在制造業(yè)中實(shí)施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略時(shí)要考慮的挑戰(zhàn)

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本文討論了大數(shù)據(jù)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)生積極影響的多種方式。

在過(guò)去的200年中，我們已經(jīng)看到了多次工業(yè)革命浪潮。在當(dāng)前的第四次工業(yè)革命中，包括機(jī)器和設(shè)備在內(nèi)的所有事物都已連接到Internet。這些機(jī)器（即工廠，硬件傳感器，CCTV攝像機(jī)，機(jī)器人機(jī)械等）產(chǎn)生大量的工業(yè)數(shù)據(jù)，這是很有價(jià)值的。此數(shù)據(jù)不同于社交媒體，博客和其他來(lái)源生成的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。管理者，決策者，政策決定者使用工業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)流程，機(jī)器并預(yù)測(cè)未來(lái)需求。利用工業(yè)大數(shù)據(jù)可以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)和實(shí)時(shí)監(jiān)控，可以發(fā)現(xiàn)故障的可能性，并可以降低維護(hù)成本。例如，在化工廠中，深入了解管道中的流體/氣體流量可能有助于預(yù)測(cè)維護(hù)時(shí)間。制造業(yè)正在迅速采用大數(shù)據(jù)策略以提高效率和生產(chǎn)率。先進(jìn)的分析功能可幫助解碼復(fù)雜的制造流程，用自動(dòng)化算法替代人為制定的決策，并提高生產(chǎn)效率和速度。

什么是大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)是指在給定的時(shí)間范圍內(nèi)無(wú)法使用傳統(tǒng)方法存儲(chǔ)和處理的海量數(shù)據(jù)。能夠利用海量數(shù)據(jù)對(duì)行業(yè)有益，有大數(shù)據(jù)技術(shù)可用于處理如此大量的數(shù)據(jù)。例如，Hadoop是一個(gè)框架，旨在使用簡(jiǎn)單的編程模型通過(guò)商品硬件在分布式數(shù)據(jù)處理環(huán)境中存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。它可以高速和低成本地存儲(chǔ)和分析存在于不同機(jī)器中的數(shù)據(jù)。還有其他可用技術(shù)，例如MongoDB，Rainstor，Hunk等。

寶馬集團(tuán)依靠對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的智能使用來(lái)實(shí)現(xiàn)高效流程和優(yōu)質(zhì)質(zhì)量，這是從大數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價(jià)值的最佳范例。制造汽車會(huì)在整個(gè)價(jià)值鏈中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。寶馬集團(tuán)使用其智能數(shù)據(jù)分析數(shù)字化集群來(lái)選擇性地分析這些數(shù)據(jù)并增強(qiáng)其生產(chǎn)系統(tǒng)。智能數(shù)據(jù)分析的結(jié)果為提高生產(chǎn)和物流各個(gè)領(lǐng)域的質(zhì)量做出了有效的貢獻(xiàn)。

大數(shù)據(jù)在許多方面對(duì)制造業(yè)產(chǎn)生了積極影響

• 工藝改進(jìn)可提高產(chǎn)量并提高生產(chǎn)效率。（點(diǎn)擊查看如何使用大數(shù)據(jù)降低設(shè)備維護(hù)成本）
• 諸如“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”之類的方法比較了各種生產(chǎn)要素的影響。
• 供應(yīng)鏈管理的改善導(dǎo)致交貨時(shí)間縮短，風(fēng)險(xiǎn)降低。
• 個(gè)性化生產(chǎn)使企業(yè)能夠滿足個(gè)性化或特定需求以及更多需求。

實(shí)施中面臨的主要挑戰(zhàn)

• 確定需求

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是關(guān)于收集信息并使用它們來(lái)改變業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)方式的。一家制造公司在生產(chǎn)中執(zhí)行許多流程，因此了解大數(shù)據(jù)策略對(duì)改進(jìn)特定流程的需求至關(guān)重要。當(dāng)然，首先需要確定需要解決什么問(wèn)題，否則，我們可能無(wú)意識(shí)地探索大量不必要的數(shù)據(jù)，最后還希望能夠找到我們需要的東西。在大多數(shù)情況下，制造公司會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間和資源來(lái)捕獲隨機(jī)數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行處理，而這一行為在大多數(shù)情況下并沒(méi)有帶來(lái)任何好處。確定實(shí)際需求并收集可幫助您實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的數(shù)據(jù)是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。例如，如果公司需要解決庫(kù)存損失問(wèn)題，則要求該公司收集在倉(cāng)儲(chǔ)和存儲(chǔ)過(guò)程中產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)以供進(jìn)一步執(zhí)行。

• 數(shù)據(jù)選擇

內(nèi)部產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，例如客戶交易數(shù)據(jù)，內(nèi)部供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)和整個(gè)公司的許多績(jī)效數(shù)據(jù)。對(duì)于許多公司而言，單單處理這些數(shù)據(jù)是一個(gè)挑戰(zhàn)，但這由不是可以創(chuàng)造所有價(jià)值的地方，因此了解其他可用數(shù)據(jù)來(lái)源非常重要。例如，我們可以將天氣和氣候數(shù)據(jù)，交通模式數(shù)據(jù)，價(jià)格比較數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)帶入市場(chǎng)，以了解市場(chǎng)上還提供了哪些其他價(jià)格。確定要使用的數(shù)據(jù)，如何獲取數(shù)據(jù)，如何將其匯總為可在整個(gè)公司中使用的集成形式是一個(gè)挑戰(zhàn)。

• 轉(zhuǎn)型能力

大數(shù)據(jù)實(shí)施中最困難的部分是轉(zhuǎn)換功能，重要的是要了解數(shù)據(jù)的真正影響通常需要大量的策略，團(tuán)隊(duì)的努力和所花費(fèi)的時(shí)間。使具有適當(dāng)技能的人有能力使用最新的數(shù)學(xué)技術(shù)和最新的統(tǒng)計(jì)方法來(lái)處理數(shù)據(jù)并帶來(lái)收益。需要招募在行業(yè)中以相同方式工作多年的人員。建立一支由熟練專業(yè)人員組成的高效團(tuán)隊(duì)是一項(xiàng)真正的變革管理挑戰(zhàn)。在許多情況下，公司會(huì)聘用現(xiàn)有人員并對(duì)他們進(jìn)行新方法，新流程和新技能的培訓(xùn)，這需要用在不同環(huán)境中擁有豐富經(jīng)驗(yàn)的人員來(lái)補(bǔ)充現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)。

總結(jié)

隨著數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，制造公司正在應(yīng)用分析技術(shù)以更快的速度和效率獲得可觀的價(jià)值。 但是，在花費(fèi)數(shù)百萬(wàn)美元用于數(shù)據(jù)分析之后，由于仍未解決的挑戰(zhàn)，公司仍無(wú)法看到收益。這些挑戰(zhàn)發(fā)生在實(shí)施的所有級(jí)別，例如捕獲正確的數(shù)據(jù)，快速處理和分析數(shù)據(jù)。同樣，大數(shù)據(jù)缺乏情感智能，公司還必須想出對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生情感影響的方法。