数据分析是对信息进行检查、转换、清洗和建模的过程，旨在发现有助于决策的有用细节。企业利用该过程从统计和逻辑层面寻找改进产品和服务的方法。
通过准确的数据分析，制造商可以简化运营流程，摒弃过时做法。然而，大多数公司尚未充分认识到高质量分析信息对业务的深远影响。本文概述了数据分析改善制造业的三种主要方式。
提高能源效率
据 Friendly Power 数据显示，2018 年美国制造业占各行业总能耗的 32%，当年工业部门消耗了约 27,000 万亿英热单位（BTU），其中燃料制造过程占据了相当大比例。
这表明制造商亟需减少能源消耗，最佳途径是成为更智能的能源管理者。尽管业界已朝此目标努力，但仍需加大投入。
数据分析为公司提供了多种提高能效和降低能耗的方法，既可通过系统性方案，也可采取整体策略。通过小额投资配合适度的大额投入，制造商能有效降低能耗。分析信息将帮助公司深入理解其能源消耗模式。
实时数据分析有助于工厂经理监控过量使用和不当消耗，从而优先实施特定的能源改造措施，促进员工行为改变。此外，制造商可据此设定合理且可实现的节能目标，进而降低成本。
改善设备维护并减少停机时间
设备故障和高停机时间是阻碍制造商发展的关键因素。机器虽为最佳效率而造，但安装不良、误用及缺乏停机协调等因素常影响其运行。
公司可通过有效收集数据预防此类问题。将物联网系统与强大的预测性分析相结合，能帮助制造商获得实时洞察，全面掌握设备在微观和宏观层面的运行状况。
数据分析协助制造商合理安排检查和维修时间，防止机器故障。预测性数据使公司能在必须维护前继续使用机械，提前预知设备检查需求。
这极大改善了制造过程：维护团队仅在需要时工作，释放人力从事其他任务；数据分析避免了过度排查故障，使设施运行更高效。
就停机时间而言，提前分析信息可显著减少停机时长。采取正确步骤确保机器在应运行时正常运作，防止生产滞后。拥有非功能设备的公司将蒙受损失，甚至无法满足市场需求。
提升业务运营并改善时间管理
除上述两点外，数据分析还能改善业务运营和时间管理。收集并进行分析的制造商能更好地规划日常制造流程。
它帮助公司设定目标，并根据重要性和紧急程度优先处理活动。现场经理可获得对行业运营的细致洞察，增强安全措施、流程监控，并有效控制员工行为和工作时间。
数据分析帮助制造公司在特定时间处于应有的位置。通过有效管理时间并确保每一刻都至关重要，防止进度落后。
当现场经理知晓设备最可能的维护时间时，便无需为此担忧浪费时间，从而专注于本职工作。准确的数据分析意味着能预判潜在问题，并提前制定解决方案。
数据分析改善制造业的其他方法
上述三个好处并未穷尽数据分析改善制造业的所有方式。投资于信息收集的制造商能够更好地了解其业务的供应侧。
制造企业的本质是满足需求并获利。为实现盈利，公司必须最小化制造成本，关键在于跟踪和监控供应，确保不支付任何额外费用。
数据分析帮助制造商跟踪供应和制造过程的每个环节，核算交付的每种材料并在需要时进行调整。
跟踪记录帮助制造商提前发现不可用的组件，防止产品失败，创造更好的需求预测。这意味着制造公司将能预测产品需求何时上升并有效应对。
需求数据的重要性体现在两方面：首先，它指导生产链；其次，它防止商品在仓库中长期积压。大多数公司使用往年信息和销售数据进行此类预测，但最好结合过去数据和预测性数据来进行需求预测和制造计划，以此降低风险和产量浪费。
此外，数据分析意味着企业主将基于战略信息做出所有制造决策。现场经理只会做出改善生产线和员工整体福利的选择，确保仓库布局结构高效及产品流动管理优化。
总结！
无论企业属于哪个行业，数据分析都至关重要，制造业也不例外。生产的许多方面只有通过收集数据才能保持跟踪并避免错误。
知道何时预期问题并采取措施预防，是改善制造过程的有效方法。它还有助于明确生产什么、何时生产以及为谁生产，确保公司关注节能并对员工进行相关教育。
最后，利用数据分析的公司提高了效率和生产力。他们更了解客户和市场，最大化利润，并简化供应链。