数据驱动制造：激活存量数据，赋能美国产业增长新引擎
善用现有数据，预见制造未来
作为Manufacturing USA研究院理事会主席，我常被问及美国先进制造趋势。我尽量从最广维度思考：哪些技术能惠及大多数制造商，乃至整个美国制造业？
毋庸置疑，机器人自动化、增材制造等技术惠及面广。但所有制造商共享的一项核心资产是：数据。
而且，数据是解锁制造业"下一步"的绝对关键——无论是"工业4.0"，还是将永远改变工业规模制造方式的一系列颠覆。
让数据可落地、可行动
技术让我们以前所未有的速率采集制造过程数据。许多制造商已在积累数据——无论知不知情。但需要将其转化为可支撑业务决策的可行动洞见。为此，必须构建数字化制造方案——能翻译数据以支撑战略决策的方案。
这样的数字化框架如何在近期影响所有制造运营最关心的三大核心：成本、质量、速度？
成本
数据支撑的数字化建模可在原型或量产前，验证产品设计或配套工艺的可行性。这能通过预防消除失败成本，也能在研发阶段规避死胡同、节省时间。
质量
采集数据并生成预测失效模型，创造了以此前不可能的方式管控质量的机会。这将缓解质量失效，确保上市产品持续安全、高质、一致。
速度
若你深谙工艺并能凭数据模型管控，自然想利用这认知提速。数据驱动制造助力快速换型，为更快、甚至按需制造奠基。
长期数据机遇：重塑制造业底层逻辑
推进数据驱动制造实践，有两大长期机遇可能重塑制造业：标准化框架与数字化供应链。
标准化框架
制造生态需建立制造数据结构通用框架，如加工领域的MTConnect。目前数据驱动度低的行业代表，应主动学习高数据驱动行业的框架标准。
数字化供应链
所有供应商实时互联，共享库存水平、价格、交期数据，将帮助OEM和合同制造商更有效管理现有供应链。
推进制造业整体跃升
展开数据驱动制造的大图景，可见数据项目远超单个制造商的近期成本/质量/速度收益，有潜力影响整个制造业的肌理。
这正是Manufacturing USA的力量：提供极少数、适当规模的论坛，支撑此类关键行业对话。
参与讨论、共绘制造未来，请访问ManufacturingUSA.com。
Kelvin H. Lee，NIIMBL主任。
赞助方：
本文由Manufacturing USA编制，内容仅代表其观点。
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