如今，生產行業(yè)被描述為大數(shù)據(jù)，智能工廠，工業(yè)4.0和物聯(lián)網（IoT）等術語。這些術語都與第四次工業(yè)革命有關，第四次工業(yè)革命的特點是制造技術的自動化和數(shù)據(jù)交換。使機器和產品本身甚至員工可以通過傳感器，條形碼，GPS信號相互通信，同時創(chuàng)建每次交互的記錄。 ?

制造業(yè)是受大數(shù)據(jù)趨勢和可能性影響最大的行業(yè)，因為它產生的數(shù)據(jù)的性質和數(shù)量。大多數(shù)制造商剛剛開始發(fā)現(xiàn)使用大數(shù)據(jù)工具的潛力，但最大的制造商中已經有一些先驅者提供了一些大數(shù)據(jù)用例。

1.風險管理

供應鏈管理有許多不同的領域，大數(shù)據(jù)可以提供重要幫助。
供應商現(xiàn)在可以選擇與合作伙伴和客戶共享他們的生產數(shù)據(jù)，從而為雙方創(chuàng)造完全透明和高效的溝通渠道。通過這種方式，制造商可以準確地查看供應商是否延遲生產或及時，然后調整所有相關流程并避免等待時間。
質量數(shù)據(jù)也可以以相同的方式共享，制造商可以在收到零件之前從供應商處獲得所有與生產和產品相關的質量指標。
通過更好地了解供應商質量水平和其他績效指標，制造商可以清楚地了解其供應商組合，并在供應商合同談判時掌握有見地的數(shù)據(jù)。
提供供應商生產和質量信息還可以提供更好的風險管理所需的所有數(shù)據(jù)和見解。供應商依賴關系是可量化的，允許制造商在戰(zhàn)略風險管理方面做出基于事實的決策。

2.構建訂單配置

制造“訂購產品”成為一種趨勢，不僅在汽車行業(yè)，而且在航空，計算機服務甚至消費品領域。按訂單生產（BTO）生產方法是一種非常有效且有利可圖的商業(yè)模式。但是，為了從中看到真正的增長，需要有一個定義明確的數(shù)據(jù)平臺來分析客戶行為和銷售數(shù)據(jù)。制造商需要能夠訪問所有銷售數(shù)據(jù)，并能夠進行精確的預測分析，以預測每種可能配置的訂單量，并相應地調整其供應鏈。此外，還需要銷售和生產數(shù)據(jù)分析來確定每種產品配置的盈利能力。通過這種方式，制造商可以定義其理想的產品組合，以便在給定時間內實現(xiàn)最高的收益。

3.提高產品質量

產品質量維護是制造商的首要任務。他們中的大多數(shù)已經擁有顯著提高質量水平和降低質量相關成本所需的數(shù)據(jù)，但只有極少數(shù)人能夠以提供可操作的見解的方式連接他們的數(shù)據(jù)源。

在測試中使用預測分析時可以節(jié)省大量成本。單個產品可能需要數(shù)千種不同的質量測試。如果使用模式識別和預測分析來確定真正需要的測試的數(shù)量和類型，而不是對所有項目執(zhí)行所有測試，則可以大大減少所需測試的數(shù)量。

通過大數(shù)據(jù)分析，還可以顯著提高生產線質量。傳感器數(shù)據(jù)分析可以及早發(fā)現(xiàn)制造缺陷，從而減少與調整生產過程相關的時間和成本。 ?

4.售后

即使由于生產過程中的最小錯誤，保修和召回的成本也很容易失控。借助大數(shù)據(jù)，可以避免或預見保修或召回問題，從而可能節(jié)省大量資金。這些保修相關成本往往與制造過程的質量直接相關，因此處理生產數(shù)據(jù)的智能分析工具可能對制造過程和制造的產品質量產生重大影響。

5.跟蹤日常生產

為了優(yōu)化生產質量和產量，制造商需要從他們的生產線獲得每日數(shù)據(jù)流，以便實時查看差異和機會。這包括來自生產機器的傳感器數(shù)據(jù)以及與運營數(shù)據(jù)正確鏈接在一起的財務信息，以便進行分析。通過允許員工徽章和生產線單元之間的數(shù)據(jù)交換，還可以實時跟蹤員工數(shù)據(jù)。

因此，只要有合適的工具可用于數(shù)據(jù)分析，來自生產線的所有數(shù)據(jù)都會為優(yōu)化，成本節(jié)約和預防創(chuàng)造持續(xù)的機會。

