制造数据如何帮助您的组织？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-05
现代制造业中的数据世界
到2025年随着数据领域呈指数级增长，预计将达到175 ZB，这有理由说明，与其他业务领域一样，制造业正在经历这种增长的根本影响，几年前采用计算机化技术的制造公司已经迈出了下一步，即将它们转变为智能数据驱动的企业，很容易明白为什么，制造业不断寻求提高效率，降低成本，释放生产力和盈利能力的方法，数据是确定在任何制造过程中可以在何处以及如何完成的关键工具，无论您的部门是生产，库存，仓储还是运输和其他物流部门，无论是什么部门，准确地了解您的运营方式以及可以在何处进行改进对于改善您的底线都是至关重要的。
从实际的角度来看，制造业的计算机化和自动化极大地增加了公司获取的数据
和云数据仓库或数据湖给企业存储这些大量数据的能力，但是只有当您可以准确地分析它并获得增强业务所需的见解时，它才有用，现代工厂到处都是构成物联网的机器，传感器和设备，它们都生成了性能跟踪数据的踪迹，制造商面临的挑战是实时捕获所有这些数据并有效地使用它们，为了实现这一目标，他们需要一个BI和分析平台，该平台可以将数据转化为可用于其业务的可行见解，而且可以通过制造设备本身内部网络边缘嵌入的分析来收集和组织大量此类数据。结果，您可以在生成信息的地方更快地获得洞察力，而无需IT团队收集，分析和生成报告，这既费时，又使用可以更好地应用于其他地方的资源。
在以下三个关键领域中，数据可为制造过程增加价值，从而使公司具有竞争优势。
一、数据如何促进产品开发
业务的每个部分都会生成大数据，分析来自不同来源的数据以识别流程，原因和结果之间的关系是帮助企业磨练其产品开发策略，制造流程，这些产品的营销和销售以及供应链和交付物流的一部分，确实，数据使公司能够更好地了解其客户，借助这些信息，它可以开发新产品或改进现有产品，以满足客户的需求，同时数据可以使公司了解潜在市场，从而可以判断创新带来的风险，因此可以在产品开发过程中减轻这种风险，因为制造商在生产前了解得越多，赌博就越少，此外从生产之前和生产期间的数据得出的可行见解可用于计划和磨练制造过程，并增强许多操作方面。
公司生产和安装适用于个人和商用车辆的改型产品，使轮椅可通行，通过使用BI和分析平台，提高了对不同市场中客户偏好的理解，数据使公司具有洞察力，可以推动需求的产品的生产，做出关于库存量乃至应提供何种产品折扣的明智决策，从而对销售率产生积极影响，有了这些新信息，可以看到更高的利润率。
二、数据改善并简化了生产质量控制
在制造过程中生成的大数据集的分析可以程度地减少生产缺陷并保持较高的质量标准，同时提高效率，减少时间并节省更多钱，嵌入式分析在质量控制和优化制造效率方面特别有价值，与人眼相比，计算机化和自动化的监控系统更加灵敏，准确，可以全天候更准确，更便宜地捕获差异，这种连续，智能，基于机器的检查显着减少了维护质量参数必不可少的测试次数，数据还可以用于计算延迟的可能性，识别，制定和实施备份计划。
嵌入式分析也比传统数据分析更快更自治
借助嵌入式分析，数据分析师不再需要将数据湖馈送到独立的云数据仓库，然后将数据合并并验证结果，机械中嵌入的分析技术可以在生成数据时完成工作，因此需要较少的数据分析师干预，决策可以直接受到数据的影响，并且可以使用更少的资源来加速流程，大数据有效地使制造商能够改善和简化其在生产和质量控制方面的流程。
这与制药，电子和航空零件制造等重资产行业特别相关
