流程制造业有着与离散制造业的不同特性，其数字化建设关注的重点与难点也不尽相同。流程制造业大数据分析方案旨在通过收集、处理和分析大量的生产数据，以优化生产流程、提高产品质量、降低成本并提升决策效率。

行业特性：

1.连续性生产：流程制造业通常采用连续或半连续的生产方式，如化工、制药、食品和饮料等行业，生产过程是连续进行的，不同于离散制造业的批量生产。

2.质量控制严格：由于产品通常直接用于消费或进一步的工业应用，流程制造业对产品质量的控制要求非常严格，需要遵循各种国际和国内的质量标准和法规。

3.原料成品多样性：流程制造业涉及的原材料和最终产品种类繁多，可能包括液体、粉末、气体等多种形态，这对存储和运输提出了特殊要求。

4.环境影响：流程制造业在生产过程中可能会产生废水、废气或固体废物，因此需要采取有效的环保措施，以减少对环境的影响。

5.自动化和信息化：为了提高生产效率和产品质量，流程制造业广泛采用自动化设备和信息化管理系统，如使用DCS（分布式控制系统）和MES（制造执行系统）等。

6.安全要求高：由于生产过程中可能涉及高温、高压、有害化学品等危险因素，流程制造业对生产安全的要求非常高，需要严格遵守安全操作规程。

分析体系设计：

       基于行业特色以及自身管理诉求，设计符合企业持续经营的分析管理体系，以业务数据为管理媒介，从战略出发，层层分解，以项目管理为管理标准，依战略要求，步步落实。

数字化工厂应用效果

主要分析场景举例：

成品产量分析

       全局分析各个共产综合产能，直观体现各个产品、中间产品、工厂的生产趋势与占比情况，以及各个班组连续生产的产能效率。

原料消耗分析

       根据企业产品生产过程中的原料、燃料组成，综合分析各个原材料的消耗情况与趋势，结合产能情况综合分析各工厂综合效益。

原料库存分析

       根据产品生产情况以及排期计划，综合测算原料库存，在企业正常生产与资金成本之间计算平衡，提高企业资金利用率。

成品质量分析

       对于成品遵循生产质量标准，对产品综合质量情况持续跟进，同时对生产过程中的排放指标全程跟踪。

设备健康

       对接工厂设备OT数据，实时监控各工厂设备运转状态，为各工厂综设备健康度提供监控分析大屏。

       针对单台设备，根据多维因素分析进行综合评分，实时监测设备健康程度，大大提升了设备停机检修率，提高了综合生产效率。

销售业绩分析

      对于成品遵循生产质量标准，对产品综合质量情况持续跟进，同时对生产过程中的排放指标全程跟踪。

综合产能分析

       各装置产能综合分析，直观反馈设备生产效率以及负荷情况。

       人员班组产能分析，综合呈现工厂班组各产品产值情况，产品合格率情况，有效运行人效情况。         

      日产量分析，实时监控当日工厂总体产量，各产品当日对比情况，趋势分析。

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