如何应用分析来提高工厂绩效和投资回报率
由于疫情的影响，从汽车制造商到服装公司的制造商争先恐后地对工厂进行重组，生产出急需的口罩和呼吸机，以应对全球危机。
这是任何制造商都希望避免的那种高速、高风险的运营转变，除非是在特殊情况下。但它说明了制造商现在需要的实时洞察力、生产灵活性和多站点可见性：这不是为了应对全球紧急情况，而是为了在当今的商业环境中有效竞争。
如果您像许多行业的制造商一样，可能很难捕捉和利用数据，以帮助你最大限度地利用设施，在持续或有限的基础上提高你的预测能力。您可以从更好的工具中获益，从而发现问题并深入探究根本原因。
最重要的是，您可以跨多个地理位置管理多个站点——最有可能的情况是设备老旧，维护和运行成本越来越高。好消息是，这些挑战有一个解决方案，而且比你想象的更容易实现。基于我们与大部分行业的制造商合作的长期经验，答案在于实时收集数据，使用高级分析以新的方式了解您的运营。
更好结果的分析
要真正利用分析，您需要一个数字制造解决方案。有效的解决方案应使您能够：
1、实现数据洞察
首先，您必须能够从所有位置的不同系统捕获数据。为此，您需要基于标准的接口——例如，从制造运营管理（MOM）系统和自动化系统获取数据。接下来，您需要从本地工厂的操作技术控制、物联网设备、人机界面（HMI）和其他信息源收集数字信号。然后，您必须在云中的一个集中位置操作这些数据。这将为您提供特定于工厂和整个企业的洞察力—从顶层到所有车间的可见性。
2、预测和计划
今天的市场变化很快。供应链中断和意外的需求变化使得预测比以往任何时候都更具挑战性。您不能再依靠过去的经验或直觉来计划未来的生产。
有效的软件应该提供预测性分析，使您能够更准确地进行计划。它还应该提供模式检测工具，帮助您从被动规划过渡到主动规划。预配置的多站点生产实际值将使您的计划人员与运营保持一致。
3、识别问题
制造商面临的一个挑战是，不同的职能部门（例如工程和金融部门）收集不同的数据集。或者他们查看相同的数据集，得出不同的结论。这就是为什么您需要一种方法来规范化原始数据。由标准化流程直接驱动的数据有助于确保准确性和与解决问题的持续改进方法的相关性。
正确的软件将使您能够深入了解问题的根本原因，如计划外停机和速度损失。先进的算法可以加速这种根本原因分析，为您提供预测能力，以提高效率和产量。
4、提高质量
为了持续提高质量，所有利益相关者必须能够理解工厂层面和整个运营的绩效驱动因素。收集、标准化和分析数据以根据 KPI 跟踪绩效的能力至关重要。您应该能够使用行业标准 KPI ，或者使用建模环境定义自己的 KPI。你应该有工具来整合行业测量，比如整体设备效率（OEE）。
此外，能够生成具有可定制视图的自助服务报告非常重要，以便利益相关者能够可视化、理解和跟踪 KPI 和实时运营数据。
5、优化旧工厂
最后，每个制造商都希望尽量减少停机时间、减少废品，提高实物资产的投资回报率。因此，您的分析工具应该帮您尽可能有效地保持旧设备的工作。
软件必须能够帮助您提高所有生产地点的效率、生产率和产量。您还应该能够降低商品销售成本，更好地管理资本支出和运营支出。
最终，SAP 数字化制造云（SAP DMC）将为您提供机会推动您的所有工厂参与工业4.0。它不仅能让您应用分析，还能正确应用物联网、机器人过程工程和机器学习等智能技术。这将使您的组织能够在您需要的地方推动更精细的流程可见性，并改善投资资本支出和运营支出以最大化投资回报率的决策。
SAP 数字化制造云（SAP DMC）的 DMCi（DMC 洞察）可以将多工厂的多个 KPI 通过标准接口收集信息、展现 KPI 同时可以提炼出针对现况的改进行动（insight to action）。
以下是 DMCi 的一些标准报表，请参考。
全球工厂 KPI 展现
特定工厂 KPI
可定制的 KPI
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