Ang data ay nakuha sa iba't ibang anyo at naging mahalagang bahagi ng mga proseso sa loob ng maraming siglo - mula sa mga simpleng tallying marker at tala hanggang sa mga kumplikadong spreadsheet at cloud storage. Ngayon, ang dami at dami ng kumplikadong data, o malaking data, na nilikha at iniimbak ay nakakagulat, na may tinatayang 2.5 bilyong gigabytes na nabuo araw-araw.
Sa pagmamanupaktura, mayroong mabilis na lumalagong dami ng data na nalilikha at ipinamamahagi gamit ang mga mas matalinong at magkakaugnay na teknolohiya tulad ng artificial intelligence (AI), machine learning (ML) at Internet of Things (IoT) na mga device na isinama na ngayon sa mga operating system.
Gayunpaman, nang walang mahusay na kaalaman sa paggamit at pagsusuri ng malaking data, ang data ay magiging mga numero lamang.
Sa pagitan ng paggamit ng mga matalinong teknolohiya sa pagmamanupaktura na ito at ng pamamahala ng mga tradisyonal na dataset, ang mga manufacturer ay may mas maraming data point sa palapag ng tindahan kaysa dati. Para sa kanila, ang pagkakaroon ng mas malaking kita sa kanilang mga pamumuhunan sa teknolohiya sa hinaharap ay magmumula sa pagkakaroon ng mga sopistikadong analytical na modelo sa lugar dahil ito ay magbibigay-daan sa kanila na tukuyin, pag-aralan at gumawa ng mga nasasalat na konklusyon mula sa data upang makagawa ng mga tamang desisyon para sa pinakamainam na resulta ng negosyo. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga tamang analytics lever, walang data na maiiwan sa talahanayan.
Kung ang automation ay tungkol sa kahusayan, ang analytics ay tungkol sa katalinuhan
Ang mga talakayan sa modernong pagmamanupaktura ay madalas na umiikot sa mga teknolohiya na idinisenyo upang i-automate ang mga proseso upang paganahin ang mga kahusayan sa pagpapatakbo sa sukat. Sa pagdating ng Industriya 4.0, nasaksihan natin ang bilis ng pag-angat ng teknolohiyang ito, at ang bilis ng digital na pagbabagong-anyo ay lalo pang bumilis mula nang ang pandemya ng COVID-19 ay nagpasimula ng digitalization sa mas mataas na gear.
Maraming mga negosyo na ngayon ang nagsisikap na humimok ng higit na kahusayan sa tulong ng mga matatalinong tool at solusyon. Gayunpaman, ang paggawa ng pagkakaiba sa pagitan ng mahusay at matalino ay mahalaga.
Hal.
Gayunpaman, ang paggamit ng malakas na analytics ay nagpapakilala ng mas mataas na antas ng katalinuhan na nagpapadali sa pag-optimize. Nagbibigay-daan ang data analytics sa manufacturer na tumukoy ng mga lugar para sa higit na kahusayan at pagbabawas ng gastos – ito man ay sa pamamagitan ng muling pagsasaayos ng mga sequence ng linya ng produksyon, muling pag-configure ng produkto gamit ang mga bahagi mula sa bin na iyon, o pagmumungkahi ng mas matipid na mga bahagi.
Salamat sa data analytics, ang mga manufacturer ay maaari na ngayong makakuha ng isang hakbang na mas malapit sa kanilang patuloy na pagpapabuti at mga target na pag-optimize ng proseso, na ginagawa itong isa pang pangunahing katangian ng mga matatalinong pabrika. Samakatuwid, napakahalaga para sa mga kumpanya ng pagmamanupaktura na epektibong magamit ang data, na nagdaragdag ng isa pang layer ng katalinuhan sa kanilang mga operasyon upang matulungan silang makilala at ayusin ang mga puwang habang pinapahusay ang mga kasalukuyang proseso. Bagama't maaaring ito ay isang hamon para sa ilan, ito ay maaaring makamit sa pamamagitan ng pagpapatupad ng mga balangkas at tool sa pag-benchmark tulad ng Index ng Kahandaan ng Smart Industry (SIRI) upang ang mga kumpanya ay makapag-drive at makapag-scale ng digital transformation at mapagbuti pa ang kanilang mga operasyon at proseso.
