数据分析

有效的数据分析是工业 4.0 和“智能工厂”背景下的关键价值驱动因素之一。物联网环境中产生的大量数据只有经过有效地汇总和分析并影响结果,我们才能称大数据具有重要价值。例如,其结果可能是数据有助于预测性规划和维护(高级分析、预测性规划和预测性维护),从而降低运营成本和质量成本。

或者,其结果是流程自动化需与学习系统结合在一起。这种情况下的特殊潜力来自数字孪生体的建设,即创建能够实时复制和连接对象和流程的虚拟模型,来更加透明和准确地预测优化可能性和风险。此外,使用先进的分析工具还可以测试和分析大量潜在关联性,从而更深入准确地了解核心流程。

数据分析还为更好(以及更快)地理解客户需求和决策提供了基础,从而提高客户的响应能力和竞争优势。最后,智能产品和服务(智能产品和服务)还可以通过新的商业模式增强并产生额外的收入。

与此同时,价值生成数据分析常常不足,因为网络中各环节之间缺乏连通性,数据质量不足,数据数量不够,或者现有IT结构无法实现全面有效的跨部门数据管理。许多公司也缺少将数据分析作为关键的跨部门学科并将其整合到战略和运营流程中的技能和能力。

    瑞欧盈具有全面的技术和技术专业知识,可帮助制造行业的公司有效利用数据分析。为了做到这一点,我们以一种有序、有根有据的方法为导向,它已经在众多实践项目中得到验证。

    • 了解数据:解决技术问题,尤其是数据来源和类型、数据收集频率,以及具有重要性和商业价值的业务相关问题
    • 收集数据:整合不同数据源的数据,收集有关扩大解决方案空间的附加数据并选择具有代表性的时段
    • 准备数据:构建、重复清理、合理性检查和处理不完整的值和异常值(异常)
    • 分析数据:对可视化和描述性分析的整合,高级分析
    • 建立数学模型:稳定性和敏感性分析,以及定期验证预测质量
    • 解释结果:关于数据有效性的信息并避免误读(相关关系≠因果关系)
    • 改变管理,以应对数据分析引发的变化