制造商如何利用数据获取战略竞争优势

制造业是数据采集领军行业。传感器数据、员工移动追踪、停机数据、预测性维护相关数据、需求——制造设施内有大量信息采集机会。

一方面这听起来很棒。有那么多数据，制造商本应能用日益细分客户细分更好定制产品服务，利用机器学习通过分析和场景构建降低风险指导决策、甚至更好理解下一步该提供什么产品服务。对吧？

不幸的是并非如此。尽管是顶级数据聚合者，许多制造商难以真正发挥数据效用。有这么多数据优势，为什么制造商以如此猛烈方式落后技术曲线？

制造数据为何闲置不用

为讨论解决方案，先看问题。为什么制造商无效利用采集数据？是什么阻碍他们？

广义上，归因于过时。从员工技能组合到架构，一切都在努力与现代技术融合。虽然许多制造商加了薄薄数字化转型面纱，添加IoT传感器等设备，真相是制造核心往往完全未能有意义跟上。不一定是执着传统方法依恋，而缺乏保证持续经营所需彻底改造的精力和远见。

对一些制造商，做生死抉择时刻已至，免被时间洪流冲刷、被更懂技术竞争对手克服。

数据孤岛

许多制造商使用的数据采集设备嗡嗡运转，采集本该采集信息，但数据直接被引入孤岛，数据孤岛不管用，尤其面对海量涌入信息。这意味着一些数据发送运营管理分析，其他数据发送采购、QA或完全不同部门。“我们不能把所有东西扔给所有人！”许多制造商抗议。

反驳是，您既能也该。孤岛数据混乱低效——常导致多团队分别钻研同一问题、部门拥有不一致过时数据、整体上组织协同脱节。

老龄化劳动力

不屈真相是制造业充满完全不同制造时代受训的老龄员工，其影响持续回响于政策和优先级。运行智能工厂所需IT技能非他们受训范畴，实施此类技术想法让人不知所措不适（虽不如公司倒闭难受）。

老旧工厂

一些现运行工厂与现代“智能”选项相比近乎废弃，对更新设备变革支持极少。机器老旧，厂房架构和基础设施也老。全连接车间物流似乎遥不可及，尤其决策者仅知早期自动化和数据采集形式，如需使珍贵机械保修失效的传感器使用。

陈旧流程

车间拥挤老化时，运营和数据采集流程在采集数据重压下开始崩塌。一些制造商用权宜流程、快速修补，但这补丁方案只在数据驱动经济增长时制造更大问题。植根过去工业时代的制造流程必须转型匹配智能设施需求，但改变既不适也恐吓。这些流程阻碍制造商使用采集任何数据。

缺失DataOps

ReThink Data报告显示，许多制造商在数据策略和实施上严重缺失。主要因素是DataOps缺位。仅10%组织报告拥有完整DataOps，三分之二制造商完全无DataOps。无此战略化和汇聚采集、数据、工具从所有努力提取意义举措，脱节持续、数据噩梦继续。

如何最大化制造数据获取竞争优势

已开始实施IoT和边缘计算设备等智能技术的制造商，第一步是雇佣DataOps人才。这些人将数据连接到人和决策。他们是实际使用您采集数据并用好数据的基础。他们是您AI、机器学习、边缘计算、云数据管理首选人选。

其次，给DataOps团队所需信息。打破数据孤岛，看算法能见全貌时外推出什么连接、模式、洞察，部门协作而非闭门造车重复劳动能回收多少时间。

有那么多数据，您需要方式管理存储使其随时可用。这在前述ReThink Data报告中列为数据利用前五障碍之一。也必须找到方式保证安全，因制造数据常含专有信息。MachineMetrics提供解决方案包括自动化数据转换引擎标准化数据结构以便一致报告分析。我们还提供边缘计算设备、便捷可扩展即时云传输，仅用最佳最新安全协议和加密数据传输存储分析。

最后但同样重要，培养积极拥抱数据使用的职场文化。例如，MachineMetrics让车间工人直接在机器旁平板输入数据，为采集数据添加人类语境层。这种互动性、实时报告、减少停机、减少损坏工具和废品，导致员工乐于拥抱数据驱动文化。

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