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通過大數(shù)據(jù)分析，制造商可以找出運(yùn)營(yíng)中的瓶頸和低效環(huán)節(jié)并加以改進(jìn)，但企業(yè)在應(yīng)用時(shí)也需要考慮一些關(guān)鍵因素。
通過基于人工智能（AI）的機(jī)器視覺來實(shí)現(xiàn)檢測(cè)過程的自動(dòng)化，制造商可以持續(xù)推進(jìn)質(zhì)量改進(jìn)計(jì)劃，從而提高產(chǎn)量和過程效率并降低成本。在更高的層面上，很多制造商正將這些努力視為與工業(yè)4.0或工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）相關(guān)的、更廣泛智能制造戰(zhàn)略的一部分，即使用快速、簡(jiǎn)單和具有成本效益高的技術(shù)來提高靈活性、效率和創(chuàng)新。
“歸根結(jié)底，能夠通過提高質(zhì)量、降低成本或兩者兼而有之來產(chǎn)品差異化并提高競(jìng)爭(zhēng)力的制造企業(yè)，才能獲得更好的發(fā)展?！盢eurala公司首席執(zhí)行官M(fèi)ax Versace表示。
NextLink Labs的首席信息安全官Jeremy Dodson對(duì)此表示贊同，通過自動(dòng)化特定過程和使用大數(shù)據(jù)分析，制造商可以找出運(yùn)營(yíng)中的瓶頸和低效環(huán)節(jié)并加以改進(jìn)，從而提高生產(chǎn)效率。
01 大數(shù)據(jù)對(duì)自動(dòng)化的好處
Gartner將大數(shù)據(jù)定義為高容量、高速度和高多樣性的信息資產(chǎn)，這些資產(chǎn)需要具有成本效益的、創(chuàng)新的信息處理形式。通過有效的分析工具，制造商可以從大數(shù)據(jù)中獲得洞察，并就其運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)鏈和產(chǎn)品開發(fā)做出明智的決策。通過收集和分析生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，制造商可以實(shí)時(shí)識(shí)別和解決質(zhì)量問題，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量。
利用大數(shù)據(jù)和分析來更好地了解客戶的需求和偏好，制造商可以改善客戶體驗(yàn)，不僅可以提高客戶滿意度，還可以通過更短的創(chuàng)新周期來實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的個(gè)性化。
西門子公司邊緣/工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理Chris Liu表示：“由于5G無線、OPC和其它全系統(tǒng)IP標(biāo)準(zhǔn)的快速發(fā)展，可用數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)，這些標(biāo)準(zhǔn)推動(dòng)了設(shè)施中安裝和連接設(shè)備數(shù)量的增加?！?/div>
然而，隨著大數(shù)據(jù)持續(xù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，暗數(shù)據(jù)或組織中沒有任何人使用的數(shù)據(jù)數(shù)量也在增加。根據(jù)TRUE Global Intelligence最近發(fā)布的一份“暗數(shù)據(jù)狀態(tài)”報(bào)告，企業(yè)中約55%的數(shù)據(jù)不僅未被開發(fā)，而且實(shí)際上可能完全被隱藏、未被發(fā)現(xiàn)、未量化，甚至不為人知。
▲數(shù)字優(yōu)化涉及應(yīng)用大數(shù)據(jù)和AI來提高生產(chǎn)效率，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型則從根本上改變了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)方式。
“大多數(shù)公司產(chǎn)生的數(shù)據(jù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了他們的使用量?！蔽④浌局圃鞓I(yè)行業(yè)主管Jeff Winter說。得克薩斯大學(xué)的一項(xiàng)研究指出，數(shù)據(jù)可用性增加10%會(huì)導(dǎo)致《財(cái)富》1000強(qiáng)公司的平均收入增加20億美元。他解釋說，在企業(yè)提高管理和處理如此海量數(shù)據(jù)的能力之前，必須明確工業(yè)4.0的愿景以及它對(duì)企業(yè)的意義。
