随着工业4.0正在改变制造行业的发展，很多企业正在积极寻求利用数据的力量。74%以上的制造商认为数字化可以显著简化他们的制造和运营。
作为数字化的核心要素，数据是当今制造业最重要的战略成功因素。因此，无论是试点还是推出新产品，制造商都需要拥有强大的相关数据存储库。
传统上，采购数据和构建数据集一直是繁琐的过程，因为它们需要管理多个利益相关者的参与和跨职能的复杂性。因此，尽管业务领导者非常清楚数据对于实现战略优势的重要性，但由于缺乏完善的数据处理实践，使他们难以找到很好的解决方案。
敏捷业务运行在敏捷数据处理之上。毕马威公司的研究表明，67%的全球首席执行官认为数据是企业的新货币。然而，为了确保竞争优势，制造商需要定义明确的数据处理解决方案。
在这一背景下，需要了解制造行业采用数字化的一些主要原因，以及它可以为制造商带来的好处。
制造行业采用数字化的6大理由
从简化仿真和建模到改进人机和机机交互，在制造业中采用数字化有着一些无可辩驳的理由。
（1）连接性和计算能力
当今的制造链以传感器、物联网(IoT)、区块链等新时代数据源为特征。随着大量传入的数据量，需要强大的数据处理机制作为来源和目的地之间的可靠管道。
强大的数据处理框架简化了数据寻源，也就是从数据源收集或提取数据。无论数据源类型如何，它都会将来源与最终用户（机器或人）实现一致，具体取决于场景。可靠的数据传输可以确保一致的连接性，同时最大限度地提高相关机器的计算能力。
（2）分析和情报
无论是完美的生产计划、在装载为车队分配货物，还是确定机器维修点，没有分析就无法理解任何活动。然而，分析和情报依赖于接收准确的数据。
处理数据的方式对预处理阶段有影响。作为一系列必要的步骤，数据处理简化了数据来源、数据验证、数据转换和数据标准化。它帮助数据实现一致性，简化了数据分析和情报获取，从而提高了结果的准确性。
（3）人机交互
人机交互是数字化制造运营的重要组成部分。这些相互作用是如何发生的 它们说的是数据语言。机器生成数据，人类使用这些数据，对其解释以推动改进、扩展和实现更高的效率。
但是机器不需要直接以可解释的形式生成数据。因此，它需要在原始数据生成和最终用户最终接收之间插入一个处理框架。通过实施合适的数据处理方法，企业可以帮助利益相关者访问对判断流程的健全性至关重要的价值。
（4）模拟和建模
制造数字化的核心在于模拟。而远程控制机器访问的控制室，则完全依靠数据来衡量正在进行的操作执行的效率。
然而，模拟和建模需要在整个生命周期中根据场景处理数据。作为为现实生活决策提供关键见解的核心运营实践，拥有完美的模拟数据管理(SDM)变得非常重要。模拟数据管理(SDM)提供了成功管理数千个用于仿真、建模和分析的处理数据结构的能力。
（5）重新设计的性能
如果这不仅能够将性能提高50%～60%，而且至少将效率提高一倍或三倍，那么数字化支持是有意义的。最后，将现有效率水平提高300%～400%实际上利益当今的改进。对于要重新设计的流程，必须对其周围的数据进行改进，并充分发挥其潜力。
流程再造与数据处理成正比。因此，要充分利用数据的力量以达到更高级别的流程性能，企业需要一个适应性强且可扩展的数据处理框架。
（6）制造业数字化的好处
在谈到数字化在制造业中的重要性的原因之后，现在是人们衡量其真正好处的时候了。
●提高工作安全性
正确处理安全数据使工作安全智能能够突出需要注意的流程，从而提高安全性。因此，基于数据的安全增强逐步增强了整个安全机制，同时减少了工作时间和工作日的损失。
●流程一致性
高质量的数据处理改善了企业内部团队之间的协调和沟通。从技术上讲，它通过减少停机时间和实施更好的设备维护计划来提高设备性能。因此，质量数据简化了操作，并确保生成一致的输出。
●更容易执行操作
数据确实使操作易于执行。因为实时仪表板可以提供有关运营KPI的见解，并协助从机械师到运营负责人就开展必要的行动做出决策。因此，基于数据的运营管理使工人能够快速熟悉并轻松操作机器。
●数据驱动的文化
投资构建高质量的数据处理机制会自动创建数据驱动的流程管理文化。生命周期中的每个利益相关者都习惯于使用数据，这为企业的逻辑决策铺平了道路。
结论
更好的决策需要智能数据处理框架，它可以轻松解决数据复杂性并提取相关信息。
通过从数据中获取价值，制造企业可以取得成功，但他们发现自己面临着严峻的挑战。要成功采用数字化并简化流程，企业需要合适的数据处理合作伙伴。战略合作伙伴可以帮助企业解决数据过载问题，并通过将孤岛转变为集成生态系统来使运营改进与战略保持一致。
参考文章链接：https://www.manufacturingtomorrow.com/story/2022/02/digitization-in-manufacturing-top-5-reasons-benefits/18318/
