工业大数据分析

经慧都专家多年实践验证，提炼出一条智能制造规划建设的通用路径，从生产全生命周期的角度出发，整个智能制造的实施路径分为设计智能化、生产智能化、管理智能化和决策分析智能化4大链路。

决策分析智能化主要是建立工业大数据分析平台，通过对设备故障分析，质量分析，管理驾驶舱，供应链分析、能耗异常值分析，让数据辅助决策，实现决策智能化。

设备故障分析

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、备件出入库分析及预测，优化配件购置计划

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。

质量分析

质量分析解决方案核心优势

1、交互式质量分析数据模型

打通质量和人、机、料、法、环，对影响质量的全量数据进行交互分析，探索相互关系，挖掘数据背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”

2、随时随地开展交互式会议

将传统的静态汇报模式，改为交互式动态会议，随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI，实时预警、掌握产线运营状况。

3、质量数据自助仪表盘

简单易上手的质量分析工具，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。

4、质量分析可视化看板

摒弃以往静态的数据报表，整合多个业务系统数据，多场景数据大屏，自适应多屏，进行综合展示分析，让决策更清晰。

能耗异常值分析

1、探索能耗异常的相关数据，找到异常值

2、建立能耗异常分析模型，洞察能耗问题

3、实时报告，及时处理，显著降低能耗

管理驾驶舱

1、突破数据盲区

统一企业内部数据语言，快速、及时、准确地共享，深度连接业务数据，洞察经营问题本质，为业务优化决策提供支持。

2、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。

3、可视化定制

支持众多的图表类型和样式，可打造出炫酷的可视化效果，让用户的数据以更生动更有冲击力的方式展示出来。

供应链分析

1、供应链诊断分析

协助客户进行供应链的整体诊断，重点关注销售、库存、运营、计划的流程以及间接费用的分析

2、数据建模优化

建模进行供应链成本优化、库存优化、需求预测，为管理层作出更明智的商业决策提供支持和洞察力。

3、管理驾驶舱

启用管理层视觉来集成需求计划、运营计划和库存计划，进行全维数据管理、探索和可视化呈现。

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