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摄取，使生产过程更加精简，以减轻浪费，减少错误，消除计划外停机时间，并整合自动化。这些运营效率的提高可以帮助CPG工厂超越竞争对手，使其降低成本，更快地将更多的货物送到消费者手中。 

 

向精益生产转变的一个重要部分是从反应性维护转变为预测性维护，并依靠数据摄取来实现这一目标。 

 

反应性或纠正性维护涉及在设备出现故障后对其进行维修。预测性维护由技术、传感器和数据实现。通过持续监控设备性能，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

 

假设您投资了一台机器来执行包装和贴标任务。它有一个高可靠性、高质量的电机，但电机最终会失灵，因为它们有不断运动的部件。在某一时刻，当其部件不再运动时，电机将达到其使用寿命的终点。

 

如果您的工厂以反应性模式工作，您可能直到电机发生故障并且设备停止运行时才会意识到电机存在问题。这可能会使生产线意外停产。然而，在预测性环境中，数据可以警告您出现潜在问题的异常情况：过热、过载、振动等。您有机会在损失时间和资金之前介入并纠正问题。

 

汽车在过去几十年的发展很好地反映了当今CPG世界的情况。在1960和1970年代，没有很多仪表板警告标志表明潜在的电机故障。直到电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，可以在出现问题时通知您。通过持续监控可能影响性能的传感器和信号，并依靠数据摄取将此信息传送到正确的位置，您可以了解检查引擎指示灯的含义以及问题的严重程度，以便您采取行动。而这正是CPG行业在工厂自动化方面的发展方向。借助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。 

 

数据摄取框架是预测性维护的关键组件，它提供了从不同来源提取、转换和加载数据以进行处理和分析的路线图，通常是将数据从本地转移到云中。数据摄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

 

设置数据摄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。哪些信息和流程目前正在被数字化？为了提高效率和实施预测性维护，需要对哪些方面进行数字化？回答这些问题也为您提供了未来工作的基准。 

 

一旦您评估了工厂的情况，就可以制定出建立数据摄取框架所需的步骤。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，这样您就可以根据数据提供的信息采取行动。 

 

我们可以通过网络评估和审计来评估您的工厂。由于我们的顾问能够进一步确定挑战和发现机会，这将有助于您（和我们）全面了解您的运营工作流程和过程。

 

在此基础上，我们将创建独特的蓝图和商业计划，旨在满足您特定的KPI和要求，同时确保您的网络优于行业基准并实现投资回报最大化。从这里开始。