数据以各种形式捕获，并且几个世纪以来一直是流程的重要组成部分 - 从简单的计数标记和注释到复杂的电子表格和云存储。如今，创建和存储的复杂数据或大数据的数量和数量令人震惊，估计每天生成 25 亿千兆字节。
在制造业中，通过人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和物联网 (IoT) 设备等更智能的互连技术创建和分发的数据量正在快速增长，这些技术现已集成到操作系统中。
然而，如果不熟练掌握大数据的利用和分析，数据就会沦为数字。
在使用这些智能制造技术和管理传统数据集之间，制造商拥有更多的数据点 车间 比以往任何时候都。对于他们来说，未来技术投资获得更大回报将取决于拥有复杂的分析模型，因为这将使他们能够定义、研究数据并从数据中得出切实的结论，从而做出正确的决策以获得最佳的业务成果。通过使用正确的分析手段，不会留下任何数据。
如果自动化关乎效率，那么分析关乎智能
围绕现代制造的讨论通常围绕着旨在实现流程自动化以大规模提高运营效率的技术。随着 工业4.0，我们见证了这项技术采用速度的不断加快，并且自 COVID-19 大流行将数字化推向更高档次以来，数字化转型的速度进一步加快。
许多企业现在正在努力借助智能工具和解决方案来提高效率。然而，区分高效和智能至关重要。
例如，强大的物联网传感器能够实时监控和记录制造资产，例如虚拟跟踪生产设施中箱子的位置和内容以及按需自动补充库存，从而提高了流程效率。
然而，强大的分析的使用引入了更高水平的智能，有利于优化。数据分析使制造商能够确定进一步提高效率和降低成本的领域——无论是通过重新安排生产线顺序、使用该箱中的零件重新配置产品，还是建议更经济的组件。
借助数据分析，制造商现在可以更接近其持续改进和流程优化目标，这使其成为智能工厂的另一关键特征。因此，对于制造公司来说，有效利用数据至关重要，为他们的运营增加另一层智能，帮助他们识别和修复差距，同时增强现有流程。尽管这对某些人来说可能是一个挑战，但这可以通过实施基准测试框架和工具来实现，例如 智能产业准备指数（SIRI） 因此，公司可以推动和扩展数字化转型，并进一步改进其运营和流程。
从全自动工厂到自主制造生态系统
多年来，制造业经历了相当大的变化，随着每一波新的颠覆浪潮而显着发展。从临时投资新技术到从头开始建设智能工厂并制定充实的数字化转型计划的转变已经开始。但有远见的行业领导者想知道下一步是什么以及实现目标所需的步骤。
随着未来的现代工厂利用和分析更多的数据，这些工厂也开始学习如何评估环境、适应约束并采取与组织预定义的结果最接近的行动——几乎不需要人为干预。
随着时间的推移，数据分析和自动化的力量可以为下一代智能工厂提供动力，从而形成真正自主的制造生态系统，这是早期工业 4.0 努力的顶峰。虽然工业 5.0 仍遥不可及，但自主制造生态系统的黎明将是工业 4.0 的明显进步。
尖端数据分析所扮演的主角将成为制造业下一个时代的决定性特征，在这个时代，生产可以无缝地平衡大规模生产与定制需求。
数据分析：制造业转型的支柱
数字化转型以及智能互联技术为当今的制造商带来了比以往更大的成功。在整个数字化过程中，先进的机械和复杂的系统，以及大数据、人工智能、机器学习和物联网，有助于为下一代工厂提供动力并最大限度地发挥其能力。然而，如果没有数据分析的重要支柱来解释和推断可以采取行动的关键信息，现代工厂中生成的大量数据将毫无用处。
通过数据分析，未来的工厂和完全自主的生态系统可以成为工业 4.0 高级阶段的一部分。然而，制造商要进入下一阶段，他们必须了解自己的不足以及如何弥补潜在的差距。和 SIRI是一个框架明确的行业特定基准和清晰的路线图将为制造商寻求的转型铺平道路。
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