摘要：現代保修分析解決方案可幫助製造商處理來自各種來源的大量保修相關數據，並應用這些知識來發現保修問題的發生位置及其發生的原因。利用大數據進行產品開發，製造商可以設計出具有更高客戶價值的產品，並將新產品推向市場的風險降至最低。

在AI時代，製造業也變天了。

2018杭州·雲棲大會上，馬雲曾說：「新製造很快會對全中國乃至世界的製造業帶來席卷性的威脅和席卷性的機會。」未來只有擁抱智能和數據，made in internet ，才能迎來煥然一新的製造業。

由於數字世界的快速發展和數據科學的廣泛應用，人類活動的各個領域都在尋求改進。現代製造業通常被稱為工業4.0，即第四次工業革命條件下的製造業，它帶來了機器人、自動化和廣泛的數據應用。數據科學將大大改變製造業。Made in China將華麗變身為 made in internet，製造業與數據合體，將為製造業大國——中國，帶來新「智」造！

原始的生產數據不斷積累儲存，這是自動化的開端和本質。那數據科學與製造業應如何結合呢？

1. 預測性分析

預測分析是對現有數據的分析，以預測並避免出現問題。製造商對監控公司運作及其高績效非常感興趣。找到解決問題，克服困難或防止問題發生的最佳方法，是製造商使用預測分析的絕佳機會。預測分析的實施允許處理浪費（生產過剩、空閒時間、物流、庫存等）。

2. 故障預測和預防性維護

這兩種預測模型都旨在預測設備無法執行任務的時刻。結果，可以做到次要目標——防止這些故障發生或者減少其發生的數量。許多預測技術使得這些成為可能。

預防性維護通常適用於仍在努力減少其失敗可能性的設備。預防性維護有兩種主要類型：基於時間和基於使用。預防性維護的最大優勢在於規劃。在制定有關設備未來故障的預測時，製造商可以計劃中斷或關閉以進行維修。這種中斷通常是為了避免相當大的延遲和故障。

3. 需求預測和庫存管理

需求預測是一個複雜的過程，涉及會計師和專家的數據分析和大量工作。此外，它與庫存管理也有很強的關係。一個簡單的事實可以解釋這種相互關係——需求預測使用供應鏈的數據。

將需求預測用於製造商領域有很多好處。首先，它提供了更好地控制庫存並減少存儲大量無用產品的需求。此外，在線庫存管理軟件有助於收集可能對進一步分析有很大用處的數據。另一個關鍵因素是需求預測的數據輸入可能會不斷更新。因此，可以進行相關預測。其他好處在於改善供應商與製造商關係，因為兩者都能有效地調節其庫存和供應過程。

需求預測和庫存管理考慮了許多因素，其中包括經濟或市場，原材料可用性等外部因素。

4. 價格優化

製造和銷售產品涉及到將影響產品價格的眾多因素和標準都考慮進內。從原材料的初始價格開始，直到分銷成本的所有元素都有助於最終產品價格。當客戶發現這個價格太高或太低時會發生什麼？

價格優化是為製造商和客戶找到最佳價格的過程，不是太高不是太低。現代價格優化解決方案可有效提高利潤。這些工具匯總和分析來自內部資源和競爭對手的定價和成本數據，並獲得優化的價格變體。

在競爭激烈的市場和客戶需求變化的條件下，價格優化成為必然，並逐步發展成為持續的過程。

5. 保修分析

製造商每年花費大量資金支持保修索賠。保修索賠披露了有關產品質量和可靠性的寶貴信息。它們有助於揭示產品的早期警告或缺陷。

使用這些數據，製造商可以對現有產品進行改進或開發新產品，更加有效和高效。現代保修分析解決方案可幫助製造商處理來自各種來源的大量保修相關數據，並應用這些知識來發現保修問題的發生位置及其發生的原因。

6. 自動化

機器人正在改變製造業的面貌。如今，利用機器人執行日常任務以及執行困難或危險的任務是很常見的。

製造商傾向於每年投入越來越多的資金用於企業的自動化。人工智能機器人模型有助於滿足這種不斷增長的需求。此外，工業機器人在很大程度上有助於提高產品質量。每年，升級後的車型都會進入生產車間，徹底改變生產線。它們很簡單。而且，製造機器人比以往任何時候都更便宜。

7. 產品開發

大數據為製造企業帶來了產品開發的巨大機遇。製造商利用大數據的優勢更好地了解客戶，並滿足其需求。因此，數據可用於開發新產品或改進現有產品。

利用大數據進行產品開發，製造商可以設計出具有更高客戶價值的產品，並將新產品推向市場的風險降至最低。在建模和規劃時會考慮可行的見解。這些數據可以加強決策過程。此外，數據管理工具被廣泛應用於優化分銷鏈的經營方面。

處理客戶反饋並將此數據提供給產品行銷人員可能有助於創意創建階段。因此，可以開發出一種新產品，該產品對客戶更有用並且對製造商更有利可圖。

8. 計算機視覺應用

人工智能技術和計算機視覺應用在質量控制階段的製造中得到了應用。在這方面，物體識別和物體檢測和分類證明是非常有效的。通常情況下，質量控制監測由人進行操作。然而，現在這種操作更依賴於計算機視覺而不是人類視覺。這些監控系統通常包括計算機硬件和軟件，相機和用於圖像捕獲的照明。之後，這些圖像在算法上與標準進行比較以識別差異。

計算機視覺應用的主要優勢包括：

• 改進了高質量的控制

• 降低人工成本

• 高速處理能力

• 全天候連續可操作性

9. 管理供應鏈風險

供應鏈一直是複雜和不可預測的。風險一直是製造流程和產品交付的一部分。使用大數據分析來管理供應鏈風險可能對製造商非常有利。在分析的幫助下，公司可以預測潛在的延遲危機並計算出現問題的概率。這些公司使用分析來識別備份供應商並制定應急計劃。

實時數據分析的應用，可以使行業者緊跟不斷變化的趨勢。預測和管理可能的風險對於成功的製造業務的經營至關重要。高級流水線，你做好準備了嗎？