工业生产力分析
利用数据和分析是提高整个企业生产力的关键所在。必须能够获取实时信息,以便从企业内几乎任何既有数据源中调取结构化和非结构化数据,用以执行专用分析和高级分析,才能在关键的时刻和场合做出恰当决策。
数据驱动型方案的核心是能够利用智能设备和覆盖整个工业企业的互联系统的软件。借助软件,用户可以通过利用和融合任何既有数据源(控制器、历史信息系统、企业资源规划 (ERP) 系统等等)中的数据来深入了解运营情况。
以前,构建仪表板要先制定数据整合计划,该计划要详细说明如何将原始数据转换为生产智能。在此过程中需要手动标注当前数据源、关键绩效指标 (KPI) 和其他详细信息。
而数据驱动型方案可自动查找结构化或非结构化数据并为其编制索引。与手动过程相比,此过程可节省时间并降低发生人为错误的风险。相比于通过手动标注设备名称、生产线位置、设备位置和其他细节所获取的信息,该方案能获取更为详细的信息。
软件通过数据建模、机器学习、预测分析和第三方分析工具来管理和分析数据,可以在已编入索引的数据集之间创建关系,并跨越数十亿个数据点计算出答案。
换句话说,用户可以通过较少的设置来访问实时的情境相关分析数据,利用这些数据及时解决问题。
这种灵活性可以协助用户更好地了解运营情况。工人们可以在一块屏幕上访问他们所需的所有“分析模板”。分析模板以用户偏好的格式显示运营数据,并且可以包括预定义仪表板以及由同事共享的任何分析模板。分析模板可以帮助团队成员理解或调查分析结果。