作为数字化的核心要素，数据是当今制造业最重要的战略成功因素。因此，无论是试点还是推出新产品，制造商都需要拥有强大的相关数据存储库。
传统上，采购数据和构建数据集一直是繁琐的过程，因为它们需要管理多个利益相关者的参与和跨职能的复杂性。因此，尽管业务领导者非常清楚数据对于实现战略优势的重要性，但由于缺乏完善的数据处理实践，使他们难以找到很好的解决方案。
敏捷业务运行在敏捷数据处理之上。毕马威公司的研究表明，67%的全球首席执行官认为数据是企业的新货币。然而，为了确保竞争优势，制造商需要定义明确的数据处理解决方案。
在这一背景下，需要了解制造行业采用数字化的一些主要原因，以及它可以为制造商带来的好处。
制造行业采用数字化的6大理由
从简化仿真和建模到改进人机和机机交互，在制造业中采用数字化有着一些无可辩驳的理由。
（1）连接性和计算能力
当今的制造链以传感器、物联网(IoT)、区块链等新时代数据源为特征。随着大量传入的数据量，需要强大的数据处理机制作为来源和目的地之间的可靠管道。
强大的数据处理框架简化了数据寻源，也就是从数据源收集或提取数据。无论数据源类型如何，它都会将来源与最终用户（机器或人）实现一致，具体取决于场景。可靠的数据传输可以确保一致的连接性，同时最大限度地提高相关机器的计算能力。
（2）分析和情报
无论是完美的生产计划、在装载为车队分配货物，还是确定机器维修点，没有分析就无法理解任何活动。然而，分析和情报依赖于接收准确的数据。
处理数据的方式对预处理阶段有影响。作为一系列必要的步骤，数据处理简化了数据来源、数据验证、数据转换和数据标准化。它帮助数据实现一致性，简化了数据分析和情报获取，从而提高了结果的准确性。
（3）人机交互
人机交互是数字化制造运营的重要组成部分。这些相互作用是如何发生的 它们说的是数据语言。机器生成数据，人类使用这些数据，对其解释以推动改进、扩展和实现更高的效率。
但是机器不需要直接以可解释的形式生成数据。因此，它需要在原始数据生成和最终用户最终接收之间插入一个处理框架。通过实施合适的数据处理方法，企业可以帮助利益相关者访问对判断流程的健全性至关重要的价值。
（4）模拟和建模
制造数字化的核心在于模拟。而远程控制机器访问的控制室，则完全依靠数据来衡量正在进行的操作执行的效率。
然而，模拟和建模需要在整个生命周期中根据场景处理数据。作为为现实生活决策提供关键见解的核心运营实践，拥有完美的模拟数据管理(SDM)变得非常重要。模拟数据管理(SDM)提供了成功管理数千个用于仿真、建模和分析的处理数据结构的能力。
（5）重新设计的性能
如果这不仅能够将性能提高50%～60%，而且至少将效率提高一倍或三倍，那么数字化支持是有意义的。最后，将现有效率水平提高300%～400%实际上利益当今的改进。对于要重新设计的流程，必须对其周围的数据进行改进，并充分发挥其潜力。
流程再造与数据处理成正比。因此，要充分利用数据的力量以达到更高级别的流程性能，企业需要一个适应性强且可扩展的数据处理框架。
（6）制造业数字化的好处
在谈到数字化在制造业中的重要性的原因之后，现在是人们衡量其真正好处的时候了。
●提高工作安全性
正确处理安全数据使工作安全智能能够突出需要注意的流程，从而提高安全性。因此，基于数据的安全增强逐步增强了整个安全机制，同时减少了工作时间和工作日的损失。
●流程一致性
高质量的数据处理改善了企业内部团队之间的协调和沟通。从技术上讲，它通过减少停机时间和实施更好的设备维护计划来提高设备性能。因此，质量数据简化了操作，并确保生成一致的输出。
●更容易执行操作
数据确实使操作易于执行。因为实时仪表板可以提供有关运营KPI的见解，并协助从机械师到运营负责人就开展必要的行动做出决策。因此，基于数据的运营管理使工人能够快速熟悉并轻松操作机器。
●数据驱动的文化
投资构建高质量的数据处理机制会自动创建数据驱动的流程管理文化。生命周期中的每个利益相关者都习惯于使用数据，这为企业的逻辑决策铺平了道路。
结论
更好的决策需要智能数据处理框架，它可以轻松解决数据复杂性并提取相关信息。
通过从数据中获取价值，制造企业可以取得成功，但他们发现自己面临着严峻的挑战。要成功采用数字化并简化流程，企业需要合适的数据处理合作伙伴。战略合作伙伴可以帮助企业解决数据过载问题，并通过将孤岛转变为集成生态系统来使运营改进与战略保持一致。
参考文章链接：https://www.manufacturingtomorrow.com/story/2022/02/digitization-in-manufacturing-top-5-reasons-benefits/18318/
文章来源: e-works
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