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面，企業(yè)可能有很多不同的目標(biāo)。優(yōu)化生產(chǎn)與降低成本、拓展新市場(chǎng)、創(chuàng)建新的業(yè)務(wù)模式或改變客戶體驗(yàn)有著不同的標(biāo)準(zhǔn)。這一切的核心是獲得和利用這些數(shù)據(jù)的能力。
02 數(shù)字化優(yōu)化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型
目前，許多公司都專注于數(shù)字化優(yōu)化(Digital Optimization)，這意味著只是在當(dāng)前基礎(chǔ)上做得更好。優(yōu)化本身并不是特別具有變革性。優(yōu)化可能涉及大數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用，例如，在減少浪費(fèi)的同時(shí)，更快、更高效地制造產(chǎn)品并將其交付給客戶。
相比之下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型更關(guān)注于使用大數(shù)據(jù)和AI從根本上改變公司的運(yùn)營(yíng)方式。數(shù)字化優(yōu)化和轉(zhuǎn)型帶來了不同的挑戰(zhàn)、優(yōu)勢(shì)和復(fù)雜性。不管最終的目標(biāo)如何，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通常都要困難得多，因?yàn)樗鼤?huì)影響整個(gè)組織的所有人員和流程，而優(yōu)化則很少有這樣的影響。
“例如，我們正在合作的一些企業(yè)，他們的整個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型使命是改變客戶體驗(yàn)。制造只是其中的一小部分，但這也包括一種全新的業(yè)務(wù)模式，即基于成果的合同，將產(chǎn)品作為服務(wù)進(jìn)行銷售，這也會(huì)顯著改變運(yùn)營(yíng)管理、項(xiàng)目管理和工程?！盬inter說。
03 制造領(lǐng)域關(guān)鍵大數(shù)據(jù)的注意事項(xiàng)
在定義愿景、選擇目標(biāo)并決定是否專注于數(shù)字化優(yōu)化、轉(zhuǎn)型還是兩者兼顧之后，下一步是了解需要解決的問題，并確定為每個(gè)問題需要收集的數(shù)據(jù)。
例如，如果一個(gè)項(xiàng)目以最大限度地減少產(chǎn)品召回費(fèi)用為中心，那么僅僅存儲(chǔ)被檢查產(chǎn)品的圖像和檢查結(jié)果是不夠的。Versace解釋道：“如果你想在召回事件中迅速采取行動(dòng)，那么獲取生產(chǎn)日期、時(shí)間、批號(hào)、產(chǎn)品編號(hào)、分銷商或客戶發(fā)貨地點(diǎn)也很重要。只有這樣，您才能開始定義數(shù)據(jù)的收集、組織、保護(hù)和存儲(chǔ)過程，以便在需要時(shí)快速訪問?！?/div>
數(shù)據(jù)治理是另一個(gè)需要考慮的關(guān)鍵因素。Dodson表示，必須制定明確的政策和程序來管理和保護(hù)數(shù)據(jù)，包括誰可以訪問數(shù)據(jù)以及如何使用數(shù)據(jù)。制造商應(yīng)實(shí)施強(qiáng)有力的網(wǎng)絡(luò)安全措施，防止數(shù)據(jù)泄露和網(wǎng)絡(luò)威脅。這包括加密、防火墻和安全的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
數(shù)據(jù)質(zhì)量也至關(guān)重要。必須確保所收集的數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確和相關(guān)的。這需要驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量，并確保數(shù)據(jù)得到一致的管理。數(shù)據(jù)分析是成功的另一個(gè)關(guān)鍵因素。制造商需要有一個(gè)分析和使用所收集數(shù)據(jù)的計(jì)劃。這可能包括使用數(shù)據(jù)可視化軟件等工具，或雇傭數(shù)據(jù)分析師來幫助解釋數(shù)據(jù)。
