使關(guān)注數(shù)據(jù)的英國(guó)制造商徹夜難眠的關(guān)鍵問(wèn)題
是什么使英國(guó)的數(shù)據(jù)制造商無(wú)法入夜?更重要的是,他們?cè)谧鍪裁?詹姆斯·史密斯(James Smith)在今年的在線(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)峰會(huì)上重點(diǎn)介紹了確定議程的一些關(guān)鍵對(duì)話(huà)。
在過(guò)去三年中組織了工業(yè)數(shù)據(jù)峰會(huì)系列會(huì)議,這為我提供了一個(gè)令人著迷的有利視角,從中可以觀(guān)察到英國(guó)制造商內(nèi)部“數(shù)據(jù)對(duì)話(huà)”的演變。
數(shù)字樞紐
在2018年,通常相當(dāng)利基的技術(shù)討論已經(jīng)擴(kuò)大到了來(lái)自各個(gè)公司的利益相關(guān)者的參與,幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和技術(shù)專(zhuān)家``學(xué)習(xí)組織的語(yǔ)言'',并加速了該行業(yè)向以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思維方式的轉(zhuǎn)變。
由于Covid-19的影響,今年的工業(yè)數(shù)據(jù)峰會(huì)被迫在短時(shí)間內(nèi)上線(xiàn)-但是格式的改變并沒(méi)有阻止代表人數(shù)繼續(xù)增長(zhǎng)三分之一以上。
顯然,時(shí)間已經(jīng)到了。在線(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)峰會(huì)圍繞一次全體會(huì)議進(jìn)行了重組,并獲得了一系列突破性的“討論室”會(huì)議的支持。
這些討論室各自專(zhuān)注于難題的不同部分,使與會(huì)代表可以選擇參加哪些專(zhuān)家主導(dǎo)的制造對(duì)話(huà)。
從目標(biāo)到實(shí)現(xiàn)
當(dāng)天的氣氛是由活動(dòng)的第一位主旨演講者,GE Digital的Edge數(shù)據(jù)高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理Steve Pavlosky設(shè)定的,他通過(guò)要求制造商“從他們的設(shè)備生成的數(shù)據(jù)中獲取更多價(jià)值”來(lái)構(gòu)架當(dāng)天的對(duì)話(huà)。 ,確定您想要的結(jié)果是什么!
據(jù)帕夫洛夫斯基稱(chēng),大多數(shù)制造商未能從產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中獲得他們應(yīng)得的價(jià)值。
“所有這些正在創(chuàng)建的數(shù)據(jù)并沒(méi)有為您的業(yè)務(wù)創(chuàng)造價(jià)值,這與廢料箱中存放的材料沒(méi)有什么不同。他說(shuō),只有不到1%的數(shù)據(jù)用于改善決策。
對(duì)數(shù)據(jù)浪費(fèi)流進(jìn)行分析和環(huán)境化是實(shí)現(xiàn)最佳運(yùn)營(yíng)績(jī)效的關(guān)鍵,他繼續(xù)列舉了寶潔公司的示例,該公司從多個(gè)生產(chǎn)地點(diǎn)收集了制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)數(shù)據(jù),以便比較性能,創(chuàng)建最佳實(shí)踐,并提高單個(gè)工廠(chǎng)的生產(chǎn)率和質(zhì)量。
“通過(guò)將MES交易數(shù)據(jù)與其質(zhì)量和過(guò)程數(shù)據(jù)綁定在一起,寶潔將所有這些數(shù)據(jù)都放入一個(gè)中央倉(cāng)庫(kù),可以對(duì)其進(jìn)行分析,然后比較制造相似產(chǎn)品的所有工廠(chǎng)的運(yùn)營(yíng)情況,并使每個(gè)人都達(dá)到最高水平。這為提高整個(gè)組織的效率創(chuàng)造了巨大的機(jī)會(huì)!
數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)性維護(hù)
下一位發(fā)言者是Stanley Black&Decker的AI負(fù)責(zé)人兼首席架構(gòu)師Bala Amavasai,他專(zhuān)注于這家擁有175年歷史的公司如何將自己轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字組織,以及如何使用人工智能在通過(guò)音頻和視頻系統(tǒng)進(jìn)行質(zhì)量檢查,以節(jié)省時(shí)間和預(yù)算,減少浪費(fèi)并改善質(zhì)量控制。
云和邊緣中大量廉價(jià)的計(jì)算能力推動(dòng)了數(shù)據(jù)的指數(shù)增長(zhǎng),但是Amavasai解釋說(shuō),工業(yè)數(shù)據(jù)仍然傾向于孤立無(wú)援!皩(duì)于大多數(shù)制造商而言,最初的任務(wù)是將數(shù)據(jù)連接在一起,并將其全部放入單個(gè)數(shù)據(jù)湖中,這需要進(jìn)行連接!
Stanley Black&Decker通過(guò)持續(xù)監(jiān)控設(shè)備系統(tǒng)以使企業(yè)回答以下問(wèn)題,即“ 在給定時(shí)間段內(nèi)該機(jī)器將使用多長(zhǎng)時(shí)間?”,從而在預(yù)測(cè)性維護(hù)方面取得了良好的效果。
根據(jù)Amavasai的說(shuō)法,只有首先有效地參與組織,才能取得這些結(jié)果! AI只是軟件,在后臺(tái)進(jìn)行了大量研究,但從根本上說(shuō),它仍然是一個(gè)軟件項(xiàng)目。如果您希望AI提供有效的結(jié)果,則需要確保預(yù)先滿(mǎn)足所有要求!
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