從歷史上看，制造業在采用新興技術方面一直處于落后狀態，因為從生產線到后臺運營的業務流程本質上都與遺留應用程序相關聯，但這個問題正在迅速改變。面對競爭壓力，并受到整個經濟領域技術進步的推動，當今的制造業領導者正在尋求提高生產率，減少停機時間，簡化運營和供應鏈的新方法。

毫無疑問，數據是重塑業務格局的主要驅動力。例如，麥肯錫全球研究所（Mckinsey Global Institute）報告說，數據驅動型組織獲得客戶的可能性要高23倍。制造商認識到了這里的價值：IDC預測，到2021年，全球超過70％的制造商將使用數據來增強自動化和運營。正如數據已成為廣泛行業的驅動力一樣，制造業的下一次發展將依靠數據和分析來提高運營效率。通過利用新的數據源并以創新的方式利用這些信息，制造商將獲得更好，更有效的產品開發，供應鏈和生產能力。

重塑制造業

制造業已經在擁抱流和實時數據流。即時捕獲的數據用于及時調整并推動對設備維護，工作流路由，需求波動，供應鏈中斷以及其他各種因素的響應，這些需求有時甚至是自主的，從而提高了生產效率，從而降低了生產成本維護和優化供應鏈。但是，為了充分利用這種實時機會，制造商必須重新考慮他們的數據管理方法，這是有效利用數據的核心。

一些人將這種新興方法稱為“關聯制造”。這種由數據和分析驅動的制造愿景正在使這個傳統行業朝著更加高效和有效的運營模式發展，從而為企業，其股東和客戶帶來價值。

例如，某些制造商將利用實時過程監控來優化生產過程并管理物流。其他人將利用數據來驅動預測性維護，而不是按照嚴格的時間表執行維護。其他將利用高端分析工具，例如計算機視覺，該工具使用視覺圖像和視頻提要來推動改進的質量控制。

前5個數據和分析用例

通過利用數據并應用現代分析，制造商可以啟用一系列強大的用例。以下是一些最重要的用例的摘要，我們認為制造商可以在其核心上使用數據和分析：

• 實時過程監控

實時過程監控提供了操作狀態的一致實時視圖。? 他的數據更深刻地理解關鍵的傳感器參數和關鍵績效指標和措施，生產指標，如周時間，產率和缺陷率。

• 預測性維護

數據可以幫助制造商改善關鍵資產和生產設備的維修和保養流程。制造商可以不必依靠被動維護，而可以根據設備的實際情況，基于傳感器的數據預測維護需求，從而降低成本并提高效率。當此操作技術數據（傳感器數據）與信息技術數據（MES，ERP等）組合在一起時，可通過優化的停機時間安排，人力分配和降低的物流成本來實現強大的結果。

• 計算機視覺的質量保證

利用計算機視覺，制造商可以使用計算機以前所未有的速度和細節自動化視覺檢查，從而使計算機可以有效地管理質量保證，同時降低質量控制成本并防止整個制造過程中的缺陷。

• 吞吐量優化

制造商必須不斷改善和優化其各個工廠和生產單元的制造吞吐量。數據，分析和機器學習在動態識別和消除瓶頸，提高生產率，減少庫存并提高資產利用率方面起著至關重要的作用。

• 供應鏈優化

實時數據和高性能分析的涌入使供應鏈性能達到了新的水平-從簡單的用例（如提供庫存水平的可見性）到與實時庫存優化和轉換有關的更復雜的案例。所有這些以數據為驅動的現代增強功能，都在使制造變得更好，優化吞吐量并簡化了實現過程。

制造業的新數據范例

為了充分利用這些數據驅動的創新，制造商需要采用一種新的，更復雜的數據管理方法。他們希望能夠提取，處理，存儲，分析，建模任何類型的數據（結構化，非結構化或半結構化數據），而無論其位于何處（在邊緣，在工廠車間或在數據中）中心或任何公共，私有或混合云中。

為了從數據中獲得有意義的見解，當今的制造商需要轉向一個集成的多功能平臺，該平臺提供經過驗證的開放式數據管理工具和分析引擎。

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