在这些行业中，卓越的资产管理对于高效且盈利的运营至关重要，某些处理环境（例如药品，化学药品和采矿）容易发生变化，加上这些行业中生产过程中元素的数量和复杂性，这些公司会发现保持过程的稳定性和均匀性具有挑战性，他们可以从高级分析中受益多，因为它为诊断和纠正过程缺陷提供了一种高度精细的方法，包括疫苗，激素和血液成分的生产，它们是使用活的，基因工程的细胞制成的，生产过程通常涉及监视数百个变量，以确保成分和所制造物质的纯度，使用相同的方法生产的两批特定物质，在没有说明的情况下，产量仍可能有很大差异，这会不利地影响产能和产品质量，并可能引起监管机构的高度关注。
先进的数据分析可以解决此问题
而不会产生巨大的成本，通过将制造过程划分为相关生产活动的集群，收集有关这些活动的数据，并分析数据以显示相互依存关系，可以确定过程中影响产量可变性的各个阶段，解决这些问题，每件产品的收益可以增加数百万元。
三、改善供应链并降低其风险
主要的制造过程需要大量的原材料和零件，这些原材料和零件一起构成了复杂的供应链，不可避免的是，供应链越大越复杂，它的风险就越大，更容易出现问题，许多供应链都在努力收集和理解它们生成的大量数据，这是因为大数据分析和认知技术（机器学习）为供应链带来了可见性，并帮助制造商对其进行管理，降低风险，提供更好的客户体验并因此具有竞争优势，分析数据可以确定问题发生的位置和方式，甚至可以预测可能发生延迟和其他问题的位置，因此强大的分析功能使制造商能够制定和实施应急计划，使他们能够使供应链与制造要求保持一致，维持生产进度并保持效率，这对于企业的持续绩效至关重要。
使变更适用于制造
到2025年随着数据领域呈指数级增长，预计将达到175 ZB，这有理由说明，与其他业务领域一样，制造业正在经历这种增长的根本影响，几年前采用计算机化技术的制造公司已经迈出了下一步，即将它们转变为智能数据驱动的企业，很容易明白为什么，制造业不断寻求提高效率，降低成本，释放生产力和盈利能力的方法，数据是确定在任何制造过程中可以在何处以及如何完成的关键工具，无论您的部门是生产，库存，仓储还是运输和其他物流部门，无论是什么部门，准确地了解您的运营方式以及可以在何处进行改进对于改善您的底线都是至关重要的。
从实际的角度来看，制造业的计算机化和自动化极大地增加了公司获取的数据
和云数据仓库或数据湖给企业存储这些大量数据的能力，但是只有当您可以准确地分析它并获得增强业务所需的见解时，它才有用，现代工厂到处都是构成物联网的机器，传感器和设备，它们都生成了性能跟踪数据的踪迹，制造商面临的挑战是实时捕获所有这些数据并有效地使用它们，为了实现这一目标，他们需要一个BI和分析平台，该平台可以将数据转化为可用于其业务的可行见解，而且可以通过制造设备本身内部网络边缘嵌入的分析来收集和组织大量此类数据。结果，您可以在生成信息的地方更快地获得洞察力，而无需IT团队收集，分析和生成报告，这既费时，又使用可以更好地应用于其他地方的资源。
在以下三个关键领域中，数据可为制造过程增加价值，从而使公司具有竞争优势。
一、数据如何促进产品开发
业务的每个部分都会生成大数据，分析来自不同来源的数据以识别流程，原因和结果之间的关系是帮助企业磨练其产品开发策略，制造流程，这些产品的营销和销售以及供应链和交付物流的一部分，确实，数据使公司能够更好地了解其客户，借助这些信息，它可以开发新产品或改进现有产品，以满足客户的需求，同时数据可以使公司了解潜在市场，从而可以判断创新带来的风险，因此可以在产品开发过程中减轻这种风险，因为制造商在生产前了解得越多，赌博就越少，此外从生产之前和生产期间的数据得出的可行见解可用于计划和磨练制造过程，并增强许多操作方面。
