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工业物联网除了用于改善生产流程也别忘了质量控管

本文摘要:制造业持续数据管理系统来评估和测试生产,工业物联网(IIoT)可以用于M2M(machinetomachine)来跟踪和管理工厂环境,这样的分析能力意味著更高程度的数据智能。SemiconductorEngineering报导,工业4.0不会大幅度影响制造业,而大多数的IIoT投资也探讨于生产流程提高,较较少着墨于产品质量的提高。 但是在大数据分析的浪潮下,企业不应当忽略产品质量对企业利润的影响。无论什么产业,产品质量都有可能冲击利润展现出与公司的声誉。

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制造业持续数据管理系统来评估和测试生产,工业物联网(IIoT)可以用于M2M(machinetomachine)来跟踪和管理工厂环境,这样的分析能力意味著更高程度的数据智能。SemiconductorEngineering报导,工业4.0不会大幅度影响制造业,而大多数的IIoT投资也探讨于生产流程提高,较较少着墨于产品质量的提高。

但是在大数据分析的浪潮下,企业不应当忽略产品质量对企业利润的影响。无论什么产业,产品质量都有可能冲击利润展现出与公司的声誉。瑕疵品导致的出厂材料成本与产品解任,都有可能影响利润。

在半导体与电子产业,生产过程的每个环节,都有可能影响产品质量。企业内的数据量于是以较慢减少,如果需要准确的读取和分析,可以为产品质量掌控产生正面影响。

其中一个例子,就是用某种装置的测试流程(还包括测试者、测试计划信息、个别测试结果等)与另一款类似于装置做到筛选,并展开关联分析。每项装置在生产过程中都会有有所不同的历程,而一般的流程分析并会去分析这些信息。

流程分析可以分别针对各个环节展开优化,而不是针对终端装置的整体功能质量展开优化。不过,用于整个企业的数据,再加大数据分析,可以增强产品分析,来跟踪个别装置的多个面向,以提高产品质量,从来源仍然到终端使用者展开优化。有效地的分析,必需要能普遍、动态地收集各种涉及数据。

也就是说,必需要能进发、统合各个有所不同厂区、各个供应链伙伴的简单信息。许多半导体业者和电子公司早已顺利地使用产品分析,借此找到简单数据,展开动态的产品质量掌控,并提高利润。

关键在于,必需要能必要地收集数据,并产生行动方案。例如某款芯片与另一款芯片融合时,有可能展现出得十分杰出,但与另一款芯片融合却很差劲;某种芯片有可能合适某个客户系统,却不合适另一个客户系统。如果有了这些数据,就可以展开智能筛选来提高系统展现出。

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随着某款装置从芯片厂商移往到系统厂,然后一路到制造商与OEM业者,整个过程中的数据复杂度也回来大幅度减少。有了产品分析技术,这些信息可以迅速地追溯,找到问题所在。随着IIoT变革,产品分析信息应当要与流程分析融合,以超过更进一步的工业自动化。


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