当前的4.0生态系统中，数据管理是金属和钣金行业的最大挑战之一。 通过互联网与物联网（IoT）形成的网络正确地识别并采集数据，以及机器和流程的感测化是至关重要的，同时还包括在云端存储数据，通过数据分析算法对其进行处理。
在模型中实现人工智能、机器学习和大数据软件是进行该分析的基本步骤。 模型中实现人工智能、机器学习和大数据软件是进行该分析的基本步骤。一方面，在价值链中创建自主的决策过程，使人们从需要长期分析和观察的重复任务和/或乏味的决策中解放出来；另一方面，预测行为，预见战略决策，识别产品质量问题，避免重大停工并降低成本。 这样，就可以做出更明智的决策，以提升产品质量，并在时间和成本方面提高生产系统的效率。
让我们来仔细看一看工厂数据收集自动化的五个优点。
1. 您可以从任何位置和设备获取实时信息，例如在故障发生时立即发现或自动增加库存。 凭借警报系统，操作员无论身在何处，都能立即接收到设备上的信息。
2. 使用并非基于假设的可靠信息有助于检测由微调制动、机器减速、故障、作业超载引起的低效率……
3. 专注于更有成效的任务。 技术人员、操作人员和管理人员可以专注于为工厂带来更多价值的任务，而这些任务是自动化和数据分析无法协助完成的。
4. 信息集中化。 这些系统允许数据在整个工厂中流动，而无需向相关部门请求数据。 生产部门随时了解订单状态；维护，机器故障；财务，生产成本；管理，工厂效率。
5. 节约时间、成本并提高生产力可以提高工厂的盈利能力和竞争力。
Lantek用于指导公司数字化转型的个性化焦点本质上是基于数据分析，以及对整个过程中数据流程的评估。
如果本应使用数学模型的公司不了解该模型，那么最好的数学模型也没有太大用处。 为了将关键数据用于决策和公司自动化，公司必须使用一种处理模型，使其能够利用、提取和分析现有数据，以获得更专业的信息，从而以更优化的方式控制其流程。 这种自测循环包括建立商业目标、数据评估、数据准备、建模、评估和实施。
数据准备是关键。 因此，Lantek创建了数据质量报告，以评估数据质量，兼顾数据的有效性、一致性和代表性，以及所收集数据的唯一性和完整性。 有几种工具可用于此目的，并用于生产和管理中数据的正确使用。 然而，人的因素起着至关重要的作用。 例如，在许多正在根据数据智能对流程进行数字化改造和优化的公司，首席数据官（CDO）的角色已成为一个固定的、执行级别的职位。
对于金属和钣金行业，Lantek拥有最先进的数据处理和智能响应软件，帮助专业人士做出更好的制造决策。 该程序就是Lantek Analytics，这是一个收集、过滤、分组和连接所有机器的数据的智能制造模块，然后以可靠的实时信息支持决策。
Lantek Analytics集成了钣金设计和切割、CAD/CAM、制造管理、MES、企业资源规划、ERP（现有或外部）程序，全面概述了工厂发生的一切。 这样，我们就可以使用OEE指标通过三个参数来计算制造过程的生产力。 第一，它提供了一台机器的可用运行时间；第二，机器的性能；第三，每台机器部件的制造质量。 同时，根据操作、计划停工时间和意外停工时间三方面显示机器的当前状态。
该程序还有一个模块，在可能出现故障和库存需求的情况下发送警报，允许您根据当时的实际需求调整库存，从而提高效率并节省成本。
但该程序不仅监控制造本身，还监控订单演变，整合销售和报价软件。 客户的历史和当前数据使我们能够了解更多关于他们的信息，这有助于从需求行为（订单频率、数量、切割材料类型等）中发现消费者模式。 算法允许我们预测和改进订单计划，并提出增加业务量的新订单。 同时，定制报价甚至允许我们为客户提供折扣。
所有这些都在报价的过程中提供了速度、灵活性、客观性和细分，这对工厂和客户都有好处，进而建立忠诚度。
回到起点，新型冠状病毒肺炎迫使我们变得敏捷，进行远程决策，其中的一个关键点在于：拥有可靠的实时数据。
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