欧美18videos性处,久久国产劲暴∨内射,麻花豆剧天美星空,狂躁美女大bbbbbb,女人下边被舔全过视频软件

曹永誠(chéng)：數(shù)據(jù)的保鮮期愈即時(shí)愈能發(fā)揮最大應(yīng)變效益

工廠內(nèi)環(huán)環(huán)相扣的環(huán)節(jié)都得調(diào)快節(jié)拍互相搭配

文：曹永誠(chéng)

發(fā)布時(shí)間： 2019-05-17 13:38:00

在這個(gè)時(shí)代，已經(jīng)沒人敢不重視數(shù)據(jù)了，因?yàn)椤笡]有數(shù)據(jù)就沒有管理」早已成為事實(shí)而不是口號(hào)。

隨著機(jī)聯(lián)網(wǎng)的流行，數(shù)據(jù)的取得也越來越快且多，工廠內(nèi)環(huán)環(huán)相扣的各環(huán)節(jié)若沒有相對(duì)應(yīng)的搭配，就有可能讓大量即時(shí)數(shù)據(jù)大材小用，變成局部效率改善，而不能帶動(dòng)公司整體效益的提升。?

調(diào)快並校準(zhǔn)節(jié)拍以善用數(shù)據(jù)的即時(shí)性

數(shù)據(jù)就跟報(bào)紙一樣，要當(dāng)天的報(bào)紙才有可看性。

雖然過期的數(shù)據(jù)並非一文不值，依然能被數(shù)據(jù)科學(xué)家拿來研究，從中找出一些相關(guān)性來利用。但是即時(shí)性數(shù)據(jù)最重要的價(jià)值就在於，可以提供當(dāng)下最快最猛的資訊，以求達(dá)到提升企業(yè)應(yīng)變速度的目標(biāo)。這就像是每日晚間新聞與SNG即時(shí)連線，這兩者所能帶來的影響是不能相提並論的。

?當(dāng)機(jī)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以每秒一筆的高速取得時(shí)，如何善用數(shù)據(jù)的即時(shí)性並發(fā)揮最大效益，就是重要卻困難的課題。那是因?yàn)楣S內(nèi)每個(gè)環(huán)節(jié)的節(jié)拍不同，若沒有重新設(shè)計(jì)並校準(zhǔn)新節(jié)拍，即時(shí)性的價(jià)值往往就很難有效利用。

舉例來說，機(jī)臺(tái)的產(chǎn)出良率不會(huì)是100%，當(dāng)客戶訂單1,000件時(shí)，工廠就會(huì)依照過去的良率，例如97%，預(yù)先多投料。但當(dāng)某工段因?yàn)槟尘壒柿悸释蝗幌陆禃r(shí)，就算機(jī)聯(lián)網(wǎng)的即時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)顯示並預(yù)期產(chǎn)出數(shù)量將會(huì)不足，若缺乏有效的即時(shí)機(jī)制，無法盡快加投新料或補(bǔ)上新工單以及時(shí)補(bǔ)足數(shù)量，那麼這個(gè)提早預(yù)知功能所爭(zhēng)取到的寶貴時(shí)間，就這樣被浪費(fèi)掉了。

例如：當(dāng)機(jī)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)透過AI模型預(yù)估到機(jī)臺(tái)2小時(shí)後會(huì)發(fā)生故障，但若排程沒有辦法立刻重排，所得到的不過僅是讓要進(jìn)入該工段的半成品避免投入造成損失，卻沒法進(jìn)一步善用此資訊以減少其他更重大的損失，例如達(dá)交率。

在現(xiàn)在這個(gè)光速變化的時(shí)代，速度已經(jīng)比價(jià)格更重要了。

為了強(qiáng)化應(yīng)變力，節(jié)拍應(yīng)該被檢討且重新設(shè)計(jì)。例如日結(jié)算可否由一天進(jìn)展到4小時(shí)，或排程從一天強(qiáng)化到一班。當(dāng)然節(jié)拍較慢的環(huán)節(jié)，例如超長(zhǎng)製程的工單，可以透過數(shù)學(xué)模型預(yù)估，不管是用過去數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)預(yù)估或AI模型，先依預(yù)估數(shù)據(jù)即時(shí)因應(yīng)，然後再以確切數(shù)據(jù)回調(diào)。?

AI模型以善用數(shù)據(jù)的大量性

雖然機(jī)聯(lián)網(wǎng)帶來的大量即時(shí)數(shù)據(jù)有助於提升應(yīng)變力，但人腦這種古老的CPU，恐怕很快就會(huì)被灌爆了。

因此看似工廠主管終於可以在第一時(shí)間完整的掌控整個(gè)工廠。但若數(shù)據(jù)未能即時(shí)組織並智慧協(xié)助，結(jié)果反而會(huì)讓人腦負(fù)載過量而『當(dāng)機(jī)』，未蒙其利先受其害。

尤其是對(duì)於早期異常的識(shí)別，要如何在工廠內(nèi)數(shù)值持續(xù)上下跳動(dòng)的大量數(shù)據(jù)中，將「正常的波動(dòng)」與「未來大問題的前兆」兩者給區(qū)分出來，這才是真正的關(guān)鍵。以前的年代，此事往往得靠老師傅依照他的經(jīng)驗(yàn)來判斷，但在變化如此快速、產(chǎn)品不斷推陳出新的新世代，要想單靠經(jīng)驗(yàn)完成所有事情，那是不可能的。

所以得用AI技術(shù)建立模型，在後臺(tái)持續(xù)不斷的反覆修正，以這些模型產(chǎn)出的資訊即時(shí)協(xié)助主管智能管理，才能讓大量即時(shí)數(shù)據(jù)可以真正有效地創(chuàng)造價(jià)值。關(guān)於應(yīng)用案例，後續(xù)文章再逐步分享之。