数据分析驱动绿色物流：削减碳足迹的双赢路径

多年来，企业感受到数字化转型压力，当前前所未有时期迫使许多公司将业务转至虚拟环境，压力倍增。新冠病毒迫使许多企业转移焦点、重考时间表、重新评估运营方式。最能度过危机的公司是那些优先实现业务数字化的公司；特别是投资了分析和自动化的公司。然而，AI对跨行业许多业务领导者仍是灰色地带。在迈向新常态时，如何让数据和分析更易用于问题解决？ 要成功，企业必须调整心态。重启叙事过于简单；我们必须在周围世界变化中重塑业务。只有以运营效率为中心的全新数据驱动洞察，企业才能成功重塑业务。他们可通过拥抱数据驱动、分析驱动的业务洞察开辟崭新激动人心的道路。 然而，当今问题解决要求新文化和新思维以更快更有效地发现洞察，

节约运营成本是制造企业核心诉求，尤其未部署集成制造系统时生产成本高企。企业期望在不减量、不降质前提下降本，但不可盲目跟风（如选型制造软件），以免适得其反。实施前可获取HashMicro制造软件价格方案辅助决策。在线制造应用本身即能节约运营成本，以下五大路径同步提效降本： 1. 压缩材料成本 最直接杠杆。通过产品设计简化、资源充分利用实现。避免因组件选型不当导致成本失控。采用简化设计、低成本原料，废纸板、废金属不弃置回收，探索变废为宝或二次销售渠道。 2. 精准管控库存与采购 库存持有成本随时间累积。关键在于精准补货时机，避免积压呆滞或缺货断供。缺货引发补单额外运费与客户流失；积压导致腐败污

意大利电子制造商Egicon自2017年起用新兴数据分析工具全面自动化生产。一路走来，维修率降80%，废品率归零，质量报告交付周期从一月缩至实时。 位于意大利摩德纳区，Egicon生产汽车、农业、生物医疗、航空航天领域的电子控制单元、仪表组合、人机界面。 Egicon将西门子Valor与Opcenter Execution Electronics IoT软件集成进生产质量系统，实现持续监控，为客户提供更好质保支持与追溯数据。 “维修率从30 PPM降至6，2019年废品率达零，”Egicon生产经理Michele Magri在发布案例研究中说，“现在不离工位即获全制造流程即时更新。我能把时间花

数字孪生技术是利用传感器、摄像头及其他物联网数据采集手段，创建工艺或产品虚拟模型的软件解决方案。该模型不仅与物理实体交互式实时同步，还可测试零件/工艺在不同场景下的响应。妥善使用可助企业优化产品工艺，提升效率与成本效益。 概念虽年轻，数字孪生已展现深远实用价值。供应链管理领域用其建模仓库布局与条件再实施变更——麦肯锡研究显示可提升仓库效率 25%。两大应用对制造商尤为相关：加工制造与预测性维护。以下是其运作原理。 数字孪生：数据驱动虚拟模型 制造领域首个相关应用：技术创建零件在生产与后处理过程中的虚拟副本。若工程师充分理解制造工艺，可在零件制造前建模各工序各阶段零件性能变化。 数字孪生还支持通