Powszechnie uznaje się, że początki Przemysłu 4.0 miały miejsce w 2011 r., a obecnie, po ponad dziesięciu latach, sektor produkcyjny znajduje się w centrum rewolucji opartej na danych. WedługŚwiatowe Forum Ekonomicznebiałej księgi Przemysł 4.0 zachęci przedsiębiorstwa do połączenia sił w wzajemnie połączonych sieciach wartości w celu wykorzystania danych i aplikacji analitycznych do zwiększenia produktywności, rozwijania nowych doświadczeń klientów oraz wywarcia znaczącego wpływu na społeczeństwo i środowisko.
Według Gary’ego Colemana, globalnego doradcy ds. przemysłu i starszego doradcy klienta: Doradztwo Deloitte stwierdził, że „czwarta rewolucja przemysłowa jest wciąż w fazie początkowej”, ale w miarę dalszego rozwoju tej epoki, przemysł produkcyjny będzie w dalszym ciągu udostępniał bezprecedensową ilość danych, którymi będzie mógł zarządzać i które również będą musiały być chronione. Globalny rynek oprogramowania do ochrony danych odnotowuje wykładniczy wzrost, do którego częściowo przyczyniło się przyjęcie Internetu rzeczy (IoT) w różnych sektorach. W rezultacie złożona roczna stopa wzrostu (CAGR) osiągnęła poziom 40,9 proc, podkreślając znaczenie prywatności i bezpieczeństwa danych w tym kluczowym momencie.
Wzrost liczby procesów opartych na danych w produkcji
Jeśli matematyk Clive Humby ma rację i „dane to nowa ropa naftowa”, producenci korzystają z kopalni informacji, które mogą wykorzystać do podejmowania kluczowych decyzji. Sektor produkcyjny dysponuje większą ilością danych niż kiedykolwiek wcześniej dzięki rozwojowi transformacji cyfrowej, która zapoczątkowała w sektorze produkcyjnym przełomowe trendy, takie jak Internet rzeczy, uczenie maszynowe, dane i analityka oraz hiperpersonalizacja. Wszystkie innowacyjne technologie, choć transformacyjne, generują jednocześnie dużą ilość danych do analizy.
W miarę jak przemysł produkcyjny staje się coraz bardziej zależny od danych, tym większe będzie zapotrzebowanie na zaawansowane narzędzia analityczne i solidne środki bezpieczeństwa danych. W ankiecie branżowej obejmującej mniej więcej 1300 dyrektorów produkcyjnych trzy kwarty wskazali, że zapotrzebowanie na zaawansowane analizy potrzebne do podejmowania prawidłowych decyzji staje się coraz bardziej krytyczne dla przedsiębiorstw, znacznie większe niż trzy lata temu. Ponadto do analizowania spostrzeżeń i zarządzania napływem danych potrzebny będzie wykwalifikowany personel przeszkolony w zakresie analizy danych, sztucznej inteligencji i zaawansowanej analityki.
Aby skutecznie wdrożyć procesy oparte na danych, producenci muszą pokonać kilka przeszkód. WedługHarvard Business ReviewBlokery te obejmują przechwytywanie i analizowanie dużych ilości danych, skuteczne nadzorowanie łańcuchów dostaw oraz nawigację po technologiach i produkcji internetowej. Niemniej jednak zalety produkcji opartej na danych, takie jak zwiększona wydajność i zaawansowane podejmowanie decyzji, sprawiają, że jest to istotne podejście do przyszłego rozwoju branży.
W jaki sposób dane napędzają inteligentną i zrównoważoną produkcję?
Przemysł 4.0 otwiera wiele zrównoważonych możliwości, ale może być również szkodliwy dla producentów, którzy nie angażują się w globalne inicjatywy w zakresie ochrony środowiska, społeczeństwa i zarządzania (ESG). Producenci ryzykują utratę reputacji, pozostanie w tyle za konkurencją lub staniem się przestarzałymi produktami w branży. Jednakże dzięki inteligentnym danym wynikającym z transformacji cyfrowej przemysł produkcyjny może wdrożyć innowacje i otworzyć nowe zrównoważone ścieżki.
Dane wspomagają inteligentną i zrównoważoną produkcję poprzez monitorowanie w czasie rzeczywistym, konserwację predykcyjną i optymalizację procesów, co prowadzi do minimalizacji odpadów, zwiększonej wydajności i zmniejszonego wpływu na środowisko. Jeśli przemysł produkcyjny będzie w stanie wykorzystać lawinę danych uzyskanych dzięki cyfryzacji, dużym zbiorom danych i zaawansowanej analityce, będzie mógł zacząć wspierać optymalizację procesów, ograniczać ilość odpadów i wreszcie zapewniać zrównoważony rozwój swoich procesów. To tylko niektóre z korzyści, jakie mogą odblokować producenci.
Potencjalne korzyści z wykorzystania danych na rzecz zrównoważonej produkcji
Według czwartego badania kadry kierowniczej Global Lighthouse Network ponad trzy czwarte (77 procent) ankietowanych menedżerów stwierdziło, że zrównoważony rozwój, produktywność i odporność to ich najwyższy priorytet, a dane mogą działać jako czynnik stymulujący poprawę wszystkich powyższych aspektów.
1. Poprawiona wydajność
Korzystając z analizy danych, producenci mogą zidentyfikować nieefektywności w swoich procesach produkcyjnych i zaradzić im, aby zoptymalizować wykorzystanie zasobów i zmniejszyć ilość odpadów. Robiąc Analityka danych Kolejną kluczową cechą inteligentnych fabryk są dane, które dodadzą dodatkową warstwę inteligencji do operacji, aby szybko identyfikować i naprawiać luki, jednocześnie ulepszając istniejące procesy.
