生产优化与数字线程

数据无处不在,如果你知道如何处理它,可以非常有价值。大量的数据被收集在制造业在整个供应链,借助物联网等技术平台、传感器、和边缘设备。然而,数据只是一样好值提取,并获得最大的数据是具有挑战性的。因为信息是经常局限于某个团队或部门,几乎是不可能的在操作和multi-operational水平制定的见解。为了克服这个问题,组织需要转向“整体教学法”——能够跨越传统的孤立系统提供一个整个业务流程的端到端视图。数字线程是一个关键的组件在这个范式的转变。

在过去的一年中,Gartner两次引用OptimalPlus作为“数字线程”的样品供应商:一次2019年制造业,宣传创新周期(2019年7月)再次,炒作周期制造业务策略,2019(2019年8月),连续第二年在这个报告。

此外,Gartner OptimalPlus列为样本供应商为“智能工具”供应链运营可视性供应商指南(2019年11月)。据Gartner情报工具”利用数据与来自多个数据源的数据捕获湖,内部和外部,结构化和非结构化。这个湖之上,分析和人工智能的功能是用来提供预测的可见性和进一步规范的自动化/决议。”

我们将讨论,这个定义是数字线程的概念密切相关。数字是什么线?在这篇文章中,我们将探索数字线程的概念以及如何加快数字化,允许生产创新和优化业务操作以前所未有的灵活性和效率。我们还将展示如何OptimalPlus今天正为制造商带来数字线程功能。

数字线是什么?
数字线程通信框架,跟踪资产的整个生命周期的数据。数据从传统完全不同的和孤立的系统,无论是结构化或非结构化,所有流入这个框架来创建一个资产的全面视图。这允许企业从面向机器的一个面向产品的心态,它可以产生重大影响产品质量和运作效率。

通过收集信息从每个组件的最终产品,数码线程可以跟踪和影响该产品的整个谱系。这样,以前的信息孤立在团队层面共同创建企业级和multi-operational产品的观点。看产品通过一个广角镜头打开车门更深的见解,跨越整个供应链,缩短决策周期,加速进化的要求设计,提高整体质量和效率。

放置在“峰值过高的期望”的宣传周期,Gartner识别数字线的趋势将影响生产,加快创新的步伐。Gartner给它一个“高”效益排名和预计,它将在5 - 10年内达到业内主流应用。即使今天,数字线程市场规模估计为1亿美元,用于多个向量,包括航空航天和国防、汽车、制造业、和能量。

数字线程的优点
数字线程会影响多个方面的业务,包括:

组织:建立在数据共享,一个数字线程自然收紧的合作团队。这并不只适用于工程、采购,和制造单位,但甚至可以扩展到营销和销售等部门。想象销售,例如,与生产合作为客户提供非标准配置。用数码线程,这些选项不再是难以置信的,创意和企业有新发现的灵活性。

操作:包括一个产品的整个生命周期,一个数字线程可以揭露隐藏在制造工艺复杂的连接,揭示应修复或改善。首先,使用数字实时线程允许制造商发现问题,快速识别问题和提高生产的不同部分之间的同步示例中,动态地调整流程来满足bom的变化,从而最大限度地减少材料的浪费。其次,收集的数据在数字线程可以关联,使制造商能够解决他们最大的难点之一:如何快速地故障的根源通过端到端对失败的理解。最后,也许是最令人印象深刻的是,数字线程可用于预测故障前实际发生。这允许制造商走出被动的心理状态,并采取积极的、先发制人的措施在他们的操作。

竞争对手:如果使用得当,数字线程可以在成本优化发挥重要作用,并能提高产品质量,跟踪和监管合规。在大规模生产,每一个修正或改进,无关紧要的是,可以对总体性能和成本有巨大的影响。通过跟踪资产的数据从A到Z,数字线缩短决策周期和增加灵活性,减少time-to-quality和投放市场的时间。

优化整个产品生命周期
OptimalPlus提供先进的生命周期分析与应用在汽车、半导体和电子消费品向量,一级供应商和oem服务。分析数据从每年1000亿的设备,机器学习平台提供实时的产品分析和提供完整的供应链的可见性,将数字线的理论概念转化为一个具体的现实。

OptimalPlus统一数据模型功能就像一个数字线程。分解孤立的数据在整个供应链中,收集信息从多个阶段的生产。这些数据然后分析了机器学习算法产生的见解从整个供应链,使副机数据(例如,传感器读数从烤箱),产品数据(例如,测试数据),并检查数据(例如,检查图片和分类)每个单独的部分或生产产品的。

最重要的是,OptimalPlus是面向数字线的最令人兴奋的方面:从面向机器的分析转向以产品为导向的分析。这是通过跟踪产品的家谱。统一数据模型能够跟踪生产完成数字线程所有点,提供一个窗口到一个产品的全部DNA。从那里,改进的可能性endless-from更快的根源分析和自适应测试流程的建议和故障预测单元批量水平。

更好地了解这个过程是如何发生的,让我们来看一个具体的用例。一个非常成功的财富500强电子公司转向OptimalPlus因为它遭受了严重的可见性问题,包括分散的数据,手动和耗时的跟踪,无法准确预测周期和生产效率。要应对这些挑战,OptimalPlus首先创建了一个无缝的数字线聚合公司的数据,自动匹配的零件编号和序列号。这提供了完整的可追溯性到每个部分表面山包装和装运。此外,OptimalPlus接口、仪表板和自动化规则为该公司提供24/7的监控产品性能(屈服和业务KPI异常),自动报告的周期和生产效率,和芯片和董事会之间的跨产品分析。

结束报告
数码线程扩大镜头放大,从特定的机器,整个生产流程。这首先打破信息壁垒,巩固所有的业务数据。加上强大的算法,数据转换成见解导致巨大的操作改进。数字线程是趋势,承诺将制造、装备行业的创新工具以极大的灵活性。