设施中所有机器和设备产生的大数据可用于有效的设施管理。以下部分简要介绍了一些使用大数据来改进流程、降低成本和完成过去不可能完成的事情的方法。
为一家庞大的公司管理物理空间是一项艰巨的任务。这是设施管理的主要职责之一。该学科必须管理资源、人员、机器、流程和技术。
通过简化信息、自动化流程和预测后续步骤，使用数据和计算工具使设施管理团队的生活更轻松。如今，随着工业物联网(IIoT)的日益普及，数据量巨大——这就是它被称为大数据的原因。
大数据和设施管理
设施中所有机器和设备产生的大数据可用于有效的设施管理。以下部分简要介绍了一些使用大数据来改进流程、降低成本和完成过去不可能完成的事情的方法。
调度
大型企业拥有大量员工、地点、机器、专家等。在多个这些变量之间进行协调以创建任务和流程的时间表是很麻烦的。公司的集中数据管理系统拥有所有必要的信息。大数据工具可用于在手动调度所需时间的一小部分内创建调度。
实时追踪
跟踪不同地点的数千名员工、数百项资产和流程几乎是不可能的。制造业中使用的现代物联网设备配备了传感器和网络连接功能，可用于跟踪设施中发生的一切。这通常可以从远程位置实时完成。
资源管理
大型组织处理不同的资源来运行其运营。这范围从原材料到成品库存。组织的供应链必须与多个供应商、供应商、销售团队和其他中介打交道，以执行他们的任务。大数据使管理所有利益相关者以汇集运营设施所需的资源变得更加容易。订单管理、库存控制和储备材料管理等任务可以使用从大数据中获得的洞察力实现自动化和简化。
流程优化
所有过程都由中央数据管理系统的所有设备记录和记录。数据将跨越多年和条件。大量数据可用于分析设施中发生的制造过程中的差距。这可以导致优化各种流程和资源利用的策略。
预见性维护
预测性维护的原则是“一针及时省九针”。通过对机器运行状况和操作因素的数据进行分析，预测下一次故障。该信息用于进行维护，以防止此类事件发生。
传统的统计方法对这种预测是不够的。这些方法能够处理的数据是有限的，结果也会有很大的局限性。大数据和人工智能可以用来对机器故障做出可靠的预测。可靠的预测有助于及时采取干预措施，避免机器故障。
机器寿命优化
制造操作所需的基础设施是由一个有大量资本支出的企业获得的。这类设备的使用寿命应最大限度地分配资本支出的固定成本。基础设施的故障或次优使用将减少它们的生命周期。
预测性维护和其他由大数据推动的前瞻性管理措施有助于组织优化其资产的利用。这反过来又增加了昂贵机器和设备的寿命。
大数据=节约成本
设备维护着眼于降低运行设备的成本。技术范围从流程优化到预测性维护。在设施管理中使用大数据有助于这些因素中的每一个。
大数据利用廉价的计算基础设施和强大的算法，可以动态扩展。这是成本效益高的，因为它也有助于降低其他领域的成本。大数据带来的成本节约可能远远超过其实施成本。