公司生产和安装适用于个人和商用车辆的改型产品，使轮椅可通行，通过使用BI和分析平台，提高了对不同市场中客户偏好的理解，数据使公司具有洞察力，可以推动需求的产品的生产，做出关于库存量乃至应提供何种产品折扣的明智决策，从而对销售率产生积极影响，有了这些新信息，可以看到更高的利润率。
二、数据改善并简化了生产质量控制
在制造过程中生成的大数据集的分析可以程度地减少生产缺陷并保持较高的质量标准，同时提高效率，减少时间并节省更多钱，嵌入式分析在质量控制和优化制造效率方面特别有价值，与人眼相比，计算机化和自动化的监控系统更加灵敏，准确，可以全天候更准确，更便宜地捕获差异，这种连续，智能，基于机器的检查显着减少了维护质量参数必不可少的测试次数，数据还可以用于计算延迟的可能性，识别，制定和实施备份计划。
嵌入式分析也比传统数据分析更快更自治
借助嵌入式分析，数据分析师不再需要将数据湖馈送到独立的云数据仓库，然后将数据合并并验证结果，机械中嵌入的分析技术可以在生成数据时完成工作，因此需要较少的数据分析师干预，决策可以直接受到数据的影响，并且可以使用更少的资源来加速流程，大数据有效地使制造商能够改善和简化其在生产和质量控制方面的流程。
这与制药，电子和航空零件制造等重资产行业特别相关
在这些行业中，卓越的资产管理对于高效且盈利的运营至关重要，某些处理环境（例如药品，化学药品和采矿）容易发生变化，加上这些行业中生产过程中元素的数量和复杂性，这些公司会发现保持过程的稳定性和均匀性具有挑战性，他们可以从高级分析中受益多，因为它为诊断和纠正过程缺陷提供了一种高度精细的方法，包括疫苗，激素和血液成分的生产，它们是使用活的，基因工程的细胞制成的，生产过程通常涉及监视数百个变量，以确保成分和所制造物质的纯度，使用相同的方法生产的两批特定物质，在没有说明的情况下，产量仍可能有很大差异，这会不利地影响产能和产品质量，并可能引起监管机构的高度关注。
先进的数据分析可以解决此问题
而不会产生巨大的成本，通过将制造过程划分为相关生产活动的集群，收集有关这些活动的数据，并分析数据以显示相互依存关系，可以确定过程中影响产量可变性的各个阶段，解决这些问题，每件产品的收益可以增加数百万元。
三、改善供应链并降低其风险
主要的制造过程需要大量的原材料和零件，这些原材料和零件一起构成了复杂的供应链，不可避免的是，供应链越大越复杂，它的风险就越大，更容易出现问题，许多供应链都在努力收集和理解它们生成的大量数据，这是因为大数据分析和认知技术（机器学习）为供应链带来了可见性，并帮助制造商对其进行管理，降低风险，提供更好的客户体验并因此具有竞争优势，分析数据可以确定问题发生的位置和方式，甚至可以预测可能发生延迟和其他问题的位置，因此强大的分析功能使制造商能够制定和实施应急计划，使他们能够使供应链与制造要求保持一致，维持生产进度并保持效率，这对于企业的持续绩效至关重要。
使变更适用于制造
当然，制造业早于智能数据分析的出现，在某些情况下，它要赶上新兴趋势还需要时间，尽管如此制造商知道要保持领先地位，他们需要采用涉及数据，分析，人工智能和机器学习的新流程和新技术，这些技术可以推动现代制造环境中的改进，这些环境面临过程复杂性，可变性，容量和速度的挑战。通过将智能数据技术应用于制造过程，公司可以满足和超过市场的需求和要求，预测并避免可能的风险，程度地减少浪费并减少问题，并保持高质量的标准，利用大数据的力量并实施正确的分析技术将确保制造商比以往任何时候都更有效率和成本效益地实现其业务目标。
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