制造智能提供了新的分析

商业智能(BI)是指用于根据事实(而不是猜测、直觉和通常不相关的经验)做出业务决策的一组工具和过程。很少有公司能够承担更多的猜测，因此基于可靠数据和可证明关系的决策对企业生存至关重要。

BI是由IT社区在20世纪90年代末创造的，用来描述用于收集业务数据、跨多个维度集成数据、分析数据和表示结果的工具。BI工具是从海量客户和销售数据数据库中提取信息和相关性的首选方法。BI分析通常关注有关销售、客户、供应商、发货、采购订单、发票和交付的数据。

与商业智能相当的制造业是制造智能(MI)。大多数制造公司的工程师都拥有丰富的知识和经验，可以使用数据历史学家和相关分析工具从生产数据中提取信息和相关性。MI扩展了传统研究的概念，通过观察生产信息的多个维度来发现在正常工程分析中看不到的相关性。

多维数据，查询

MI主要关注产品、库存、在制品(WIP)、生产计划、生产性能、产量、浪费和成本。MI通常不需要数据历史学家收集的高分辨率数据。典型的MI时间框架可能是生产步骤、生产运行的持续时间或批处理操作的长度。与BI一样，MI也基于多维数据和高级查询和报告系统。

多维数据在“事实”和“维度”表中维护。事实是可测量的信息，如产量或产品质量测量。每个事实都与多个维度相关联，例如时间、批号、生产线、班次、产品供应商、批次步骤和实验室ID。MI数据库可能非常庞大，有数十亿个事实，每个事实有几十个维度。

MI所需的分析能力与BI所需的能力相同。但在当今的经济环境中，BI工具可能很昂贵，而且很难证明其合理性。幸运的是，有低价的替代品。在运行Ubuntu的回收MS-Windows机器上构建的廉价服务器可以为开源BI工具提供廉价的平台。任何互联网搜索都会出现多个开源BI工具集，但有一些工具是最突出的。商业智能和报告工具(BIRT)项目是一组基于Eclipse的工具，它为BI分析提供了Eclipse插件和Java/J2EE代码示例。Jaspersoft和Pentaho也提供免费的开源BI工具。这些工具中的任何一个都为廉价的MI系统提供了良好的起点。

典型的MI系统将具有服务器端软件，每天从数据历史学家、制造执行系统和实验室信息管理系统(LIMS)数据库收集事实和维度数据。MI不是为实时决策而设计的，因此以批处理方式收集数据可以简化数据收集和存储。PERL、PHP或Python程序将用于使用SQL查询快速提取数据，并将其放入MI事实和维数据库中。然后，开源报告工具将用于运行分析，并为智能制造决策开发相关性。

实施制造智能计划以增强六西格玛和其他改进项目并不一定是一个高成本的项目。运行开源软件的基于Linux的中等性能服务器是帮助将您的制造数据转化为制造知识的工具。

作者信息

丹尼斯·布兰德尔是北卡罗来纳州卡里BR&L咨询公司的总裁，dbrandl@brlconsulting.com．

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