业的应用对数据分析师很重要》的全部内容，从文字中我们可以看到，流程工业中的制造商和公司会生成大量数据，但很少有人使用这种智能，环球网校的小编祝您数据分析师之路顺利。如果你想学习更多数据分析知识，可以点击下方资料下载链接。