Data telah ditangkap dalam pelbagai bentuk dan telah menjadi bahagian penting dalam proses selama berabad-abad - daripada penanda penjumlahan mudah dan nota kepada hamparan kompleks dan storan awan. Hari ini, jumlah dan volum data kompleks, atau data besar, yang dicipta dan disimpan adalah mengejutkan, dengan anggaran 2.5 bilion gigabait dijana setiap hari.
Dalam pembuatan, terdapat jumlah data yang berkembang pesat yang dicipta dan diedarkan dengan teknologi yang lebih pintar dan saling berkaitan seperti kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML) dan peranti Internet Perkara (IoT) kini disepadukan ke dalam sistem operasi.
Walau bagaimanapun, tanpa pemahaman yang mahir tentang penggunaan dan analisis data besar, data akan dikurangkan kepada nombor semata-mata.
Di antara penggunaan teknologi pembuatan pintar ini dan mengurus set data tradisional, pengeluar mempunyai lebih banyak titik data pada lantai kedai berbanding sebelum ini. Bagi mereka, mendapatkan pulangan yang lebih besar daripada pelaburan teknologi mereka pada masa hadapan akan bergantung kepada penyediaan model analisis yang canggih kerana ini akan membolehkan mereka mentakrif, mengkaji dan membuat kesimpulan yang ketara daripada data untuk membuat keputusan yang tepat bagi hasil perniagaan yang optimum. Dengan menggunakan tuas analitis yang betul, tiada data yang tertinggal di atas meja.
Jika automasi adalah mengenai kecekapan, maka analisis adalah mengenai kecerdasan
Perbincangan mengenai pembuatan moden selalunya berkisar pada teknologi yang direka untuk mengautomasikan proses bagi membolehkan kecekapan operasi pada skala. Dengan kedatangan Industri 4.0, kami telah menyaksikan kepantasan penggunaan teknologi ini meningkat, dan kadar transformasi digital telah dipercepatkan lagi sejak pandemik COVID-19 mendorong pendigitalan ke tahap yang lebih tinggi.
Banyak perniagaan kini berusaha untuk memacu kecekapan yang lebih tinggi dengan bantuan alat dan penyelesaian pintar. Walau bagaimanapun, membuat perbezaan antara cekap dan pintar adalah penting.
Sebagai contoh, penderia IoT yang berkuasa telah meningkatkan kecekapan proses dengan membolehkan keupayaan untuk memantau dan merekodkan aset pembuatan dalam masa nyata, seperti menjejak lokasi dan kandungan tong sampah di kemudahan pengeluaran secara maya dan mengautomasikan penambahan stok atas permintaan.
Walau bagaimanapun, penggunaan analitik yang berkuasa memperkenalkan tahap kecerdasan yang lebih tinggi yang memudahkan pengoptimuman. Analitis data membolehkan pengilang mengenal pasti kawasan untuk kecekapan lanjut dan pengurangan kos – sama ada dengan menyusun semula jujukan barisan pengeluaran, mengkonfigurasi semula produk menggunakan bahagian daripada tong tersebut atau mencadangkan komponen yang lebih menjimatkan.
Terima kasih kepada analitik data, pengeluar kini boleh selangkah lebih dekat ke arah peningkatan berterusan dan sasaran pengoptimuman proses mereka, menjadikannya satu lagi ciri utama kilang pintar. Oleh itu, adalah penting bagi syarikat pembuatan untuk memanfaatkan data dengan berkesan, menambah satu lagi lapisan kecerdasan pada operasi mereka untuk membantu mereka mengenal pasti dan membetulkan jurang sambil meningkatkan proses sedia ada. Walaupun ia mungkin menjadi cabaran bagi sesetengah pihak, ini boleh dicapai dengan melaksanakan rangka kerja dan alatan penanda aras seperti Indeks Kesediaan Industri Pintar (SIRI) supaya syarikat boleh memacu dan menskalakan transformasi digital serta meningkatkan operasi dan proses mereka dengan lebih jauh lagi.
Daripada kilang automatik sepenuhnya kepada ekosistem pembuatan autonomi
Pembuatan telah menyaksikan perubahan yang saksama selama bertahun-tahun, berkembang dengan ketara dengan setiap gelombang gangguan baharu. Peralihan daripada melabur dalam teknologi baharu secara ad-hoc kepada membina kilang pintar dengan pelan transformasi digital yang disempurnakan dari bawah sudah pun dijalankan. Tetapi pemimpin industri yang berwawasan ingin mengetahui perkara seterusnya dan langkah yang diperlukan untuk sampai ke sana.
Memandangkan lebih banyak data dimanfaatkan dan dianalisis oleh kilang moden masa hadapan, kilang ini juga mula belajar cara menilai konteks, menyesuaikan diri dengan kekangan, dan mengambil tindakan yang paling hampir sejajar dengan hasil yang dipratentukan oleh organisasi - dengan sedikit atau tiada campur tangan manusia. .
Dari masa ke masa, kuasa analitik dan automasi data boleh menggerakkan kilang pintar generasi seterusnya, yang membawa kepada ekosistem pembuatan yang benar-benar autonomi yang merupakan kemuncak usaha awal Industri 4.0. Walaupun Industri 5.0 masih berada di kaki langit yang jauh, permulaan ekosistem pembuatan autonomi akan menjadi satu langkah yang jelas daripada Industri 4.0.
Peranan utama yang dimainkan oleh analitik data canggih ditetapkan untuk menjadi ciri penentu era seterusnya dalam pembuatan di mana pengeluaran dapat mengimbangi pengeluaran besar-besaran dengan lancar dengan permintaan untuk penyesuaian.
Analisis data: tulang belakang transformasi pembuatan
Transformasi digital dan teknologi pintar serta saling berkaitan telah memberikan tahap kejayaan yang lebih tinggi kepada pengeluar hari ini berbanding sebelum ini. Sepanjang proses pendigitalan, mesin canggih dan sistem yang kompleks, bersama-sama dengan data besar, AI, ML dan IoT, telah membantu menjana tenaga kilang generasi akan datang dan memaksimumkan keupayaan mereka. Walau bagaimanapun, pergunungan data yang dijana dalam kilang moden tidak akan berguna tanpa tulang belakang penting analisis data untuk mentafsir dan mengekstrapolasi maklumat kritikal yang boleh diambil tindakan.
Dengan analitik data, kilang masa depan dan ekosistem autonomi sepenuhnya boleh menjadi realiti sebagai sebahagian daripada peringkat lanjutan Industri 4.0. Walau bagaimanapun, untuk pengilang mencapai fasa seterusnya ini, mereka mesti memahami kekurangannya dan cara mereka boleh menangani potensi jurang. Dengan SIRI, penanda aras khusus industri yang jelas dan peta jalan yang jelas akan membuka jalan ke arah transformasi yang dicari oleh pengeluar.
Ingin menjalani penilaian SIRI untuk melihat prestasi syarikat anda di kalangan rakan sebaya anda? melawat https://siri.incit.org/assessment/request-assessment atau hubungi kami di [email protected] untuk belajar lebih lagi.