“在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和基礎(chǔ)設(shè)施方面，制造商應(yīng)該有一個(gè)可擴(kuò)展和可靠的基礎(chǔ)設(shè)施來存儲(chǔ)和管理其運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。”Dodson說：“數(shù)據(jù)隱私也非常重要。制造商需要對(duì)如何收集和使用數(shù)據(jù)保持透明，并尊重客戶和員工的隱私。這可能需要實(shí)施同意管理系統(tǒng)并遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)。”
在制造業(yè)方面，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性是一個(gè)不能忽視的關(guān)鍵因素。Liu表示，“雖然100毫秒的數(shù)據(jù)采集率令人印象深刻，但系統(tǒng)穩(wěn)定性對(duì)于確保數(shù)據(jù)在采集周期內(nèi)不丟失至關(guān)重要?！?/div>
最后，為了讓大數(shù)據(jù)發(fā)揮最大價(jià)值，制造商可能需要在不同部門和系統(tǒng)間共享和整合數(shù)據(jù)。這樣做需要仔細(xì)的規(guī)劃和協(xié)調(diào)，以確保以安全和可控的方式共享數(shù)據(jù)。
04 邊緣計(jì)算與云計(jì)算的權(quán)衡
在越來越多地使用技術(shù)和自動(dòng)化時(shí)，需要仔細(xì)權(quán)衡邊緣計(jì)算和基于云的方法之間的利弊。可以采用混合的方法，平衡處理速度與處理能力的需求。對(duì)于工業(yè)應(yīng)用而言，現(xiàn)場(chǎng)部署的邊緣計(jì)算在實(shí)時(shí)處理方面總是比云計(jì)算更快。
采用本地部署方式，制造商可以更好地控制基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)，因?yàn)樗鼈兌嘉挥谄髽I(yè)的設(shè)施內(nèi)。在某些情況下，本地部署方式可以提供更高的安全性，因?yàn)橹圃焐炭梢愿玫乜刂破鋽?shù)據(jù)中心的物理安全，并根據(jù)需要實(shí)施額外的安全措施。
不過，它的缺點(diǎn)是前期成本較高。因?yàn)橹圃焐瘫仨氋徺I和維護(hù)所有必要的硬件和軟件，建立本地基礎(chǔ)設(shè)施可能比使用基于云的服務(wù)更昂貴。可擴(kuò)展性有限是另一個(gè)缺點(diǎn)。本地部署的基礎(chǔ)設(shè)施需要實(shí)際添加或移除硬件，因此隨著需求的變化而擴(kuò)大或縮小規(guī)?？赡芨咛魬?zhàn)性。
相比之下，基于云的解決方案提供了更低的前期成本?；谠频姆?wù)通常是在訂閱的基礎(chǔ)上付費(fèi)的，這比購買和維護(hù)本地硬件和軟件更具成本效益。因?yàn)樵品?wù)供應(yīng)商可以根據(jù)需要添加或刪除資源，基于云的服務(wù)通常更容易隨著需求的變化而進(jìn)行擴(kuò)展或縮減。
云服務(wù)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)的控制較少。通過基于云的方法，制造商依靠供應(yīng)商來維護(hù)和保護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)。雖然云供應(yīng)商通常都有健全的安全措施，但仍存在數(shù)據(jù)泄露或其它安全事件的風(fēng)險(xiǎn)。
最終，在邊緣部署和基于云的方法之間如何選擇，取決于制造商的具體需求和優(yōu)先事項(xiàng)。制造商必須仔細(xì)評(píng)估他們的實(shí)際需求，并選擇最能滿足其安全性、成本、控制和可擴(kuò)展性需求的方法。
雖然大數(shù)據(jù)和自動(dòng)化優(yōu)勢(shì)巨大，但制造商在推出新技術(shù)時(shí)優(yōu)先考慮網(wǎng)絡(luò)安全至關(guān)重要。如果沒有適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)安全措施，制造商就有可能暴露敏感數(shù)據(jù)，并遭受代價(jià)高昂的漏洞攻擊，這可能會(huì)抵消技術(shù)進(jìn)步所帶來的好處。
關(guān)鍵概念：
■ 數(shù)據(jù)分析工具可以幫助制造商分析海量數(shù)據(jù)，并對(duì)其運(yùn)營(yíng)做出更好的決策。
■ 制造商可以提高客戶體驗(yàn)和滿意度，同時(shí)通過更短的創(chuàng)新周期，生產(chǎn)更好的產(chǎn)品。
思考一下：
為了讓大數(shù)據(jù)發(fā)揮更大價(jià)值，您的企業(yè)都做了哪些嘗試？
