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利用制造数据分析使工厂现代化

振工链 2020-10-23 21:26 发文

新冠大流行改变了多少公司认为数字化转型及其数据使用的必要性。创新使许多组织变得更加面向软件更多信息尽在振工链

数据收集可以帮助组织优化运营,降低成本并提高效率。可以在组织内部识别和纠正低效率问题,从而简化整个流程,并随后提高生产线的总体投资回报率。

随着传感器的日益成熟以及用于分析的实时数据的可用性,制造商可以快速适应并在日益复杂和多变的外部环境中保持敏捷。

最佳实践

在像新冠这样的全球性大流行病毒中,制造商和组织做出明智的决定至关重要。数据分析将为您的工作提供巨大帮助。

从聪明的企业中收集大量数据后,至关重要的是,这些数据是可理解的,并且要对此数据提出正确的问题,以便可以采取措施。

“至关重要的是,制造商做出正确的决定,”“我们可以将内部和外部数据结合起来,以帮助组织更好地了解将来会发生什么事情的可能性。这样,公司可以做出更明智的决定。”

Goh说:“在这个关键时期,您想知道正在发生的事情,还希望预测将要发生的事情,然后同时对其进行优化。”

“由于新冠,至少在短期内,反应更加积极,因为您知道制造商将面临需求减少,分销减少,工人安全问题,原材料采购等问题。

Goh说:“而且非常重要的是它们的产品过时” “这样做的风险大大增加了。”

Goh补充说:“这是重新确定优先次序的情况。”

最终,制造商需要重新调整工作重点,并了解这段时间内重要的事情。Goh暗示,这就是分析可以提供帮助的地方。

Goh说:“短期内会很麻烦”“我们需要从'我们如何帮助他们'的角度出发,考虑如何采取积极措施,以实现从数据到决策的转变。”

Goh表示,这是技术之所在,从更广泛的意义上说,这改变了人们的思维方式和整体文化。

Goh说:“我们观察到的是,分析的成熟度确实会产生影响。”“并且至少在不久的将来,以一种或多种方式定义公司的估值。”

当然,组织面临的挑战是弄清楚如何激励这些努力,并在价值链中进行级联。

Goh说:“ 新冠有短期影响。” “我认为,从长远来看,我们看到了很多反弹的潜力,并可以帮助组织实现其在分析中的优先目标。”

优先事项

很难想象一个没有受到这种流行病影响的行业。SAS之类的公司在这方面没有什么不同,并且像每次危机一样,机遇与挑战并存。

但是,正如Goh所解释的那样,尽管新冠改变了组织结构,但它并没有改变公司的产品路线图,至少在短期内没有改变。

“鉴于当前的情况,我们还有其他事情,例如联系跟踪成为其中的重要部分。过去,对此并没有那么大的重视。”“鉴于当前的情况,也更加强调趋势的可视化。”

Goh补充说:“就我们的解决方案而言,它仍然是相同的,但是就用法而言,在许多情况下,对于新冠的要求,其应用方式却大不相同。” “例如联系跟踪,优化医院账单,甚至查看不同的趋势。”

Goh说,此外,在新冠之前,许多组织不仅适用于制造业,而且适用于其他辅助行业,因为始终存在着一种由内而外的方法。

从运营至上的方法的角度出发,并尝试针对市场需求构建一些东西。

“我们观察到的是从技术角度来看,现在已经从最初考虑外部因素然后再向内考虑转变。从内而外的角度来看。

Goh说:“发生的变化是,它已成为生态系统和互操作性的重要考虑因素。”

SAS改变了它的路线图,“我不会说很大的话。” 实际上,它非常适合我们一直以来制定的路线图。”

我们在产品和产品中经常强调的两个关键问题是基础设施的开放性。对于SAS,我们知道有一个繁忙的供应商生态系统,并且SAS通常希望成为任何组织的一员,因为知道我们在那里可以增强技术需求。

“通常,我们必须使用遗留环境和数据,因此从开放的基础架构角度来看,我们具有很高的可集成性。”

“第二点实际上是在编排方面。突出了跨行业的许多示例,这些示例从我们从数据编排中将数据纳入决策的能力方面进行了展示。对于以前从未开始做过的组织来说,这是一个大问题。”

分析的未来

如今,许多公司都实施描述性或反应性分析。最终,这将朝着预测性和最终规范性技术的方向发展。为了实现这一目标,除了物联网(IoT)和流分析之外,人工智能(AI)将扮演重要角色。

Goh说:“从新冠诞生的许多公司将开始重新构想其企业。” “他们将考虑组织如何处理这种性质或任何性质的下一次破坏。”

这将专注于围绕智能自动化的讨论。“智能将来自分析和AI,并处理从边缘流进来的数据。”

该数据可以是来自生产车间或生产线上的机器的数据。也可能是来自供应链,物流,交易系统的数据,也可能是来自市场,客户,社交媒体的数据。

因此,公司将考虑将所有这些数据流放在一起,对其进行操作以得出可操作的情报。

例如,这可以得出诸如“客户对产品的看法是什么”之类的结果。

Goh表示:“我们将看到分析在未来几年中将真正普及,人工智能将在制造业中变得越来越普遍。” “我们将看到更多的公司利用流数据和流分析,尤其是AI和IoT更多信息尽在振工链


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