Let’s Talk Big Data in manufacturing: transforming the industry and operations
來源：司馬渡
在圍繞大數據、自動化和物聯網的討論中，人們往往將注意力放在了技術、傳感器和數據收集設備上，而忽視了如何利用分析學，來創造商業利潤。
企業應該少擔心一些「物」，而應更加註重這些「物」是如何改變其組織和商業過程的，從而提升營運績效。
迄今為止，製造作業一直將主要精力，集中在優化實物資產上。它們著眼於改進垃圾處理能力、改善其供應鏈和實現工廠車間的精益營運。這些努力和考量，主要是集中在成本上，旨在削減採購成本、加工成本和執行成本，創造更高效的庫存級別。
然而今天的製造業，處處都離不開數據——如整個公司的企業資源計劃系統(ERP)、產品生命週期管理系統(PLM)、製造執行系統(MES)、供應商關係管理系統(SRM)、機械工具、電子表格、文件和文件夾。
企業外圍也離不開數據，它貫穿供給側和銷售面的合作價值鏈。合理的工業物聯網策略目標，是打破組織、程序、數據和系統的筒倉效應，自動收集營運數據。
如果企業能夠對其數據，進行廣泛深入和智慧的分析利用，那麼它們將會取得巨大的營運紅利。
如果企業能夠對其數據，進行廣泛深入和智慧的分析利用，那麼它們將會取得巨大的營運紅利。
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| Beyond Big Data: Harnessing the Industrial Internet for Wind Power |
少數大膽的製造商正在進行實驗測試，它們部署了一組充分利用大數據、自動化和物聯網的技術，來創造工業物聯網(IIoT)，用以改善員工健康與安全、降低財務風險，並創造巨大的商業價值。
下面列舉了製造商，將工業物聯網推向智慧業務應用的六種案例：
下面列舉了製造商，將工業物聯網推向智慧業務應用的六種案例：
1.迅速覈算成本：
在許多行業，製造功能被當做產品管理小組，或銷售團隊的內部供應者，因而必須在投標期間，和商業開發週期內，提供成本估算。嚴峻的市場形勢，要求對特殊設備的參考價格，進行迅速的成本覈算，這種迅速的轉變，往往成為企業能否取得大訂單的決定性因素。
在許多行業，製造功能被當做產品管理小組，或銷售團隊的內部供應者，因而必須在投標期間，和商業開發週期內，提供成本估算。嚴峻的市場形勢，要求對特殊設備的參考價格，進行迅速的成本覈算，這種迅速的轉變，往往成為企業能否取得大訂單的決定性因素。
包括命中率、顧客偏好、內存需求、以往的投標記錄、執行過的項目，和產品界定在內的歷史數據，必須組合起來形成一種工業物聯網策略，從而告知投標反饋結果、減少生產週期並提升投標質量。
2.不合格報告(NCR)分析：
製造機構經常收集，出現在工廠車間的不合格事件有關數據點。當產品、過程或程序不符合設置的標準時，不合格報告就生成了。
它也可以反映重大缺陷。不合格報告通常被用來作為一種，盡可能減少失誤，阻止瑕疵產品和設備流向消費者的工具。工業物聯網技術，能夠有助於分析不合格報告數據，找出不合格報告之間的關係，並對未來的不合格情況進行預測。
3.廠級負荷優化：
企業銷售與運作計劃(SOP)進程，是製造企業的核心。它們不僅能夠使管理，保持對商業的控制，還能創造出一種整合策略，業務計劃和戰術，日常操作的指揮和控制系統。
企業銷售與運作計劃，能夠指導朝向長期商業目標的日常操作和月計劃，並能使製造商、供應商和消費者保持一致。
根據產品的生命週期，企業銷售與運作計劃進程，能夠明確負荷預測，這有助於企業決定，在哪個車間製造產品—從而為廠級負荷奠定了基礎。該決定對營運績效和財務績效很有意義。
