有一个事实是显而易见的：汽车行业总是在不断发展。虽然这种活力令人振奋，但也带来了一系列挑战，尤其是臭名昭著的生产瓶颈。从缺乏自动化到设备停机等各种因素都加剧了生产瓶颈。最近发生的全球事件，如 Covid-19 大流行病以及原材料和能源成本的波动，进一步加剧了这些挑战。在这些挑战中，外包工具数据尚未开发的潜力成为一线希望。通过利用这些数据和分析技术，管理人员可以更早地发现问题并改进生产流程，为更高效的生产运营铺平道路。

利用自动化和数字化 

只有 12% 的企业会自动根据数据驱动的洞察力采取行动。  

当汽车行业严重依赖人工流程时，其效率往往会受到影响。一个典型的例子就是将数据从一个系统传输到另一个系统。依赖人工干预可能会导致错误，并减慢重要功能的运行速度，造成生产停滞。 这就是现代工具数字化平台发挥作用的地方，它推动汽车企业进入自动化和数字化时代。这些平台优先考虑实时、自动化的数据收集和处理。当它们将未充分利用的数据（如实时工具性能指标、特定班次的生产数据和预测性维护指标）带到聚光灯下时，其价值就显而易见了。这些洞察力一旦标准化，就能为原始设备制造商（OEM）带来变革，为他们提供可操作的战略，以实现以下目标 

• 优化生产计划。 
• 延长设备使用寿命。
• 加强质量控制。 
• 确保有效的资源分配。

驾驭数据洪流：从原始数据到可行见解 

A BCG-WEF 调查 结果显示，只有 17% 的高管声称他们能获取数据的全部价值。 

解决方案是什么？预测分析。这些现代平台利用先进的算法，通过对历史和当前数据的分析，找出潜在的供应链问题。通过这种方法，制造商可以主动解决和避免产能问题，确保生产与真正的需求保持一致。随着工具的数字化，原始设备制造商获得了了解供应商产能的实时窗口。这些从先进分析中获得的洞察力使原始设备制造商能够对需求预测进行微调，发现生产障碍，并明智地在供应商之间分配零件。实时分析揭示了哪些供应商还有提高产量的空间，哪些供应商已接近极限。通过仔细检查单个生产资产，并将其与当前和未来的需求指标相比较，原始设备制造商可以战略性地引导和应对突如其来的需求变化。

淹没在数据中，渴求洞察力 

根据 福雷斯特在企业所有数据中，有 60% 至 73% 的数据未用于分析.

模具停机时间 - 通常是由于过度使用或维护不当造成的，是制造业面临的一项重大运营挑战。无论是由于工具故障还是供应链中断造成的意外停机，都会产生相当大的财务影响。汽车行业最近的一些数据表明了这一问题的严重性，据估计，每小时停机造成的经济损失高达 $2 百万美元。

应对这一紧迫挑战的答案就是预测性维护。这一创新系统利用工具的历史数据来产生超越传统方法的洞察力。通过先进的分析技术，公司可以发现导致工具故障的模式，并主动进行干预--避免即将发生的故障或及时处理故障--从而减少停机时间。 

对工具的持续监控使这些系统能够准确定位性能异常。例如，通过监测振动模式，管理人员可以及早发现潜在故障。一旦发现偏差，系统就会通过用户友好的仪表板迅速向相关人员发出警报，从而实现快速干预。有了这些实时情报，维护团队就可以计划必要的维修、维护或纠正策略，以防止进一步的性能下降或故障。

值得注意的是 麦肯锡 研究证实了这种方法的有效性。根据他们的研究，预测性维护可将机器停机时间大幅减少 30% 至 50%，同时将机器的使用寿命延长 20% 至 40%。

数据智能在汽车制造中的重要性

如今，汽车行业正处于转型期，其主要驱动力是蓬勃发展的数据生态系统。每天产生的数据提供了前所未有的机会，有待我们加以利用，以完善运营流程、诊断效率低下的问题并预测即将出现的障碍。

值得注意的是，外包汽车生产中普遍存在的瓶颈挑战是可以克服的。先进的工具数字化解决方案是至关重要的盟友，使制造商能够准确、自信地解决这些问题。随着汽车行业在互联性、自动化和数据依赖性方面的不断提升，适应性和创新性方面的先行者将明确引领行业发展的步伐。

阅读我们的案例研究和文章，进一步了解我们的模具数字化技术如何为汽车行业带来变革。