为什么数据摄取阶段对CPG行业至关重要

 

因此，CPG 工厂正在采取措施改善数据提取，使生产流程更加精简，以减少浪费、减少错误、消除计划外停机并整合自动化。运营效率的提高可以帮助 CPG 工厂降低成本并更快地向消费者提供更多商品，从而超越竞争对手。 

 

转变的一个重要部分是 精益生产 正在从被动维护转向预测性维护，并依靠数据提取来实现这一目标。 

 

反应性或 纠正性维护 涉及设备发生故障后的维修。预测性维护 由技术、传感器和数据实现。通过不断监控设备性能，可以预见和预测故障，从而在故障发生之前解决问题。

 

预测性维护提供更好的可见性

 

假设您投资了一台执行包装和贴标任务的机器。它有一个高度可靠、质量优良的电机——但电机最终会出现故障，因为它们的部件不断移动。到了某个时候，当其零件不再转动时，电机就到达了其使用寿命的终点。

 

如果您的工厂以被动模式运行，那么您可能不会意识到电机存在问题，直到电机发生故障并且设备停止运转。这可能会导致生产线意外停顿。然而，在预测环境中，数据可以警告您有关表明未来可能出现问题的异常情况：过热、过载、振动等。您有机会在时间和金钱损失之前介入并纠正问题。

 

过去几十年汽车的演变很好地反映了 CPG 世界 今天。在 20 世纪 60 年代和 70 年代，没有太多仪表板警告标志来指示潜在的发动机故障。直到发动机停止工作前几分钟，您才知道出现了问题（爆裂声或黑烟可能是第一个线索）。 

 

如今，汽车配备了最先进的警示灯、指示灯，甚至应用程序，以便在出现异常时通知您。通过持续监控可能影响性能的传感器和信号（并依靠数据摄取将这些信息传送到正确的位置），您可以了解检查引擎灯的含义以及问题的严重程度，以便采取行动。这正是 CPG 行业工厂自动化的发展方向。数字化流程 可以更好地了解生产的每个步骤。 

 

数据摄取在预测性维护中的作用 

 

如果您希望将流程自动化并检测设备缺陷作为预测性维护的一部分，则需要从整个生产环境中收集数据。 

 

数据提取框架是预测性维护的关键组成部分，它提供了从不同来源提取、转换和加载数据进行处理和分析的路线图——通常将其从现场移动到云端。数据提取过程可以实时进行，以支持运营决策。

 

建立您的数据摄取框架

 

设置 数据提取 框架的第一步涉及工厂和控制系统内的工作流程和可靠性评估。当前哪些信息和流程正在被数字化？为了提高效率和实施预测性维护，需要将什么数字化？回答这些问题也为你未来的工作提供了基准。 

 

一旦您评估了工厂的情况，您就可以规划出建立数据提取框架所需的步骤。它概述了将数据从各种来源传输到存储库或数据处理工具的过程。

 

数字化之旅的下一步

 

Belden 的目标是为您的工厂提供教育和解决方案，帮助您变得更精简、更高效，以便您能够根据数据采取行动。 

 

我们可以通过网络评估和审计来评估您的工厂。当我们的顾问深入挖掘挑战和机遇时，这有助于您（和我们）全面了解您的运营工作流程和流程。

 

在此基础上，我们创建独特的蓝图和业务计划，旨在满足您的特定 KPI 和要求，同时确保您的网络超越行业基准并最大化投资回报。从这里开始。