制造分析解决方案：以数据驱动，加速智能制造转型

在工业物联网（IIoT）全速发展的当下，其不仅显著提升了制造业的连接性，更催生出海量运营数据，蕴藏着推动产业升级的巨大潜能。如今，如何充分激活这些数据的价值，成为制造企业实现智能制造转型的关键。Norria 深谙数据驱动创新的核心逻辑，凭借深厚的技术积累与行业经验，助力企业挖掘数据价值、创造全新机遇，加速迈向智能制造新阶段。

一、数据驱动智能运营：30 年技术沉淀，打造全生命周期解决方案

过去 30 余年，Norria 始终致力于通过仿真、数据分析与优化技术，在产品全生命周期中为客户优化设计、辅助决策，深刻理解制造企业生产运营的复杂性与数据分析的核心需求。

依托在制造业与机器学习领域的双重专业优势，Norria 打造了适配全技能水平用户的解决方案：在无需代码的可视化平台上，无论是技术新手还是资深专家，都能轻松构建分析应用程序，快速将数据转化为决策依据，实现 “数据 - 洞察 - 行动” 的高效闭环，为企业全流程智能运营提供坚实支撑。

借助这套全面的自助数据分析与机器学习平台，企业可打通 “车间层 - 管理层” 的数据链路，在整个数据生命周期中充分利用运营数据：从车间设备的实时数据采集，到管理层的战略决策支持，全方位提升业务价值，降低运营风险，让数据真正成为智能制造的 “核心引擎”。

二、三大核心场景：精准解决制造企业关键痛点

1. 预测性战略与前瞻性资产管理：减少停机，提升生产效率

在制造生产中，计划内停机的时间成本与计划外停机的突发损失，都会严重影响运营效率。Norria 预测性资产管理解决方案，可实现设备健康状况的实时监控与故障提前预警：通过采集设备运行数据（如温度、振动、能耗等），结合机器学习算法分析设备健康趋势，精准预测潜在故障风险。

企业借助这套方案，能提前掌握设备维护需求，避免意外停机；同时优化维护计划，减少不必要的停机时间，显著提升设备与生产线的生产率，降低维护成本，实现 “预防性维护” 向 “预测性维护” 的升级，让资产管理更具前瞻性。

2. 保修流程转变：从被动应对到主动优化

保修管理是制造企业提升产品质量与品牌声誉的关键环节，而其核心难点在于：如何高效整合多源保修数据，并从中挖掘有价值的洞察。Norria 保修分析解决方案，一方面支持快速访问、精准转换来自生产、售后、客户反馈等多渠道的保修数据；另一方面，通过匹配最优机器学习算法，深入分析数据背后的问题根源。

借助该方案，企业可实现三大核心价值：一是开展根本原因分析，定位导致保修问题的设计、制造或材料缺陷；二是优化服务包设计，根据故障规律制定更精准的售后方案；三是识别保修欺诈行为，避免经济损失。最终帮助企业改善产品质量、提升品牌声誉，同时通过数据反馈优化后续设计与生产，形成 “售后 - 研发 - 生产” 的持续改进循环。

3. 重量与平衡（W&B）分析优化：全生命周期把控产品合规性

在航空航天、汽车、重型机械等对重量与平衡有严苛要求的行业，产品的 W&B 性能直接关系到安全性、稳定性与运行效率。Norria Gravimetric Analysis（WA）解决方案，可全程管理产品重量与平衡流程，为工程团队与管理团队提供全方位管控工具。

作为企业级通用重量管理工具，WA 支持用户在产品全生命周期内按需开展 W&B 的可视化分析、数据计算与趋势预测：从设计阶段的重量目标设定，到生产过程中的重量偏差监控，再到售后维护的平衡调整，全方位确保产品符合 W&B 合规要求。借助该方案，企业能更快、更准确地做出重量与平衡相关决策，避免因重量失衡导致的安全风险与性能问题，保障产品全生命周期的可靠性。