制造业：数据分析与量化执行
把产线、设备、能耗与供应链数据接进来，定位良率波动的真实原因，把改进动作变成每天自动跑的规则。
数据对象设备 / 工艺 / 能耗 / 供应
核心交付良率归因 + 预警规则
执行方式看板 + 自动工单
客户常见需求
- 良率忽高忽低，靠老师傅经验排查，慢且不稳定
- 设备故障总是突然发生，备件和停机成本高
- 能耗账单高，但不知道哪条线、哪个时段最费
- 供应商交付经常延期，缺少客观评分
我们怎么做
- 数据获取。对接 PLC、SCADA、MES、能耗表与 ERP，补齐手工记录，统一时间戳与工位编码。
- 加工分析。按批次、机台、班组、物料维度聚合，计算良率、OEE、单耗与交付准时率。
- 量化建模。用相关性分析找出影响良率的关键参数区间，形成工艺窗口与预警阈值。
- 自动执行。参数越界自动报警并生成工单，供应商评分低于阈值自动触发复评流程。
- 持续优化。按月评估改进效果，更新工艺窗口与评分权重。
典型落地场景
良率异常归因
把良率下滑拆到机台、批次、原料与工艺参数，快速锁定最可能的几个原因，减少盲试。
交付：归因报告 + 监控指标
设备预警维护
基于振动、温度、电流等参数建立基线，偏离基线时提前预警，减少非计划停机。
交付：预警规则 + 点检清单
供应商交付评分
按准时率、质量合格率、响应速度打分，自动生成排名与改进建议。
交付：评分模型 + 月度报表
常见问题
老设备没有数据接口怎么办？
可以加装采集网关或传感器，也可以用扫码与手工录入补齐关键节点，先覆盖影响最大的工序。
需要停产改造吗？
多数采集方案不停产，采用旁路读取或外挂传感器方式实施。
数据安全如何保障？
可在厂内网部署，数据不出厂；需要外部算力时采用脱敏后的汇总数据。
多久能看到效果？
先从单一工序或单条线做试点，验证有效后再复制到其他产线。
关于数据来源
只使用两类数据：一是依法公开的行情、公告、政策与市场数据；二是客户书面授权的自有业务数据。不采集个人隐私信息，不涉及未公开的内幕或评审资料。数据使用范围与存储方式在合作前书面约定。
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