在現今快節奏且競爭激烈的製造業環境中，數據已成為企業保持領先地位的核心要素。充分發掘數據潛力，能協助工程師做出更明智的決策、預測未來趨勢，並快速回應瞬息萬變的市場需求。透過即時洞察最佳化生產流程、減少停機時間、提升生產效率，是製造業維持靈活性與競爭力的關鍵所在。

Altair 的製造業分析解決方案致力於簡化企業營運、強化預測性維護能力，並協助團隊取得即時洞察，進而推動創新，加速智慧製造的轉型進程。

一、實現數據驅動的智慧營運

40 年來，Altair 始終致力於透過在產品全生命週期中應用模擬、資料分析等技術，協助客戶實現產品設計與決策模式的創新。

我們深知企業製造營運與資料分析的複雜性。仰賴在製造業人工智慧（AI）與機器學習領域的專業積累，我們推出的低程式碼／無程式碼分析解決方案，讓不同技能水準的使用者都能輕鬆建構應用程式，支援更快速、高效的決策。

透過全面的自助式資料分析與機器學習平台，Altair 協助企業在從現場到管理階層的整個數據生命週期中，充分利用營運數據，實現價值提升，並降低風險。

二、強化製造業營運分析能力

數位孿生

借助數據建構產品與流程的數位孿生模型，實現對生產系統的預測與最佳化。透過融合 AI、機器學習和知識圖譜技術，建構高價值的模型，為團隊提供深度洞察，輔助制定更優決策，提升營運成效。

永續性

追蹤整條生產線的能源使用情況，是提升效率與實現永續發展的重要環節。透過測量與回報多維度環境數據，企業能精準定位需要改進的領域，例如及早發現效率瓶頸、減少資源浪費與能源消耗、最佳化產量、最大限度降低廢料產生等。Altair 的專業工具將協助企業實現經濟效益與環境效益的雙重突破。

AI 驅動型工程

透過將數據數位化以自動執行關鍵績效指標（KPI），協助企業降低成本、簡化營運流程。整合工廠設備、感測器與軟體平台等系統，取得全面洞察以推動持續改進。這種高效的連結性可最佳化決策、完善流程並提升整體效率。

三、預測性維護與主動資產管理

製造過程中的停機時間，不論是計畫內還是計畫外，都可能對企業造成顯著損失。Altair 提供的解決方案可簡化設備運作狀態的即時監控，為團隊提供預測故障、避免機器停機所需的關鍵洞察。

透過異常偵測辨識生產線上的異常行為、監控感測器數據的偏差與趨勢，Altair 可以協助企業從高成本的、基於時間的被動維護模式，轉向更積極主動的預測性維護模式。這一轉變可有效減少停機時間、降低維護成本並提升生產效率。

此外，借助統計建模與機器學習技術，可以幫助企業提前預測資產距離徹底報廢的時間，在故障發生前偵測流程異常值，進而最佳化維護策略，簡化管理工作。

四、由被動保固處理轉為主動優化

能否有效存取和轉換來自不同來源的保固數據，以及能否應用合適的機器學習演算法來解讀洞察，並在產品設計、製造、材料選擇、文件或服務變更中做出數據驅動的決策，對企業而言至關重要。

Altair 協助製造業開發、管理與佈署強大的保固分析解決方案，其核心涵蓋了根本原因分析、服務最佳化和保固風險概況分析等關鍵領域。透過產生深度洞察，企業不僅能有效提升產品品質與品牌聲譽，還能最佳化產品設計，並在保固詐欺問題爆發前及時辨識潛在風險，防患於未然。

想了解更多關於 Altair 製造業數據分析解決方案，歡迎造訪：https://altair.com.tw/manufacturing-analytics，或聯絡 Altair 由專人為您提供詳細介紹。