格雷戈里·钱伯斯2020年12月9日|
由于数据成为现代的越来越重要的资产制造商业在美国，制造商越来越依赖预测分析来更好地实现他们的目标，并为客户提供服务。
简单的说，预测分析是一种利用历史数据预测未来结果的机器学习形式。想一想一个制造企业需要管理的数据量，从特定的测量到电力和水的消耗，到维护需求和交付计划。通过预测分析，可以进行计算，以确定确保积极结果的最佳方法，更多地了解运营数据，从而从中学习并改进。
预测分析具有价值的一个常见领域是预测维护，它可以使用编译的传感器数据来确定某些机器何时需要维护。对制造业来说，没有什么比机械故障造成的意外延误更具有破坏性了。通过预测性维护，可以避免这种情况——数据被编译，并可用于确定某些机器何时需要离线进行维修或升级。在满足紧迫的期限和客户交付要求方面，这是一个更受欢迎的系统，而不是仅仅希望一台机器在通常的维护日期之前不会坏掉。
预测分析的一个主要回报，特别是在生产和交付如此重要的制造业，是它创造更多了解您的数据由于这个过程。预测模型可以缩短拍摄自定义产品订单之间的设计时间，并获得内置的预测分析模型允许制造商插入参数，然后接收结果的预测。不同之处在于结果可以在几分钟而不是几小时内看到结果。
虽然预测分析越来越重要，但它确实如此带着挑战。如果没有收集到正确的数据类型，就很难创建模型。这可以通过一个更健壮的数据收集和质量保证过程来解决，这可以更好地了解产品为何工作或为何不工作。预测分析依赖于所有相关数据的可访问性，并将它们集中到一个地方来训练预测模型。设备升级，包括配备更好的传感器的机器，更有利于预测分析设置，在某些情况下也会有所帮助。
另外，正在测量的数据的粒度影响可能是什么类型的预测。例如，如果制造商订单每月出现的订单是什么？每天看看每月发生的东西是效率低下，并且通常误导。解决方案是改变粒度水平并相应地调整，以便每月视图;此时，预测分析可以向业务表达其真实价值。
实现这一目标的关键是使用的数据的质量，并拥有足够的数据来建立一个能够真正用于业务优势的预测模型。如果能够满足这些关键的标准，那么投入的时间和资源应该是值得的。不可避免的事实是，对于那些希望保持领先地位的公司来说，预测分析是制造工具包中越来越重要的一部分。
