建立在分析基础上的运营优化

　　分析是使用生产数据来帮助用户做出有关生产运营的决策。有四种主要的分析类别，每类都是改进运营的独特工具：描述性分析；诊断分析；预测性分析；和规范性分析。

　　描述性分析是历史上使用最多的分析工具，它通过查看过去的生产数据来确定发生了什么以及导致问题的原因。基于实时和过去的数据，通过为数据提供情境信息来深入了解流程是如何执行的。这更像是一种“事后”分析。

　　诊断分析使用统计数据来发现模式，提供对实时数据的洞察。根本原因分析是最流行的方法之一。诊断分析回答了“为什么会发生这种情况？”，这也是一种“事后分析”类型。

　　预测性分析是一组工具，可根据当前运营状态预测哪些事情可能发生。预测分析依赖于生产过程中的实时数据，并使用统计分析、回归和人工智能等工具，来分析过去的生产制造数据，并预测近期的生产制造运营活动。预测分析通常由云托管，以便于从多个数据源获取数据，也便于存储/检索预测分析工具有效运行所需的数据。

　　规范性分析是一种分析工具，不仅可以预测将发生什么，还可以预测何时以及为什么会发生，并提供缓解风险的建议。这些工具需要访问实时和历史数据源。例如，石油生产运营部门对油田设备进行规定性分析，以帮助优化生产产量，最大限度地减少停工时间。

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