工业 4.0 被广泛认为起源于 2011 年，如今经过十多年的发展，制造业正处于数据驱动的革命之中。根据世界经济论坛白皮书称，工业 4.0 将促使企业在互联的价值网络中联合起来，利用数据和分析应用程序来提高生产力，培养新的客户体验，并对社会和环境产生重大影响。
全球行业和高级客户顾问加里·科尔曼 (Gary Coleman) 表示， 德勤咨询 曾表示，“第四次工业革命仍处于起步阶段”，但随着这个时代的进一步展开，它将继续为制造业释放出前所未有的大量数据，这些数据也需要得到保护。全球数据隐私软件市场一直呈指数级增长，这在一定程度上得益于物联网 (IoT) 在各个领域的应用。因此，复合年增长率 (CAGR) 已成熟到 40.9％，强调在此关键时刻数据隐私和安全的重要性。
制造业数据驱动流程的兴起
如果数学家克莱夫·亨比（Clive Humby）是对的，“数据就是新石油”，那么制造商就坐拥一个信息金矿，可以用来做出关键决策。由于数字化转型的兴起，制造业拥有比以往任何时候都多的数据，数字化转型为制造业带来了颠覆性趋势，例如物联网、机器学习、数据和分析以及 超个性化所有创新技术，尽管具有变革性，但也会产生大量数据供分析。
随着制造业越来越依赖数据，对复杂的分析工具和强大的数据安全措施的需求也越来越大。在一项包含 1,300 名制造业高管的行业调查中，大约 四分之三 已经发现，高级分析对于企业做出合理决策的需求越来越重要，远高于三年前。此外，还需要一支受过数据科学、人工智能和高级分析培训的熟练劳动力来分析见解并管理数据流入。
为了成功采用数据驱动流程，制造商必须克服几个障碍。根据哈佛商业评论这些阻碍因素包括捕获和审查大量数据、有效监督供应链以及驾驭基于网络的技术和生产。尽管如此，数据驱动制造的优势，例如提高效率和先进决策，使其成为该行业未来发展的重要途径。
数据如何推动智能和可持续制造？
工业 4.0 释放了大量可持续发展机遇，但也可能对不致力于全球环境、社会和治理 (ESG) 举措的制造商造成损害。制造商面临着声誉受损、落后于竞争对手或在行业中被淘汰的风险。然而，通过数字化转型产生的智能数据，制造业可以拥抱创新并开辟新的可持续发展道路。
数据通过实时监控、预测性维护和流程优化来促进智能和可持续制造，从而减少浪费、提高效率并减少对环境的影响。如果制造业能够利用通过数字化、大数据和高级分析获得的大量数据，他们就可以开始支持流程优化、减少浪费，并最终推动流程的可持续性。这些只是制造商可以获得的一些好处。
使用数据实现可持续制造的潜在好处
根据全球灯塔网络第四次工业高管调查，超过四分之三（77%) 的受访高管表示，可持续性、生产力或弹性是他们的首要任务，而数据可以作为上述所有方面改进的驱动力。
1.提高效率
通过数据分析，制造商可以识别生产过程中的低效率并加以解决，以优化资源利用率并减少浪费。通过 数据分析 智能工厂的另一个关键特征是，数据将为运营增加一层额外的智能，以快速识别和修复差距，同时改进现有流程。
2.降低成本
根据美国环境保护署 (美国环保局），致力于可持续制造将揭示数据驱动的见解，并可以帮助制造商通过优化能源使用、减少浪费和提高流程效率来降低资源和生产成本。
3. 提高产品和服务质量
制造大致组成 三分之二 世界 GHG 总排放量，但通过利用数据和高级分析，制造商可以提高其产品和服务的质量，从而减少缺陷和退货造成的浪费。
4. 优化价值链
大数据提供了大量机会，包括支持制造商增强和简化其价值链、提高资本回报率以及使其运营更具可持续性。麦肯锡全球研究院的分析发现了整个行业的七个大数据杠杆 价值链，如下图所示：
利用数据实现可持续制造的挑战
根据 哈佛商业评论数据应用推动了德国的工业 4.0、美国的物联网 (IoT) 和中国的物联网 (IoT)。每个领域都专注于利用大数据和分析来重塑制造业，然而，也出现了重大挑战，包括：
1. 数据集成
数据应用中最重要的障碍之一在于将不同数据集（例如来自各种来源的结构化和非结构化数据集）集成到机器日志、企业系统和传感器中。以允许有效分析和利用的方式协调这些不同的数据源可能是一项复杂的任务。
2. 数据质量和准确性
您的表现取决于所提供的数据，并且要具有相关性，制造数据必须准确且可靠。然而，由于传感器错误、数据丢失或数据收集方法不规范等因素，数据质量往往很模糊。
3.数据分析技能
美国劳工统计局 (BLS) 预测36%到 2031 年，该领域的就业人数将会增长，但在数据科学现状报告中，63%的受访者表示他们对该领域的人才短缺有一定程度的担忧。由于缺乏合格的数据分析师，并非每个制造商都有能力将其大数据正确分析为可行的见解。
4. 数据安全和隐私
随着数据收集的增加，数据泄露的风险也随之增加。 勒索软件攻击、来自民族国家的网络攻击和分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击都在增加，制造商必须采取强有力的安全措施来保护敏感数据。
制造业的数据治理
在制造业内智能地使用数据将有助于采用可持续原则，但也可以带来宝贵的好处，例如降低成本、提高生产率以及符合 ESG 原则，但前提是优先考虑数据治理。对于不听从政府警告的制造商来说，其代价将是高昂的，相当于罚款、声誉损失，并最终导致业务失败。
为了避免风险，制造商必须拥有强大的数据治理基础，为整个企业的数据管理定义明确的政策、程序和职责。
可持续制造中数据隐私和安全的未来
制造业传统上是生产力先驱而中国正步入工业4.0时代，大数据将空前庞大，收益可观，但随着产业扩张为全球化产业，供应链延伸，风险系数也随之上升。
数据隐私和安全将在制造业转型中发挥关键作用，以纳入 ESG 价值观和可持续发展实践与计划。作为回应，制造商必须及时投资数据保护技术并采取前瞻性方法，因为可持续制造业的未来将由那些能够领先一步并有效利用其数据同时确保其安全和隐私的人来设计。要了解如何做到这一点，请查找有关我们使命的更多信息这里.
