文档介绍：制造业大数据分析的五大应用介绍■^aa・^aa・mbmu-bwkm■■-m*uhbsaaBa^MBaBna^aa-um■^aua■bawmim■■*■«■■■■■■■■■■■Hjiaa・^mi^b■■b&m-
近年来，发展智能工厂成为全球制造业大数据分析的五大应用介绍■^aa・^aa・mbmu-bwkm■■-m*uhbsaaBa^MBaBna^aa-um■^aua■bawmim■■*■«■■■■■■■■■■■Hjiaa・^mi^b■■b&m-
近年来，发展智能工厂成为全球制造业的显学，随着人力短缺、工资上涨、产品交期越来越短、市场需求变动大等问题出现，制造业正面临新一波转型挑战，如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的，也因此，从德国、美国到台湾各个制造大国，无不积极推动工业，希望能协助制造业者解决经营困境、提升竞争力，而大数据分析与优化则成为发展工业的基础。
制造业大数据分析五大应用
深耕制造业多年的天拓四方数网星，在大数据分析上提供的不只是产品，还有结合产业知识与丰富经验的顾问服务，帮助制造业者做出正确有效率的大数据分析。
目前市面上有很多大数据分析的解决方案，但大多只能做到资料视觉化，也就是以图表呈现分析结果，而数网星可以根据制造业所面临的问题，决定要做哪一种分析，例如预测或模拟，甚至整合财务或产销端资讯，找出解决问题的方法，这在智能制造过程中是非常重要的事，因为企业往往拥有大数据，却不知道该如何分析。
高科技制造业者面临到的问题主要有三种，第一、未预期的物料问题或设备故障直接冲击产能，以致耗损大量成本；第二、因制程稳定性问题造成产品良率下降，不但影响获利更影响客户满意度；第三、制程世代转换越来越快，如何加快量产速度，成为获利的关键因素。因此，旧M根据制造业所面临到的问题与产品生命周期，归纳出制造业大数据分析五大应用模式
第一、物料品质监控。原物料品质不稳定其实有迹可循，然而传统SPC监
控要等到发生问题时才会做出警示，此时不仅己经影响产品品质，更不容易
找出原因，而数网星则是主动分析趋势变化，发现潜在问题即早做出预警，
以便能及早解决（如：更换物料）维持产品品质。
第二、设备异常监控与预测。传统SPC监控虽然也涵盖设备参数，但有时
设备仍然会发生问题，工程师也不知道设备发生问题该怎么处理最有效，数
网星运用设备感测资料及维修日志，找出发生设备异常的模式，监控并预测
未来故障机率，好让工程师可以即时执行最适决策。
第三、零件生命周期预测。零件或耗材有其生命周期，制造业者多半根据
供应商建议进行定期更换，却忽略了生产及环境条件对耗损