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制造解决方案

借助实时数据、分析和人工智能 (AI) 优化车间运营,提高资产使用率和生产力,改善质量并确保按时交付。

减少成本高昂的计划外停机并提高生产力

从高度异构的车间环境中收集实时数据

  • 持续监控资产可用性,而不论类型、OEM 或型号年份
  • 凭借单个解决方案实时了解生产线和工厂的状况
  • 在发生生产问题后,立即收到警报,以便快速予以响应
  • 通过内置的 Pareto 分析功能,找出根本原因,并帮助作出数据驱动的决策

在流程早期检测质量问题和机器故障

使用配备机器学习的异常检测功能,识别潜在质量和机器健康问题

  • 根据实时数据检测正常模式和异常
  • 借助运营技术 (OT) 专家提供的反馈改良算法
  • 及早检测质量问题,以降低报废率并提高利润
  • 通过将机器异常行为通报维护团队避免发生故障

加速您的转型之旅

可定制预先构建的解决方案,以满足您独特的需求。

实现实时生产监控与可视化

通过持续监控评估生产效率和产品质量

混合机器和业务系统数据

可集成业务系统,与适配器建立机器连接,并且支持工业协议。

将原始数据转化为洞察力

计算与制造转型相关的关键绩效指标,比如设备综合效率。

通过实时警报解决生产问题

查明问题所在并及时采取数据驱动的措施

接收即时警报

获得与停机时间、周期时间和质量或传感器读数相关之关键事件的实时定制警报。

获得关于停机的根本原因分析

借助自动化 Pareto 分析了解计划外停机的主要原因并采取相应的改进措施。

确定制造缺陷,提高生产质量

使用分析技术快速发现问题

提高产品质量

利用机器学习监控海量数据并及早识别偏离标准的行为。

加快根本原因分析

根据异常评分找出可能是造成缺陷的根本原因的生产步骤。

最大限度地利用每一项资产

通过延长资产使用寿命提高可靠性,并降低成本

降低资产故障率

通过预测和防止中断并采用预测性、规范性的维护,增加故障发生的平均时间间隔。

检测漏洞,减少停机时间

通过将传感器数据与企业数据资产相融合,预防和预测停机中断,从而提升 IoT 价值

探索

公司如何从 IoT 受益?
新的高管层调查提供了关于 IoT 挑战和机会的洞察。

评估

预测并防止成本高昂的召回事件
了解某全球制造商如何通过预测性质量管理将缺陷减少到近乎于零。
IoT 的挑战和机会是什么?
从该高管层调查获得洞察,充分利用 IoT 投资。

验证

IoT 平台选择指南
了解如何评估不同的 IoT 平台,以便为决策提供指导,并确保满足项目要求。
IoT 分析:当今基于数据的竞争优势
了解 IoT 技术、分析和数据管理如何有效提升底线收益。
 

我们是您在数字化时代的最佳合作伙伴!

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