Reallysec 赋能 Marelli 通过预测分析驶入盈利快车道

关键挑战

在无法全面获取工厂丰富数据源的情况下，Marelli Alabama 难以从装配车间的零部件、设备和机器中获取洞察，导致团队只能在问题出现后被动应对和故障排查。

关键成果

借助 Splunk，Marelli Alabama 现在能够通过机器学习提升生产效率、加强安全保障，并在故障发生前主动识别和解决潜在问题，从而避免设备损坏或生产线中断。

通过 Splunk，Marelli Alabama 利用机器学习提升效率、加强安全性，并主动识别与解决潜在问题，防止其演变为设备故障或生产中断。（重复段保留）

Marelli Manufacturing of Alabama 现已建立起数据驱动的企业文化，并由此持续取得业务成效。

借助机器学习、物联网（IoT）和预测性分析的强大能力，该先进的生产工厂依托 Splunk 将数据转化为可执行的行动方案——从预测机械磨损到每年高效、安全地生产超过 3,400 辆汽车。

关键指标

70% 数据访问能力增强，平均修复时间提升 70%
更多通过更高的设备可用性带动盈利与效率双提升
超出通过机器、设备、电力与 IoT 数据的关联分析，超出环保标准

主动转型

作为 Marelli 全球最大的轻型车制造基地之一，Marelli Manufacturing of Alabama 是公司旗下多款车型与关键动力系统的生产核心。在这座占地广阔的工厂中，4,500 多名员工与庞大的自动化设备协同工作，从车架制造、车身喷漆，到精准装配数千个零部件，构建整车。

这一精细化流程会生成海量数据。然而在部署 Splunk 之前，Marelli Alabama 并未充分利用这些数据。“几年前，我们还处于被动响应的阶段，”Marelli IT 创新团队的高级工程师 Charlie Studdard 表示。“我们意识到，Splunk 能够让我们从 IT 到设备再到生产线，全面转向主动预测。”

如今，Marelli 依靠 Splunk 解决整个工厂的疑问与难题。“自从用上 Splunk 后，我们不再面对那些无法预知的问题或事故，”Marelli IT 运维经理 Jonathan Murphy 表示。“过去每周午夜要接两三次故障电话，现在我的手机几乎不响了。”

Splunk 让我们能够用数据驱动行动，提供洞察、回答问题，并发现我们原本根本意识不到的问题。 —— Charlie Studdard，IT 创新团队高级工程师，Marelli Manufacturing of Alabama

所用解决方案

可观测性（Observability）
应用监控（Application Monitoring）

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提升效率

从生产线到管理层，Marelli Alabama 的预测性能力重塑了其问题响应与创新方式。依托 Splunk 的机器学习技术，团队利用预构建模型与预测性分析来监控设备可靠性与环境影响。

例如，在处理喷漆废气时，团队利用 Splunk 预测与监控设备温度，确保过滤系统工作正常，并防止温度超出美国环保署（EPA）规定上限，从而避免工厂被迫停产一整天。

我把我们所有数据源都接入了 Splunk——无论是生产线、设备、电表还是 100 多个工厂应用。 —— Studdard 表示，“Splunk 让我们能够根据数据采取行动，获取洞察、解答疑问、解决我们原本未能识别的问题。

Marelli 充分利用 Splunk 的強大功能

当问题发生时，Splunk 提供的可视化指标与上下文事件洞察帮助团队更高效协作，将平均修复时间缩短了 70%。 “过去，我们基础设施、网络和开发团队常常各自为战进入危机模式，”Murphy 说，“而 Splunk 让我们看到同一份数据、共同解决问题，这对我们而言意义重大。”

Splunk 还帮助 Marelli 降低了能源消耗，让员工能将精力投入更高价值的工作。“因为效率提升，我现在可以专注于把更多新数据接入 Splunk 和创新项目，”Studdard 表示，“这也让我下班后有更多时间陪伴家人。”

我们用机器学习来监控从电源到电机电压的一切。现在内部客户如发动机部门和质控团队，对我们的信任度显著提升，因为他们能看到数据带来的实际价值。 —— Jonathan Murphy，IT 运维经理，Marelli Manufacturing of Alabama

守护安全

Marelli 始终将产品和员工的安全视为品牌核心，但要实现大规模安全交付，精度是关键。“为了确保每个人的安全，产品几乎不能有缺陷，”Studdard 表示，“一旦车辆交付市场，几乎无法召回，我们必须确保从传感器到刹车系统都正常运行。”

这正是 Splunk 发挥作用的地方。Marelli 利用该平台主动发现可能影响整条装配线的问题。这些预测性分析推动了全业务的创新，使团队能安全地开发新零件并深入理解各系统间的联动逻辑。

随着新零部件的安装，Splunk 为我们提供了追踪质量与保障安全标准的能力。

为了保障每一辆车的质量，Marelli 借助 Splunk 将应用、设备、IoT 与电力数据全面关联，从电机振动、电力消耗到温度波动都可实时监控。

Splunk 帮助我们将数据赋能至全组织——不仅是车间工程师，连业务决策者也开始依靠数据作出关键判断。 —— Studdard

驱动盈利

保持生产线连续运转是 Marelli 成功的关键之一。“Splunk 在预测设备故障方面价值巨大，”高级工程师 Bobby Roger 表示，“设备宕机成本高昂，通过提前预测问题并及时修复，我们节省了大量资金。”

我们的目标是打造整车全生命周期的数据链——从冲压成型到车辆退役报废。我们希望把这些数据应用到所有环节，做出更优质的产品，让客户持续满意并愿意回购。 —— Charlie Studdard