【儀表網 儀表下游】導讀：設施中所有機器和設備產生的大數據可用于有效的設施管理。以下部分簡要介紹了一些使用大數據來改進流程、降低成本和完成過去不可能完成的事情的方法。
為一家龐大的公司管理物理空間是一項艱巨的任務。這是設施管理的主要職責之一。該學科必須管理資源、人員、機器、流程和技術。
通過簡化信息、自動化流程和預測后續步驟，使用數據和計算工具使設施管理團隊的生活更輕松。如今，隨著工業物聯網(IIoT)的日益普及，數據量巨大——這就是它被稱為大數據的原因。
大數據和設施管理
設施中所有機器和設備產生的大數據可用于有效的設施管理。以下部分簡要介紹了一些使用大數據來改進流程、降低成本和完成過去不可能完成的事情的方法。
調度
大型企業擁有大量員工、地點、機器、專家等。在多個這些變量之間進行協調以創建任務和流程的時間表是很麻煩的。公司的集中數據管理系統擁有所有必要的信息。大數據工具可用于在手動調度所需時間的一小部分內創建調度。
實時追蹤
跟蹤不同地點的數千名員工、數百項資產和流程幾乎是不可能的。制造業中使用的現代物聯網設備配備了傳感器和網絡連接功能，可用于跟蹤設施中發生的一切。這通常可以從遠程位置實時完成。
資源管理
大型組織處理不同的資源來運行其運營。這范圍從原材料到成品庫存。組織的供應鏈必須與多個供應商、供應商、銷售團隊和其他中介打交道，以執行他們的任務。大數據使管理所有利益相關者以匯集運營設施所需的資源變得更加容易。訂單管理、庫存控制和儲備材料管理等任務可以使用從大數據中獲得的洞察力實現自動化和簡化。
流程優化
所有過程都由中央數據管理系統的所有設備記錄和記錄。數據將跨越多年和條件。大量數據可用于分析設施中發生的制造過程中的差距。這可以導致優化各種流程和資源利用的策略。
預見性維護
預測性維護的原則是“一針及時省九針”。通過對機器運行狀況和操作因素的數據進行分析，預測下一次故障。該信息用于進行維護，以防止此類事件發生。
傳統的統計方法對這種預測是不夠的。這些方法能夠處理的數據是有限的，結果也會有很大的局限性。大數據和人工智能可以用來對機器故障做出可靠的預測。可靠的預測有助于及時采取干預措施，避免機器故障。
機器壽命優化
制造操作所需的基礎設施是由一個有大量資本支出的企業獲得的。這類設備的使用壽命應最大限度地分配資本支出的固定成本。基礎設施的故障或次優使用將減少它們的生命周期。
預測性維護和其他由大數據推動的前瞻性管理措施有助于組織優化其資產的利用。這反過來又增加了昂貴機器和設備的壽命。
大數據=節約成本
設備維護著眼于降低運行設備的成本。技術范圍從流程優化到預測性維護。在設施管理中使用大數據有助于這些因素中的每一個。
大數據利用廉價的計算基礎設施和強大的算法，可以動態擴展。這是成本效益高的，因為它也有助于降低其他領域的成本。大數據帶來的成本節約可能遠遠超過其實施成本。
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