Mula sa ganap na automated na mga pabrika hanggang sa mga autonomous na manufacturing ecosystem
Nakita ng pagmamanupaktura ang patas na bahagi ng pagbabago nito sa paglipas ng mga taon, makabuluhang umuunlad sa bawat bagong alon ng pagkagambala. Ang paglipat mula sa pamumuhunan sa mga bagong teknolohiya sa isang ad-hoc na batayan tungo sa pagbuo ng mga matatalinong pabrika na may fleshed out digital transformation plan mula sa simula ay isinasagawa na. Ngunit nais malaman ng mga visionary industry leaders kung ano ang susunod at ang mga hakbang na kailangan para makarating doon.
Habang mas maraming data ang ginagamit at sinusuri ng mga modernong pabrika sa hinaharap, ang mga pabrika na ito ay nagsisimula ring matutunan kung paano suriin ang mga konteksto, umangkop sa mga hadlang, at gumawa ng mga aksyon na pinaka malapit na umaayon sa mga resulta na paunang tinukoy ng organisasyon - na may kaunti o walang interbensyon ng tao. .
Sa paglipas ng panahon, ang kapangyarihan ng data analytics at automation ay makapagpapalakas sa susunod na henerasyon ng mga matalinong pabrika, na humahantong sa tunay na autonomous na mga ecosystem ng pagmamanupaktura na isang culmination ng maagang mga pagsusumikap sa Industry 4.0. Habang ang Industry 5.0 ay nasa malayong abot-tanaw pa rin, ang bukang-liwayway ng mga autonomous na manufacturing ecosystem ay magiging isang malinaw na hakbang up mula sa Industry 4.0.
Ang pangunahing papel na ginagampanan ng cutting-edge data analytics ay nakatakdang maging pangunahing katangian ng susunod na panahon sa pagmamanupaktura kung saan ang produksyon ay maaaring walang putol na balansehin ang mass production na may pangangailangan para sa pagpapasadya.
Data analytics: ang backbone ng manufacturing transformation
Ang digital transformation at matalino at magkakaugnay na teknolohiya ay naghatid ng mas mataas na antas ng tagumpay sa mga tagagawa ngayon kaysa dati. Sa buong proseso ng digitalization, ang mga advanced na makinarya at kumplikadong sistema, kasama ang malaking data, AI, ML at IoT, ay nakatulong sa pagpapagana ng mga susunod na henerasyong pabrika at i-maximize ang kanilang mga kakayahan. Gayunpaman, ang mga bundok ng data na nabuo sa isang modernong pabrika ay hindi magiging kapaki-pakinabang kung wala ang mahalagang backbone ng data analytics upang bigyang-kahulugan at i-extrapolate ang kritikal na impormasyon na maaaring kumilos.
Sa data analytics, ang mga pabrika ng hinaharap at ganap na autonomous ecosystem ay maaaring maging isang katotohanan bilang bahagi ng isang advanced na yugto ng Industry 4.0. Gayunpaman, para makarating ang mga tagagawa sa susunod na yugtong ito, dapat nilang maunawaan kung saan sila nagkukulang at kung paano nila matutugunan ang mga potensyal na puwang. Sa SIRI, ang mga mahusay na tinukoy na benchmark na partikular sa industriya at malinaw na mga roadmap ang magbibigay daan patungo sa pagbabagong hinahangad ng mga tagagawa.
Gustong sumailalim sa SIRI assessment para makita kung ano ang pamasahe ng iyong kumpanya sa iyong mga kapantay? Bisitahin https://siri.incit.org/assessment/request-assessment o makipag-ugnayan sa amin sa [email protected] para matuto pa.
