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制造业热门解决方案盘点,赋能企业决策智能化

原创|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-06-18 11:16:30.483|阅读 161 次

概述:慧都一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解,通过多年时间验证,提炼出产品质量分析方案、管理驾驶舱、设备故障预测3个热门方案,解决企业的生产经营问题。

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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

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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。

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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。

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慧都大数据,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。

如果您的企业也有生产质量分析设备故障分析工业大数据分析能耗异常分析等需求,欢迎拨打慧都热线023-68661681或,为您免费提供大数据相关业务咨询!




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