在当今快节奏且竞争激烈的制造业环境中,数据已成为企业保持领先地位的核心要素。充分挖掘数据潜力,能够助力工程师做出更明智的决策、预测未来趋势、并快速响应不断变化的市场需求。通过实时洞察优化生产流程、减少停机时间、提升生产效率,是制造行业维持敏捷性与竞争力的关键所在。
Altair 的制造行业分析解决方案致力于简化企业运营,强化预测性维护能力,并协助团队获取实时洞察,从而推动创新,加速智能制造转型进程。
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实现数据驱动的智能运营
40 年来,Altair 始终致力于通过在产品全生命周期中应用仿真、数据分析等技术,助力客户实现产品设计与决策模式的革新。
我们深谙企业制造运营与数据分析的复杂性。依托在制造行业人工智能(AI)与机器学习领域的专业积累,我们推出的低代码/无代码分析解决方案,让不同技能水平的用户都能轻松构建应用程序,支持更快速、高效的决策。
通过全面的自助式数据分析与机器学习平台,Altair 助力企业在从车间到管理层的全数据生命周期中充分利用运营数据,实现价值提升,并降低风险。
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增强制造业运营分析能力
数字孪生
借助数据构建产品与流程的数字孪生模型,实现对生产系统的预测与优化。通过融合 AI、机器学习和知识图谱技术,构建高价值模型,为团队提供深度洞察,辅助制定更优决策,提升运营效果。
可持续性
跟踪整条生产线的能源使用情况,是提升效率与实现可持续发展的重要环节。通过测量与报告多维度环境数据,企业能够精准定位需改进的领域,如及早发现效率瓶颈、减少资源浪费与能源消耗、优化产量、最大限度降低废料产生等。Altair 的专业工具将助力企业实现经济效益与环境效益的双重突破。
AI 驱动型工程
通过将数据数字化以自动执行关键绩效指标(KPI),帮助企业降低成本、简化运营流程。集成工厂设备、传感器与软件平台等系统,获取全面洞察以推动持续改进。这种高效的连接性可优化决策、完善流程并提升整体效率。
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预测性维护与主动资产管理
制造过程中的停机时间,无论是计划内还是计划外,均可能对企业造成显著损失。Altair 提供的解决方案可简化设备运行状态的实时监控,为团队提供预测故障、避免机器宕机所需的关键洞察。
通过异常检测识别生产线上的异常行为,监控传感器数据的偏差与趋势,Altair 可以助力企业从高成本的、基于时间的被动维护模式,转向更积极主动的预测性维护模式。这一转变可有效减少停机时间、降低维护成本并提升生产效率。
借助统计建模与机器学习技术,可以帮助企业提前预 测资产距离彻底报废的时间,在故障发生前检测流程异常值,进而优化维护策略,简化管理工作。
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转变保修分析
能否有效访问和转换多源保修数据,以及能否应用合适的机器学习算法解读洞察并在设计、制造、材料选择、文档或服务变更中做出数据驱动决策,对企业而言至关重要。