6.數(shù)據(jù)驅動的企業(yè)增長

通過使用大數(shù)據(jù)，可以快速比較不同站點的性能，并找出差異的原因。除內部生產和銷售數(shù)據(jù)外，還可以分析整個市場，構建假設情景并使用預測模型。

獲取這些類型的見解意味著可以根據(jù)事實數(shù)據(jù)回答與全球增長戰(zhàn)略相關的問題。在收集和分析相關數(shù)據(jù)后，諸如在何處開設新工廠，應該重新定位/關閉哪個公司站點或是否引入新產品等問題都很容易回答。

7.預防性和預防性維護

由于現(xiàn)有的傳統(tǒng)傳感器技術，可以從幾乎任何類型的機械或消費產品中實時收集和分析操作數(shù)據(jù)。

當使用模式識別方法分析操作數(shù)據(jù)時，可以提前預測即將發(fā)生的故障和維護需求。這樣可以防止與維護相關的停機時間和成本。同時，預防性維護將通過防止不可逆轉的故障大大延長機器的使用壽命。

預測性維護是一種不僅用于工業(yè)而且用于消費產品的現(xiàn)象，通常對維護的需求將取決于產品的使用。在消費電子產品中，生產者經常跟蹤設備上的消費者活動，然后提前通知最佳維護時間。這創(chuàng)造了理想的用戶體驗，同時大大降低了制造商的維護和保修成本。

8.架空跟蹤

間接成本決定了每個制造商的盈利能力。為了對這些成本進行真正的控制和可視性，需要使用連接數(shù)據(jù)源和高級分析功能的大數(shù)據(jù)環(huán)境。
部分標準化是可以極大地促進降低供應商相關成本的重要領域之一。它可以顯著減少零件和供應商的擴散。這不僅節(jié)省了成本，還節(jié)省了管理零件數(shù)據(jù)的時間。
人工成本跟蹤是另一個可能影響間接費用的重要領域。制造業(yè)平均30-40％的間接費用是由人工成本決定的。因此，關鍵是不僅要將工作角色和工資與某些流程聯(lián)系起來，還要與個人聯(lián)系起來。可以使用放置在車間的傳感器跟蹤員工徽章。通過這種方式，制造商可以確定流程中每項任務的確切成本，并分解為個人。

9.測試和模擬新的制造過程

在實施新產品或新工藝時不必承擔風險的那一天，制造業(yè)已經到來。制造過程和產品都可以在生產/實施之前進行測試。這可以歸功于數(shù)字雙胞胎，虛擬現(xiàn)實環(huán)境和制造過程模擬。使用此類環(huán)境和工具可以使制造商消除決策過程中的風險。制造公司所謂的數(shù)字化轉型的目標是實施這樣的數(shù)據(jù)平臺，使戰(zhàn)略決策成為一門科學。 ?

10.物流

在物流方面，大數(shù)據(jù)的使用不如其他制造領域廣泛使用。倉儲和運輸都是大數(shù)據(jù)工具可以使用的領域，投資回報率很高，但是，世界上只有少數(shù)公司在運營數(shù)據(jù)驅動的物流服務。倉儲自動化的先驅是DHL，亞馬遜和Ocado，僅舉幾個例子。這些公司用智能機器人取代了大部分人力資源，這些機器人系統(tǒng)地在倉庫中移動來挑選和收集每個單獨的交付項目。這些公司的交付速度呈指數(shù)級增長，人工和人為錯誤的成本也隨之消失。

一些最大的物流和制造公司的運輸也正在發(fā)生變革。大數(shù)據(jù)基礎設施使他們能夠實時跟蹤貨物，天氣和道路狀況。這樣，當由于任何變化而可以實現(xiàn)更快和/或更具成本效益的路線時，卡車可以在途中隨時轉向。可以避免自然災害和其他不可預測的事件，為一些最大的運輸商每年節(jié)省數(shù)百萬美元。

總結

要存儲的數(shù)據(jù)量每天都在增長，數(shù)據(jù)采集不再是問題。挑戰(zhàn)在于理解數(shù)據(jù)，揭示數(shù)據(jù)中的模式并將其用于運營改進并支持戰(zhàn)略決策。

今天的制造企業(yè)必須找到一種方法來處理和處理這些前所未有的數(shù)據(jù)量。并非所有生成的數(shù)據(jù)都能提供有用的信息，但根據(jù)估計，33％的數(shù)據(jù)在分析時可能很有用。然而，只有0.5％的可用數(shù)據(jù)由公司處理。這意味著制造商沒有使用剩余的32.5％的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以為他們提供有價值的業(yè)務洞察和收入增長。

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