大数据如何助力现代制造业

假设你是一个制造商，正在大规模生产产品进行分销。这些产品复杂且难以生产，这意味着即使你运营顺利，产量也具有可变性。无论每次复制流程的效率如何，原材料质量和生产条件的差异都会导致一些成品缺陷，从而无法进入市场。

20年前，是在这样的情况下开展销售和需求计划的，即使收益率相当低，还是可以满足需求。但现在，技术越来越有可能将这些工作流程稳定下来，甚至改善看似已经最佳的生产流程。例如，通过对所有运营数据进行高级分析，可能会发现产量与原始材料的特定物理属性之间的关联，而人们从未想到过这些。通过这种方式，可以复制高收益生产流程的成功，这意味着能够更高地满足需求，从而获得更高的利润率。一切都是因为有大数据集成。

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推动先进分析

上面的例子绝非个例。每天，全球各个行业的制造商都在利用先进的流程分析来改善运营。是什么让这些改善成为可能？——大数据。制造过程总是产生大量数据，现在公司不再将这些信息保存在手边以备将来参考，而是将其投入到机器学习驱动的分析流程中，以便通过预测性和规范性，从中获取价值。

这就像我们在上面看到的采用流程改进的形式，也可能有更智能的需求或定价预测。通过这种方式，不仅可以根据最大产能来定制产品的生产量，还可以更准确地预测新的需求趋势。还可以在必要时提前为产品准备原料，以便降低短缺风险并锁定最优价格。预测是非常困难的，但现在能够收集和利用数据来提供更多参考。那么该如何最大化地为这些算法提供数据量呢？首先，要减少流程操作中的信息孤岛。此外，确保与供应商的信息集成，以确保数据收集不仅仅在工厂内。如果想更进一步，可以在整个生产设施中安装智能传感器或物联网（IoT）设备。通过这种方式，可以确保收集足够的数据，从而真正获得大数据。

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精益制造的见解

一旦拥有这些信息流以及所必需的分析过程，你就可以利用这些来提高运营效率和质量。这到底是什么样呢？我们以上面的产品制造商为例。一旦发现了影响产量的隐藏因素，就可以采取措施，创建更稳定，更具成本效益的生产流程。例如，可以采用更精益的方法进行库存管理。以前，原材料并不总是完全转化为成品，制造商需要依赖于成品，原材料或两者的缓冲库存。现在由于可变性被控制，就可以减少缓冲库存，从而可能显著降低存储成本。

同样地，利用精益制造的理念，可以更好地缩短交付周期和更有效地利用资源。从而为客户提供更多价值，甚至可以节省成本。这会对销售周期产生连锁反应，进而影响更广泛的销售和运营计划的工作流程。通过这种方式，大数据可以简单地通过在不同因素之间探索先前未发现的关系中找到隐藏的连接来帮助重塑整个组织。

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接近工业4.0

当然，如果不谈论第四次工业革命，即工业4.0，你就没必要谈论大数据。因为这里讨论的分析类型预先设定了数字化，数据集成和信息化的水平，这与现代智能工厂、互联互通的想法是一致的。某种意义上，大数据是工业4.0的基石之一，它为各种已知的物理网络过程提供动力。

这对制造商来说意味着什么？简单地说，能够更有效地收集，存储和分析数据，就能更有效地推动第四次工业革命可能创造的新范式。从这个意义上讲，大数据现在帮助制造商的最重要方式之一是帮助他们为工业4.0系统铺平道路。毕竟，从我们正在讨论的智能工厂，日益自动化并数据驱动的世界的数据应用的见解中，只有几个逻辑上的飞跃。