歷史負荷、行業排放量、執行的項目、範圍變更和消費者行為都是能夠優化廠級負荷的數據點。為了瞭解和平衡負荷優化權衡，這需要工業物聯網策略。
4.車間作業改進：
製造商們對添加在機器上，用於預防性維護，和狀態監測的低成本傳感器的使用，逐漸開始感興趣。一些製造商們發現，無線連接和大數據處理工具，能夠使實際績效數據收集，和設備健康監控，更便宜且更容易。
製造商們對添加在機器上，用於預防性維護，和狀態監測的低成本傳感器的使用，逐漸開始感興趣。一些製造商們發現，無線連接和大數據處理工具，能夠使實際績效數據收集，和設備健康監控，更便宜且更容易。
例如，關鍵的機械工具，必須要在一定的溫度，和擺陣幅度內營運。傳感器能夠在工具偏離這些規定的參數時，進行有效檢測併發出警告，從而有助於預防機械故障。
當關鍵設備失靈時，操作將會停滯並延誤準時交貨，這會導致項目延期並使成本上升。
工業物聯網方案中的大數據，能夠幫助改善設備綜合效率(OEE)、減少設備故障，並提供主動維護，以減少或消除停工時間。
工業物聯網方案中的大數據，能夠幫助改善設備綜合效率(OEE)、減少設備故障，並提供主動維護，以減少或消除停工時間。
5.供應商和供應鏈：
獲取實時的供應鏈資訊，有助於在問題發生之前，就能鑒別出來，減少存貨，並降低資本需求。
工業物聯網能夠有助於製造商，更好地理解這一資訊。通過將工廠和供應商連接起來，涉及供應鏈的各方，能夠追蹤相互之間的依存關係、物流和製造週期。
工業物聯網系統可以進行位置跟蹤、庫存遠端監控，並報告穿過供應鏈的零件和產品。它們還可以收集配送資訊，並將其回饋到企業資源計劃、產品生命管理週期，和其它系統之中。
6.健康、安全和環境：
用於健康、安全和環境的關鍵績效指標(KPIs)包括日常營運期間的傷殘率和致病率等數據、短期和長期缺席情況、虛驚事件、汽車事故和財產損害或丟失。
這些測量值通常儲存在無數的系統、電子表格和郵箱之中，而且僅在管理評審，或審計期間偶有提及。滯後的指標不再有任何的關聯價值，而公司也往往很少進行徹底的原因分析。
一個界限清楚的工業網路和分析學策略，將有助於解決健康安全和環境問題。
一個界限清楚的工業網路和分析學策略，將有助於解決健康安全和環境問題。
儘管企業可能都能普遍意識到了它們的碳排放，但是卻經常錯過划算的測量系統和建模/績效管理工具來優化能源和熱量。
使用工業物聯網和自動化，來監測空調體系和電力網路等環境，控制能縮減成本，因為它們幫助公司，更好地瞭解適用節約的模型運算，並避免尖峰需求收費。
將天氣數據和預測建模整合在一起，也有助於減少能源成本和計劃的能源使用，這是製造成本的一個大的組成部分。
將天氣數據和預測建模整合在一起，也有助於減少能源成本和計劃的能源使用，這是製造成本的一個大的組成部分。
一共有六種能夠代表利用大數據、分析學和自動化技術，來開展工業物聯網，實際和實地使用的案例。需要考慮如何從這些先進和互聯的技術中，獲益的製造商需要遵循下列原則：
明確界定具體使用情況中的商業價值，並將其置於預算限度的首位;
仔細考慮如何有效控制數據，並防止它們被偷竊或遭到誤用;
決定哪種分析解法和數據管理系統，最有助於實現你的目標;
雇用系統整合專家，來優化貫穿全然不同的資訊技術應用架構的解決方案;
確保有足夠的技能來分析數據並提出建議;
找出擁有技術能力，和該領域學科知識專長的合適供應商，來幫助實現你的商業目標。
為啓動你的工業物聯網策略，請將相關領導和利益相關者，安排到一起，開一個創新研討會，幫助他們更好地瞭解相關概念，和其它公司是如何將這些技術，應用到工作環境中去的。
集體討論你公司的價值定位，包括可能出現的潛在機會。試著從一到兩個試點項目開始，記得這些項目的商業需求要最高，數據最有效。
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