生产报告系统及其管理
在过去的几年中，物联网几乎瞄准了每个行业的每个消费者。这使企业能够接受 工业4.0。为智能工厂提供更智能的服务。工业界现已意识到，通过检测系统中的瓶颈，快速增加的数据可以提高生产率，从而在生产报告系统和管理中做出更好的决策，从而推动更好的业务管理。
在所有行业中，生产报告和管理始终是一个挑战。这是由于生产管理中需要交付的组件不可用。生产工厂中的自动化控制器收集所需的数据，并使生产管理成为可能。
生产报告
- 减少人工数据收集的人工成本： 通过在生产报告中引入自动化，现在避免了手动数据收集过程，从而降低了人工成本并提高了数据准确性。
- 发展库存准确性： 当您更新 库存监控系统 在工厂中以电子方式针对实时生产监控系统，您可以跟踪订单状态和生产流程，并可以自动更新企业资源计划（ERP）系统。
- 规范准确的工作要素： 当手动进行报告时，很难确定每个工作阶段的标准。但是，借助自动的FactoryWorx生产监控，可以在数据收集期间轻松计算生产生命周期时间，运行时间，停机时间，设置时间和工时标准，从而得出准确的作业成本。
- 练习KPI仪表板： 实时KPI（关键绩效指标）屏幕显示大量数据。 FactoryWorx云显示OEE（总体设备有效性）状态，当前停机时间原因，平均周期时间或生产率等。
- OEE报告： 具有AI功能的控制器具有自适应智能功能，可识别并发现每个设备中的正常和异常功能。
- 平均无故障时间 （两次故障之间的平均时间）是对某项故障发生频率的度量。
- MTTR （平均修复时间）是解决问题所需时间的度量。
- 平均无故障时间和MTTR共同有助于增加风险。
- 自动化库存监控： 使用AI消除了手动库存控制。人工智能有助于自动跟踪库存购买和优化流程。同样，如果任何库存工具需要维修或回购，则AI会自动发送有关所需回购的通知。借助AI的精确定位，精确的结果跟踪变得更加容易，因为它消除了手动跟踪中发生的错误。
- 实现工业效率： 许多支持AI的机器正在改进 生产监控 效率。 AI软件和应用程序可帮助制造商自动监视原材料的数量，生产时间，生产每个步骤所需的温度，错误，停机时间，维修时间。
- 满足客户需求： 由于采用了手动跟踪，制造商会漏掉要计数的重要物品。 AI有助于自动实时监控和调节库存资产。 AI自动化机器可帮助制造商改善对客户的供应，并根据客户需求计划生产。 AI帮助客户让他们知道有关任何产品的正确信息。 AI的库存管理解决方案根据客户期望的变化来改变库存水平。这有助于降低成本，改善维修控制并实现有效的库存和生产监控。
质量管理
- 减少质量问题： 制造过程中一项耗时的任务是对制成品进行测试并确认其符合质量标准。在人为进行的手动测试中，至少可以确定很小的误差。借助具有AI功能的测试功能，可以更快地确认并解决质量问题，从而可以生产出质量更高的合格成品，并可以在产品退出生产线后立即发货。启用AI后，机械质量控制变得越来越快，可以轻松检测错误和漏洞。而且由于AI也能够实时发现和检测问题，因此该信息可以适合检查流并完成渐进式分析，从而避免问题再次发生。
- SPC（统计过程控制）： SPC可能是最必要和最频繁使用的人工智能。统计过程控制（SPC）是统计工具的使用，它考虑监视，调节，处理和完善程序以及进度执行情况。
- 预测性维护可减少停机时间： 的最有前途的用例之一 制造业中的AI 能够有效消除设备损坏引发的有意和无意的停机时间。
- 多年来，制造商一直使用传感器和预防性维护来管理和评估其工具的性能。但是过时的预防性维护需要对大量数据进行合理的手动调查，以收集任何可行的决策。相似之处在于，由于预测性维护与AI专业知识相结合，因此可以影响尖端工具和分析以在错误发生之前进行预测。这使组织可以避免总体停机时间，从而提高性能并避免运行失败的情况。