2. Redukcja kosztów
Według Agencji Ochrony Środowiska Stanów Zjednoczonych (Agencja Ochrony Środowiska), zaangażowanie w zrównoważoną produkcję pozwoli odkryć wiedzę opartą na danych i może pomóc producentom w obniżeniu kosztów zasobów i produkcji poprzez optymalizację zużycia energii, zmniejszenie ilości odpadów i zwiększenie wydajności procesów.
3. Lepsza jakość produktów i usług
Produkcja z grubsza nadrabia dwie trzecie całkowitej światowej emisji GHG, ale wykorzystując dane i zaawansowane analizy, producenci mogą podnieść jakość swoich produktów i usług, co prowadzi do zmniejszenia ilości odpadów wynikających z defektów i zwrotów.
4. Zoptymalizowane łańcuchy wartości
Big data oferuje wiele możliwości, w tym wspieranie producentów w ulepszaniu i usprawnianiu ich łańcuchów wartości, zwiększaniu zwrotu z kapitału i zapewnianiu bardziej zrównoważonego charakteru ich działalności. Analiza McKinsey Global Institute wykazała, że istnieje siedem dźwigni big data na całym świecie łańcuch wartości, jak pokazano na poniższej infografice:
Wyzwania wykorzystania danych w zrównoważonej produkcji
Według Harvard Business Reviewwdrożenie danych doprowadziło do powstania Przemysłu 4.0 w Niemczech, Internetu Rzeczy (IoT) w Stanach Zjednoczonych i 物联网 (wù lián wăng) w Chinach. Każdy z nich koncentruje się na wykorzystaniu dużych zbiorów danych i analiz w celu przekształcenia produkcji, a mimo to pojawiły się znaczące wyzwania, do których należą:
1. Integracja danych
Jedna z najważniejszych przeszkód w stosowaniu danych polega na integracji różnorodnych zbiorów danych, takich jak ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane, pochodzących z różnych źródeł, z dziennikami maszyn, systemami korporacyjnymi i czujnikami. Harmonizacja tych odmiennych źródeł danych w sposób umożliwiający skuteczną analizę i wykorzystanie może być złożonym przedsięwzięciem.
2. Jakość i dokładność danych
Jesteś tak dobry, jak dane, które otrzymujesz, a aby dane produkcyjne były istotne, muszą być dokładne i wiarygodne. Jednak jakość danych może często być niejasna ze względu na takie czynniki, jak błędy czujników, brakujące dane lub nieprawidłowości w metodach gromadzenia danych.
3. Umiejętności analizy danych
Biuro Statystyki Pracy (BLS) prognozuje, że:36 procentwzrostu zatrudnienia w tej dziedzinie do 2031 r., ale jak wynika z raportu State of Data Science,63 procentrespondentów stwierdziło, że są umiarkowanie zaniepokojeni niedoborem talentów w danej dziedzinie. Ze względu na brak wykwalifikowanych analityków danych nie każdy producent ma luksus właściwej analizy dużych zbiorów danych w celu uzyskania praktycznych spostrzeżeń.
4. Bezpieczeństwo danych i prywatność
Wraz ze wzrostem ilości gromadzonych danych wzrasta ryzyko naruszenia bezpieczeństwa danych. Ataki ransomwarerośnie liczba cyberataków ze strony państw narodowych i ataków typu rozproszona odmowa usługi (DDoS), w związku z czym producenci muszą wdrożyć solidne środki bezpieczeństwa, aby chronić wrażliwe dane.
Zarządzanie danymi w produkcji
Inteligentne wykorzystywanie danych w branży produkcyjnej pomoże w przyjęciu zrównoważonych zasad, ale może również zaoferować cenne korzyści, takie jak obniżenie kosztów, zwiększona produktywność i zgodność z zasadami ESG, ale tylko wtedy, gdy priorytetem będzie zarządzanie danymi. Koszty dla producenta, który nie zastosuje się do ostrzeżeń rządów, będą wysokie i wyniosą grzywny, utratę reputacji, a ostatecznie niepowodzenie w biznesie.
Aby uniknąć ryzyka, producenci muszą mieć solidne podstawy zarządzania danymi, które definiują jasne zasady, procedury i obowiązki w zakresie zarządzania danymi w całym przedsiębiorstwie.
Przyszłość prywatności i bezpieczeństwa danych w zrównoważonej produkcji
Produkcja, tradycyjnie apionier produktywności, wkracza obecnie w erę Przemysłu 4.0, która przyniesie niespotykaną dotąd ilość dużych zbiorów danych i obietnicę znacznych zysków. Jednakże wraz z ekspansją branży na działalność globalną obejmującą rozszerzone łańcuchy dostaw, czynnik ryzyka również wzrósł.
Prywatność i bezpieczeństwo danych będą odgrywać kluczową rolę w transformacji sektora produkcyjnego w celu uwzględnienia wartości ESG oraz praktyk i inicjatyw w zakresie zrównoważonego rozwoju. W odpowiedzi producenci muszą szybko inwestować w technologie ochrony danych i przyjąć podejście przyszłościowe, ponieważ przyszłość zrównoważonej produkcji będzie projektowana przez tych, którzy będą o krok do przodu i skutecznie wykorzystywali swoje dane, zapewniając jednocześnie ich bezpieczeństwo i prywatność. Aby dowiedzieć się, jak to zrobić, znajdź więcej informacji na temat naszej misjiTutaj.
