制造业数据标准化的优势分析

本文探讨了数据标准化在制造业中的重要性,如何通过统一数据格式和定义来提高决策效率、改善企业文化,并举例说明了通过设备数字化平台如PreMaint实现全球生产线标准化的好处,OEE提升18%。

之前我们介绍过>>数据驱动工作效率提升的5个层次——以PreMaint设备数字化平台为例,这次我们将深入分析数据标准化在制造业中的优势。

从持续的供应链中断和疯狂的通货膨胀,到日益昂贵和难以采购的原材料,制造企业正面对越来越多的挑战。大多数制造企业需要比以往更高效、更灵活和更精益。企业可以通过追踪生产损失并准确地衡量生产质量,实现效率的提升,并希望在未来能改善这两个方面。在了解当前情况的基础上,这可以通过数字化,特别是数据来实现。这就是为什么有效监控OEE是制造企业追求的共同目标。通过准确捕捉和深入分析损失和质量数据,企业可以发现需要改进的地方。

然而,为了迅速实现数据驱动的效益,一些制造企业会犯的常见错误是:在生产监控之初就忽视了数据标准化。而这个问题在后续解决起来会更加困难。

什么是数据标准化?

理解数据标准化的一个简单方法,就是处理有不同数据来源的电子表格。通常,这些数据的含义是相同的,但格式看起来有所不同。例如:某些日期字段可能显示为“2023年11月16日”,而其他日期字段可能显示为“11/16/2023”。当你开始处理这些数据并将其格式统一为“MM/DD/YYYY”时,这就是数据标准化的实际应用。

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图.数据标准化的定义(设备工程)

从制造业的角度来看,想象一下从单个或多个工厂的生产线设备采集到的所有数据,如果不对其进行标准化处理,这些数据将以不同的格式存在,那么想要进行数据分析将会变得非常困难。

因此,制造业的数据标准化意味着:

-所有操作人员用的都是相同的损失原因(如:停机时间、生产速度、产品质量)

-能够将损失报告本地化(翻译成不同的语言)

-根据员工的角色和职能,配置不同类型的数据访问权限

换句话说,数据标准化就是帮助企业使用相同标准的数据。

为什么要关注数据标准化?

尽管在整个制造业范围内实现数据标准化可能令人望而却步,但其所带来的回报是丰厚的。

1. 提高决策效率

借助标准化的数据,企业可以电子化地向中央和区域生产力团队提供更准确的实际情况。通过建立统一的系统,可以更容易地识别数据的模式和趋势,从而能够快速高效地做出决策。

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图.提高决策效率(图虫)

2. 改善企业文化

随着损失的准确捕获和人员之间共享的标准化数据,许多企业发现他们的企业文化发生了变化。员工更倾向于主动地承担责任,并不断改进他们的工作方法。当不同工厂之间展开友好竞争,每个工厂都努力在绩效方面超越其他工厂时,这种变化尤其明显。

3. 识别问题并节约成本

曾有企业利用数据发现因产品质量问题而导致停机的直接原因。他们发现其中一款产品的质量时高时低,经过进一步分析,发现这些产品内由一家供应商提供的部件可能出现了问题,导致生产停机,从而影响了产品的质量。而来自另一家供应商的部件则没有这种问题,这就是导致产品质量不同的原因。有了这一认识,该企业与供应商联系,通过使用质量更好的部件,企业不再面临产品质量不稳定的问题。这告诉我们,质量数据可以帮助发现未知的问题。

数据标准化的实际效益

大多头部企业已经通过数字化转型来提升其竞争力。然而,有些企业在全球多个工厂实现标准化的OEE监控仍面临困难。而在采用设备数字化管理平台(如PreMaint)后,无论的操作人员身处何地,都可以使用一组预先设定的标准化规则来轻松地评价损失。

通过对多条全球生产线的损失监控流程和报告进行标准化处理,企业能够准确地比较不同国家、地区和工厂之间的差异。此外,全球标准化使得企业及其操作人员能够使用相同的数据格式。因此,员工的意识和专业知识得到了提高,企业的平均OEE在所有生产线上提高了18%。

因此,如果你正在比较多个平台的OEE监控和损失跟踪服务,内置了数据标准化功能的设备数字化管理平台是一个不错的选择,它将在企业的数字化战略中发挥关键作用。

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内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用,涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)与动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理;②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例与数学模型,重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划与多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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