ข้อมูลได้รับการบันทึกในรูปแบบต่างๆ และเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการมานานหลายศตวรรษ ตั้งแต่เครื่องหมายและบันทึกการนับที่เรียบง่าย ไปจนถึงสเปรดชีตที่ซับซ้อนและพื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ ปัจจุบัน ปริมาณและปริมาณของข้อมูลที่ซับซ้อนหรือข้อมูลขนาดใหญ่ที่ถูกสร้างและจัดเก็บนั้นมีจำนวนมหาศาล โดยคาดว่าจะสร้างได้ประมาณ 2.5 พันล้านกิกะไบต์ต่อวัน
ในการผลิต มีข้อมูลจำนวนเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วที่สร้างและแจกจ่ายด้วยเทคโนโลยีที่ชาญฉลาดและเชื่อมโยงถึงกัน เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) ที่รวมอยู่ในระบบปฏิบัติการแล้ว
อย่างไรก็ตาม หากไม่เข้าใจการใช้และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อย่างเชี่ยวชาญ ข้อมูลก็จะลดลงเหลือเพียงตัวเลขเท่านั้น
ระหว่างการใช้เทคโนโลยีการผลิตอัจฉริยะเหล่านี้กับการจัดการชุดข้อมูลแบบดั้งเดิม ผู้ผลิตจะมีจุดข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ ชั้นร้านค้า กว่าที่เคย สำหรับพวกเขา การได้รับผลตอบแทนที่มากขึ้นจากการลงทุนด้านเทคโนโลยีในอนาคตนั้นมาจากการมีแบบจำลองการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถกำหนด ศึกษา และสรุปข้อสรุปที่จับต้องได้จากข้อมูล เพื่อตัดสินใจได้อย่างถูกต้องเพื่อผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีที่สุด ด้วยการใช้คันโยกการวิเคราะห์ที่เหมาะสม จะไม่มีข้อมูลเหลืออยู่บนโต๊ะ
หากระบบอัตโนมัติเป็นเรื่องของประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ก็เกี่ยวกับความฉลาด
การอภิปรายเกี่ยวกับการผลิตสมัยใหม่มักจะเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพในการดำเนินงานในวงกว้าง ด้วยการถือกำเนิดของ อุตสาหกรรม 4.0เราได้เห็นความเร็วของการนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้เพิ่มมากขึ้น และอัตราของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลก็เร่งตัวยิ่งขึ้นไปอีกนับตั้งแต่การระบาดใหญ่ของโควิด-19 ได้กระตุ้นให้การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลก้าวไปสู่เกียร์ที่สูงขึ้น
ปัจจุบันธุรกิจจำนวนมากพยายามเพิ่มประสิทธิภาพให้มากขึ้นด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือและโซลูชันอัจฉริยะ อย่างไรก็ตาม การสร้างความแตกต่างระหว่างประสิทธิภาพและความชาญฉลาดเป็นสิ่งสำคัญ
ตัวอย่างเช่น เซ็นเซอร์ IoT ที่ทรงพลังได้เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการโดยทำให้สามารถตรวจสอบและบันทึกสินทรัพย์การผลิตแบบเรียลไทม์ เช่น การติดตามตำแหน่งและปริมาณของถังขยะในโรงงานผลิตแบบเสมือนจริง และการเติมสต็อกอัตโนมัติตามความต้องการ
อย่างไรก็ตาม การใช้การวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพจะทำให้เกิดความฉลาดในระดับที่สูงขึ้นซึ่งเอื้อต่อการเพิ่มประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ผู้ผลิตสามารถระบุพื้นที่สำหรับประสิทธิภาพและการลดต้นทุนเพิ่มเติมได้ ไม่ว่าจะเป็นโดยการจัดเรียงลำดับสายการผลิตใหม่ กำหนดค่าผลิตภัณฑ์ใหม่โดยใช้ชิ้นส่วนจากถังนั้น หรือแนะนำส่วนประกอบที่ประหยัดมากขึ้น
ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้ผลิตจึงสามารถเข้าใกล้เป้าหมายการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการได้อีกหนึ่งก้าว ทำให้สิ่งนี้เป็นคุณลักษณะสำคัญอีกประการหนึ่งของโรงงานอัจฉริยะ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญสำหรับบริษัทผู้ผลิตในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างมีประสิทธิผล โดยเพิ่มความชาญฉลาดอีกชั้นหนึ่งให้กับการดำเนินงานของตน เพื่อช่วยระบุและแก้ไขช่องว่างในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงกระบวนการที่มีอยู่ แม้ว่าอาจเป็นเรื่องท้าทายสำหรับบางคน แต่ก็สามารถทำได้โดยการใช้กรอบงานการเปรียบเทียบและเครื่องมือต่างๆ เช่น ดัชนีความพร้อมอุตสาหกรรมอัจฉริยะ (SIRI) เพื่อให้บริษัทต่างๆ สามารถขับเคลื่อนและปรับขนาดการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล และปรับปรุงการดำเนินงานและกระบวนการให้ดียิ่งขึ้นไปอีก
จากโรงงานแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบไปจนถึงระบบนิเวศการผลิตแบบอัตโนมัติ
การผลิตได้เห็นถึงส่วนแบ่งการเปลี่ยนแปลงที่ยุติธรรมตลอดหลายปีที่ผ่านมา โดยมีการพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญตามคลื่นลูกใหม่ของการหยุดชะงัก การเปลี่ยนจากการลงทุนในเทคโนโลยีใหม่แบบเฉพาะกิจไปเป็นการสร้างโรงงานอัจฉริยะพร้อมแผนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลอย่างละเอียดตั้งแต่ต้นจนจบกำลังดำเนินการอยู่ แต่ผู้นำในอุตสาหกรรมที่มีวิสัยทัศน์ต้องการทราบว่าอะไรจะเกิดขึ้นต่อไปและขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อไปให้ถึงจุดนั้น
เมื่อมีการควบคุมและวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้นโดยโรงงานสมัยใหม่แห่งอนาคต โรงงานเหล่านี้ก็เริ่มเรียนรู้วิธีประเมินบริบท ปรับให้เข้ากับข้อจำกัด และดำเนินการที่สอดคล้องกับผลลัพธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยองค์กรมากที่สุด โดยมีการแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย .
เมื่อเวลาผ่านไป พลังของการวิเคราะห์ข้อมูลและระบบอัตโนมัติสามารถขับเคลื่อนโรงงานอัจฉริยะรุ่นต่อไปได้ ซึ่งนำไปสู่ระบบนิเวศการผลิตแบบอัตโนมัติอย่างแท้จริง ซึ่งเป็นจุดสุดยอดของความพยายามในยุคอุตสาหกรรม 4.0 ในระยะเริ่มแรก ในขณะที่อุตสาหกรรม 5.0 ยังอยู่บนขอบฟ้าที่ห่างไกล รุ่งอรุณของระบบนิเวศการผลิตแบบอัตโนมัติจะเป็นก้าวที่ชัดเจนจากอุตสาหกรรม 4.0
บทบาทนำแสดงโดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ล้ำสมัยถูกกำหนดให้กลายเป็นคุณลักษณะที่กำหนดของยุคถัดไปในการผลิต ซึ่งการผลิตสามารถสร้างสมดุลระหว่างการผลิตจำนวนมากกับความต้องการในการปรับแต่งได้อย่างราบรื่น
การวิเคราะห์ข้อมูล: หัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงด้านการผลิต
การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและเทคโนโลยีที่ชาญฉลาดและเชื่อมโยงถึงกันทำให้ผู้ผลิตในปัจจุบันประสบความสำเร็จในระดับที่มากขึ้นกว่าเดิม ตลอดกระบวนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล เครื่องจักรขั้นสูงและระบบที่ซับซ้อน พร้อมด้วยบิ๊กดาต้า, AI, ML และ IoT ได้ช่วยขับเคลื่อนโรงงานแห่งยุคหน้าและเพิ่มขีดความสามารถให้สูงสุด อย่างไรก็ตาม ข้อมูลจำนวนมากที่สร้างขึ้นในโรงงานสมัยใหม่จะไม่มีประโยชน์หากไม่มีแกนหลักสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตีความและคาดการณ์ข้อมูลสำคัญที่สามารถดำเนินการได้
ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล โรงงานแห่งอนาคตและระบบนิเวศอัตโนมัติเต็มรูปแบบสามารถกลายเป็นความจริงได้ โดยเป็นส่วนหนึ่งของขั้นสูงของอุตสาหกรรม 4.0 อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ผู้ผลิตก้าวไปสู่ระยะต่อไป พวกเขาจะต้องเข้าใจว่าพวกเขาขาดจุดไหนและจะจัดการกับช่องว่างที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างไร กับ SIRIมาตรฐานเฉพาะอุตสาหกรรมที่กำหนดไว้อย่างดีและแผนงานที่ชัดเจนจะปูทางไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่ผู้ผลิตแสวงหา
ต้องการรับการประเมิน SIRI เพื่อดูว่าบริษัทของคุณมีราคาเป็นอย่างไรเมื่อเทียบกับบริษัทอื่นๆ เยี่ยม https://siri.incit.org/assessment/request-assessment หรือติดต่อเราได้ที่ [email protected] เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม
