我们不要粉饰了。世界制造业基地正与COVID-19及其对从供应链到日常生产水平，最终影响到每个人的健康的破坏性影响进行斗争。要想走在这条曲线的前面，就需要更积极地使用数据。

仅靠运行微软Excel的装配厂是不够的。这就像用阿司匹林治疗肺炎一样。它可能会抑制症状，提供暂时的缓解，但离治愈还很远。相反，制造商比以往任何时候都更需要增强他们的智能，以获得更深入、更快的见解，以应对快速变化的条件。

对制造商来说，增强智能意味着将先进的分析技术应用于存储在其制造执行系统(MES)、实时流程和产品监控、质量管理和企业资源计划(ERP)系统中的数据，以识别仅通过电子表格无法轻易看到的趋势。

可以把增强智能看作是一种先发制人的治疗计划，可以阻止大流行对制造业的长期影响。采用增强智能来聚合、分析并从实时监控中获得价值的公司可以定义和监控供应商绩效、生产效率和产品质量的领先指标。

显着的是，今天的前瞻性思维制造商正在申请增强智能，例如Eldon James Corp.，这是一家世界级的医用管和连接产品的世界级制造商，总部位于丹佛。公司采用实时监控，ERP，MES和质量管理功能的组合，公司拥有现时，准确洞察其供应链，生产能力和效率，产品质量。

通过增强智慧，Eldon James还能够穿过其28个注塑机的熄灯。现在，在Covid-19之后，制造商通过对供应商和库存保持脉冲来满足其产品的需求，以及通过与两个载人的班次相结合的完全熄灯的转变来运行24/7的操作．

为什么增强情报

Eldon James指出了增强智慧的价值，但让我们看起来更接近，为什么现在比以往任何时候都更需要它。

通常，制造商已经转向增强智力，解决了挑战的生产问题，并查看他们可以改善的地方。这意味着利用最新一代智能机器，传感器的生产监控设备以及他们在商店地板上到位的实时流程和产品监测系统的新见解。要从本机械提供的大量数据中提取洞察力，这些公司拥有与其MES，ERP和质量管理解决方案的实时流程和产品监控。这给了他们一个统一的单一记录系统，他们可以从中分析他们的运营状态并制作基于数据的决策。

但是，为了最大限度地提高数据的价值，制造商需要更深入地进入其操作，而不是预构建的仪表板，指标和关键性能指标（KPI）允许。越来越多，这意味着通过实时流程和产品监测和高级分析，包括机器学习，剔除更深，更及时地了解他们的运营。通过这种方式，增强智能使制造商能够超越了解正在发生的事情并理解原因。

虽然优化生产一直是增强智能技术背后的主要驱动力，但制造商也越来越依赖它来快速反应市场需求的变化、原材料的可用性和成本、当地自然灾害和其他干扰。这使得敏捷性能够适应市场需求，并在他们的市场中获得竞争优势，同时也建立业务连续性和更大的弹性。这些制造商基于对其组织的360度视角，在应对COVID-19对持续运营的影响时，他们处于最有利的位置，能够获得所需的先发制人的预测性洞见。

增强智慧不是人类决策的替代品。相反，它可以帮助制造商成为真正的学习组织。通过拥抱增强情报，公司拥有将其制造业务转化为一个深刻的价值观，持续改进以及不断质疑生产的各个方面的愿望来实现这一的基础。

情报在生产

全球经济的不确定性越大，每个制造商就越需要对自己的业务拥有确定性。COVID-19敲响了一个残酷的警钟，制造商不能依赖断开、脱节的系统，更糟糕的是，不能试图在Excel电子表格上运行组装工厂。那些已经整合了他们的数据并采用了增强智能技术的制造商能够很好地预测并积极应对快速发展的形势。

其他制造商需要立即开始重新发明。首发的一个很好的地方是通过看待其他制造商的方法，并利用学习的经验教训。以下是制造商依靠增强智能来改善其运营的五个关键领域。

使用增强智能来同步不同的制造系统。这对于打破通常阻碍制造商提高效率和节约成本的数据筒仓至关重要。

提高生产操作的第一步是定义和实现一致，可扩展的智能平台，可以实时捕获，汇总和制造数据。拥有可以从不同的数据源拉出的统一实时分析报告系统对于克服协调关键业务流程（如新产品开发）的挑战，这是对组织的多个部分的挑战 - 从设计到车间，销售和客户支持。埃尔登詹姆斯的“策略”的结果包括在适时的51％到98％的改善，并在货车和制造废弃物的显着减少。

制作实时流程和产品监控增强智能的基石。使用实时数据与高级分析组合使用时，制造商可以获得及时的见解，以实现更大的成本优化，更高的质量，生产改进以及优化的维护，维修和运营策略。

实时过程和产品监控还可以帮助确定车间中哪些机器需要维护，以提高生产效率、产品质量、成品率、机器和工厂利用率。例如，Wilsonville, OR的Vision Plastics Inc.使用这种技术，能够提前完成来自全球医疗产品制造商的订单，即使它已经将这部分业务增长到占其总业务的40%以上。

通过使用实时流程和产品监控数据集，在整个车间的预测分析应用程序中采用机器学习，以推动制造业中有用的机器学习模型的开发。机器学习算法现在可以从一系列ERP、库存管理、MES和生产调度软件供应商获得。这种基于机器学习的预测分析应用将通过更准确地跟踪生产时间、停机时间、产生的总零件、废品和零件，从而实现更高效的库存调节。

用增强智能取代Brute-Force Mes生产计划，以优化到工作中心，操作员和材料级别的生产计划。MES的核心组件 - 包括规划和调度，材料清单，有限调度，车间控制，生产报告和质量 - 每次都会产生有价值的数据。从所有这些系统中汇总数据以了解MES如何提高生产调度，并且今天可能有效。这减轻了需要采取蛮力，迭代，试验和错误方法，以随着时间的推移提高生产计划。

应用增强智能，以优化生产工作流程，以实现高度定制的工程师的产品，同时克服提高生产效率的约束挑战。这样做可以帮助最小化同步生产调度，工程和制造对客户入境订单要求的复杂性。增强智能可以释放制造商来管理他们的生命周期的自定义配置，而不是作为他们必须制造异常的特殊订单或项目。

例如，位于明尼苏达州亚历山德里亚的唐纳利定制制造公司(Donnelly Custom Manufacturing Co.)的商业模式依赖于实时监控和流程独特的指标，以保持每日生产计划的正常运行。

“我们有36台注塑机;我们在每天30到40次设置;我们使用了大约400种不同的树脂，我们使用;我们有一个人用我们的制造ERP系统安排一切，“唐纳利副总裁Jerry Bienias说。“我们从不锁定我们的日程安排，我们会定期在所有班次方面变化。这是可能的，因为我们的系统管理短期业务的复杂性，并在每个人实时提供时间表，材料要求和库存数据。“

制造商面临的不确定性越大，他们就越需要考虑如何应用增强智能来增强弹性。只有通过重新设计或重塑自身，首先创建一个统一的数据平台，提供所有生产操作的360度视角，才能在一个不确定的世界中增强竞争力。增强智能是了解生产的每个阶段对实现当前和未来所需目标的贡献的途径。