善用大数据驱动制造业效率与创新
大数据指从连接设备收集的海量数据集，经分析生成数据驱动洞察。行业领袖用大数据识别模式和消费者行为、分析历史趋势优化运营效率、改进商业实践。
大数据兼具统计分析与消费者研究属性，是驱动价值的关键。制造业尤其如此，利用可落地的大数据洞察可能是实现更高时间和成本节约的关键。Honeywell 与 KRC 联合研究显示：有效利用大数据分析可将故障减少 26%、非计划停机时间减少近四分之一。
大数据行业整体预计 2023 年达 770 亿美元，44% 行业领袖认为大数据分析创造创新颠覆新路径。收集分析数据让企业更懂运营、客户、痛点，启用创新方法改善运营绩效。以下拆解大数据在制造业中的作用及利益相关者关键考量。
大数据与当下制造业
同一 Honeywell-KRC 研究显示：67% 制造业高管计划投资大数据，虽面临降本压力。大多数全球制造商已拥有实时车间数据用于统计评估——关键在于有效聚合分析。制造商善用大数据可在三大领域受益：
提升运营效率
制造商高度依赖最大化工具价值以提产、减低效、防故障。物联网连接设备可测量、记录、传输实时数据，挖掘改善绩效的洞察。
优化供应链与生产流程
供应链日益复杂，缺乏正确数据结构难以追踪测量。无稳健追踪和数据收集，企业难识别或衡量供应链低效和薄弱环节。大数据让制造商获得供应链每一步的更高可见性。凭此洞察，可通过消除冗余、自动化、优化供应商选择等精准精简优化流程。数据驱动供应链洞察还能揭示链条依赖，助企业制定备选方案、未雨绸缪。
风险识别与缓解
大数据也利于识别制造商运营潜在脆弱性。如分析设备磨损和过往故障数据，可更准预测设备寿命、规划维护。PWC 与 Mainnovation 报告显示：大数据驱动预测性维护可降成本 12%、延设备寿命 20%、提升正常运行时间 9%、助企业制定突发故障恢复预案。
备战制造业大数据未来
许多制造商用大数据优化内部运营，但可通过探索更广泛用例进一步推进大数据能力。
传统上制造商更擅长规模化生产而非产品定制。现在公司消费者体验质量可决定成败——90% 消费者愿提供个人信息换取个性化体验。大数据助制造商捕捉消费者行为微小变化，进而提供个性化体验和定制产品。具备实时更新的大数据缓存，让制造商能以常规大规模生产同等效率提前创建定制产品。
此外，大数据助制造企业迈向更安全工作环境。大数据驱动的预测性维护广泛采用可降工人健康安全风险 14%。利用数据驱动控制流程可降质量成本、提升产出。
大数据分析还可提升制造能效和可持续性。欧洲知名金属加工公司用大数据技术发现二氧化碳流量波动降低整体良率，随之原材料浪费降 20%、能源成本降 15%。若更多制造企业将大数据融入日常运营提能效，行业碳足迹可显著收缩。
大数据大有可为
制造企业可用大数据更高效运营、造更好产品、减浪费、省能源。但利益相关者应警惕盲目跟风，须先调研测试。先在小项目应用大数据分析、测结果、再分阶段推大项目。
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