为了全面评估复合机器人与设备集成的效益，需要收集和分析一系列关键数据。这些数据将帮助理解新系统的性能、效率以及对企业整体运营的影响。以下是必须收集的数据类别及相应的分析方法：
1. 生产相关数据
产量数据：记录引入复合机器人前后每个班次或每天的总产量。通过对比分析，可以直观地看出生产力是否有所提升。
周期时间（Cycle Time）：测量单个产品从开始到完成所需的时间。缩短的周期时间意味着更高的生产效率。
停机时间（Downtime）：跟踪因故障或其他原因导致的非计划性停机情况。减少停机时间有助于提高设备利用率。
2. 质量控制数据
缺陷率（Defect Rate）：统计不良品的数量占总产量的比例。如果复合机器人的应用降低了缺陷率，则说明产品质量得到了改善。
一致性指标（Consistency Metrics）：评估产品在尺寸、形状、功能等方面的均匀度。自动化通常能带来更稳定的一致性。
3. 成本相关数据
直接人工成本：比较引入复合机器人前后的工资支出变化。这包括固定的人力成本以及因效率提升而节省下来的加班费等。
间接成本：如维护费用、能源消耗等。自动化的实现可能会降低某些方面的间接成本，比如减少了对频繁校准的需求。
4. 灵活性与适应性数据
换线时间（Changeover Time）：衡量更换生产线配置所花费的时间。更快的换线速度表明系统具有更好的灵活性。
多任务处理能力：记录复合机器人同时执行的任务数量或类型，并评估其切换不同任务的速度和准确性。
5. 安全性和工作环境数据
工伤事故报告：定期检查并记录任何发生在工作场所的安全事件。使用复合机器人后，此类事件应该显著减少。
员工反馈调查：通过问卷或访谈形式收集员工对于新系统的看法，特别是关于工作满意度和健康安全方面的问题。
6. 长期投资回报数据
初始投资与持续投入：详细列出购买复合机器人及相关设备的成本，以及后续可能发生的升级、维修和其他相关费用。
折旧与残值：根据会计准则计算复合机器人的折旧费用，并预测其未来几年内的市场价值。
7. 可持续发展数据
资源利用率：例如原材料、电力等的消耗量。优化的流程可能导致更低的资源浪费。
碳排放量：估算由于提高了效率而减少的二氧化碳排放量，这对于追求绿色制造的企业尤为重要。
数据分析方法：
趋势分析：观察一段时间内各项指标的变化趋势，以识别改进点或潜在问题。
基准对比（Benchmarking）：将自己的表现与行业标准或竞争对手进行比较，找出差距和优势所在。
回归分析：用于探究变量之间的关系，如产量与周期时间之间的联系，从而更好地理解影响因素。
成本效益分析（Cost-Benefit Analysis, CBA）：量化所有预期收益与成本，评估项目的价值。
通过上述数据的收集和深入分析，企业可以获得有关复合机器人与设备集成效果的清晰图像，进而做出更加明智的战略决策。此外，持续监控这些数据也有助于及时调整策略，确保最佳的投资回报和技术应用成果。
