通过预测性洞察推动积极主动的生产
利用 Analyze 的预测性洞察力做出更明智、更快速的决策
Analyze 提供强大的实时洞察力，使您能够更快、更自信地做出决策。通过建立一个全面的数据基础，它可以让您的运营面向未来，为人工智能驱动的洞察力铺平道路，随着数据的增长，洞察力会变得更加精确。
能够以全球标准为基准，始终专注于具有重大影响的行动–还有比这更好的吗？
Analyze 为全球工厂提供单一的运营真相来源，简化了标准化工作并提高了 OEE。从快速的根本原因分析到准确的生产预测，Analyze 使团队能够快速做出决策，并专注于具有重大影响的行动。
立即获得答案，实现动态规划
Tools for faster, informed decisions
在几秒钟内即时访问可操作的数据，消除了耗时的搜索。借助实时洞察力和动态规划工具，您的团队可以快速做出明智决策，从而提高运营效率，保持生产顺利进行。
提高运行效率和参与度
Root cause insights and KPI tracking to reduce disruptions.
通过根本原因分析和关键绩效指标跟踪，快速识别低效问题并解决问题。Analyze 为您的团队提供必要的数据，以推动改进、减少停机时间并提高车间参与度。
为实现人工智能驱动的准确性做好准备
A data foundation for accurate, AI-powered insights.
建立一个全面的数据存储库，为您的运营提供日益精确的洞察力。如今，建立强大的数据基础可为人工智能就绪功能奠定基础，并随着数据的发展推动持续改进。
用富有洞察力的数据解决方案解决生产难题
难以确定根本原因
Analyze 提供深入的根本原因可视性，使您的团队能够快速识别和解决效率低下的问题，如转换延迟，以维持生产流程并最大限度地减少中断。
各机构的衡量标准不一致
通过全球基准分析，Analyze 可以将不同站点、生产线和团队的绩效指标标准化，从而轻松发现需要改进的地方并促进运营的一致性。通过简单的导航和设置，Analyze 可以让您轻松找到所需的报告和数据，在不同时间段之间移动也不会带来额外的麻烦。
日程安排不准确，缺乏有针对性的洞察力
生产预测和动态计划工具可提高计划的准确性，帮助您在整个生产周期内保持可靠的时间表并达到质量标准。利用 Analyze，您可以按团队、班次和产品定制关键绩效指标，为每个小组提供实现特定目标所需的有针对性的见解。
频繁停机和维护问题
通过 MTBF 和 MTTR 等机器性能比较，Analyze 可以帮助您更精确地制定维护计划，减少意外停机时间，保持设备平稳运行。
整合挑战
Analyze 可与 ERP 和 MES 系统集成，确保可靠、安全的数据管理，满足长期的 IT 需求，而不会影响日常运营。
通过分析优化生产的各个方面
Analyze 汇集了精简、主动式生产流程所需的一切，帮助您的团队更快地做出以数据为导向的决策，实现最佳生产效果
Proactive Production Management
从找出根本原因到优化计划，Analyze 为您的团队提供了保持生产效率和响应速度的工具。
Root Cause Analysis
快速识别并解决效率低下的问题，以保持平稳、不间断的生产。
Global Benchmarking
比较不同站点和团队的绩效，轻松实现指标标准化并提高一致性。
Dynamic Planning
准确的预测和调度工具可帮助您保持可靠的时间安排并达到质量标准。
Customizable KPIs
按团队、班次和产品定制关键绩效指标，为每个小组提供取得成功所需的具体见解。
Empowered Teams
提供数据洞察力，使您的车间团队能够共同改善成果，营造积极主动的协作式工作环境。
Seamless Integration
与 ERP/MES 系统轻松集成，确保可靠、安全的数据管理，支持长期 IT 目标。
AI-Ready Foundation
利用 Analyze 建立全面的数据存储库，为随着业务增长获得更准确的数据驱动型洞察力铺平道路
客户故事
深入了解 LineView 如何帮助制造商实现生产转型。我们相信成功是双向的（双赢），因此请探索我们的客户如何获得巨大成功，以及他们的成功如何激发我们不断创新的动力。
案例研究
Coca-Cola Enterprises selects Lineview™ as their system of choice.
在三年的时间里，欧洲的每条生产线都采用了 LineView™，以帮助提高效率和降低生产成本。
案例研究
AB InBev China achieves Goals through Data, focus and action.
全球最大的啤酒制造商百威英博向其位于武汉的中国装瓶厂推荐 LineView™，以解决公司在效率方面的难题。
案例研究
Chivas Brothers Pernod Ricard increases mechanical efficiency by 17% in six months.
经过六个月的数据驱动干预和重点改进，33 号线的机械效率从 60% 提高到 70%。