物联网架构主导制造业数据分析泵

对工厂设备进行自动化监控并不是一个新想法——制造机器早就有了传感器或软件工具，可以持续监控它们的操作，并将状态数据存储在日志中供以后查看。然而，由于没有任何传输数据的标准机制，数据通常被留在工厂，而不是转移到更高级别的制造管理系统，更不用说集中的数据仓库了。

幸运的是，随着物联网对现状的挑战，这种“语言障碍”正在成为过去分析生产数据。通过物联网架构，制造环境中的网络正在迅速重新配置，不仅连接特定工厂的机器，而且还将整个组织设施中的设备数据整合在一起。

这样的连接使设备和传感器数据可以对这些数据进行处理和分析，以帮助推动以下操作改进:

更好的产品质量。在任何给定的生产运行中，有一些制造的产品不符合使用规格或被认为不适合常规销售的情况并不少见。在最好的情况下，这些道具可以被修理或打折出售;在最坏的情况下，他们会被赶出去。

如果数据分析识别出表明潜在产品缺陷的前兆信号，公司就可以采取措施将缺陷最小化，并实现更高、更一致的质量水平。反过来，这可能会减少产品质量问题造成的财务打击，包括生产延误对销售的影响，以及修复缺陷产品和购买更多原材料生产额外产品的成本。

增加了生产的正常运行时间。由于设备故障而导致的意外停产是工厂存在的祸根——它们会大幅降低生产线的整体生产率和效率，因为工厂经理正在等待(和等待)修理。分析操作数据可以在故障发生前标记出可能的故障，使预防措施有助于避免故障，并保持持续生产，从而提高整体生产能力。

优化的生产周期。工厂将会有计划性停工——当生产线上正在生产的产品被切换时，生产线会因为维护、清洁、升级或安装更改而停机。分析由生产设备产生的数据可以帮助更好地安排停机时间，并最大限度地缩短停机时间，以减少对操作的影响。

在每一种情况下，针对从工厂设备流出的数据运行预测模型可以对生产效率和产出产生积极的影响。操作改进的机会是由在不良事件发生之前识别其根本原因并在其负面后果被感受到之前立即解决它们的能力所驱动的。

这就是物联网架构和大数据分析应用的用武之地。制造机器产生的大量数据提供了丰富的信息，只要数据科学家和其他分析师能够实际访问这些信息，他们就可以挖掘这些信息。物联网使这成为可能，在许多情况下这还是第一次。