不斷演進的技術已將討論焦點從如何收集數據轉移到如何處理數據；因此，一些分析公司正在進入這個領域，而其他公司 — 像我們一樣 — 已經在製造現場提供最高水準的數據分析服務超過20年。
為什麼歷史很重要
大多數公司，特別是食品和飲料行業的公司，都面臨著降低成本和廢料同時提高產量的壓力。因此，與一個了解模型預測控制和製程，並且不僅在分析方面，更在製造業分析方面擁有良好記錄的合作夥伴一起踏上這個數據之旅是很重要的。
透過模型預測控制創造價值
模型預測控制被證明是解決常見製造挑戰的最佳方法之一，在石油和天然氣等行業中無處不在。這是有充分理由的：使用模型預測控制，相當容易快速展現投資報酬率並建立商業案例。
食品和飲料行業的典型模型預測控制效益包括：
- 提高產量高達9%
- 降低單位產品能耗高達9%
- 減少不合格產品高達75%
- 提高良率高達1%
- 降低品質變異性高達60%
因此，如果您在製造威士忌，您可以用相同數量的穀物獲得更多產量，並且具有更高的一致性。如果您在製造薯條，您可以在現有資產上獲得更多產能，同時生產出品質更一致的產品。
最終，這就是每個人都想要的 – 為消費者提供品質一致的產品，為製造業提供可預測的盈利製程。
