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从历史上看，制造业在采用新兴技术方面一直处于落后状态，因为从生产线到后台运营的业务流程本质上都与遗留应用程序相关联，但这个问题正在迅速改变。面对竞争压力，并受到整个经济领域技术进步的推动，当今的制造业领导者正在寻求提高生产率，减少停机时间，简化运营和供应链的新方法。

毫无疑问，数据是重塑业务格局的主要驱动力。例如，麦肯锡全球研究所（Mckinsey Global Institute）报告说，数据驱动型组织获得客户的可能性要高23倍。制造商认识到了这里的价值：IDC预测，到2021年，全球超过70％的制造商将使用数据来增强自动化和运营。正如数据已成为广泛行业的驱动力一样，制造业的下一次发展将依靠数据和分析来提高运营效率。通过利用新的数据源并以创新的方式利用这些信息，制造商将获得更好，更有效的产品开发，供应链和生产能力。

重塑制造业

制造业已经在拥抱流和实时数据流。即时捕获的数据用于及时调整并推动对设备维护，工作流路由，需求波动，供应链中断以及其他各种因素的响应，这些需求有时甚至是自主的，从而提高了生产效率，从而降低了生产成本维护和优化供应链。但是，为了充分利用这种实时机会，制造商必须重新考虑他们的数据管理方法，这是有效利用数据的核心。

一些人将这种新兴方法称为“关联制造”。这种由数据和分析驱动的制造愿景正在使这个传统行业朝着更加高效和有效的运营模式发展，从而为企业，其股东和客户带来价值。

例如，某些制造商将利用实时过程监控来优化生产过程并管理物流。其他人将利用数据来驱动预测性维护，而不是按照严格的时间表执行维护。其他将利用高端分析工具，例如计算机视觉，该工具使用视觉图像和视频提要来推动改进的质量控制。

前5个数据和分析用例

通过利用数据并应用现代分析，制造商可以启用一系列强大的用例。以下是一些最重要的用例的摘要，我们认为制造商可以在其核心上使用数据和分析：

• 实时过程监控

实时过程监控提供了操作状态的一致实时视图。Ť 他的数据更深刻地理解关键的传感器参数和关键绩效指标和措施，生产指标，如周时间，产率和缺陷率。

• 预测性维护

数据可以帮助制造商改善关键资产和生产设备的维修和保养流程。制造商可以不必依靠被动维护，而可以根据设备的实际情况，基于传感器的数据预测维护需求，从而降低成本并提高效率。当此操作技术数据（传感器数据）与信息技术数据（MES，ERP等）组合在一起时，可通过优化的停机时间安排，人力分配和降低的物流成本来实现强大的结果。

• 计算机视觉的质量保证

利用计算机视觉，制造商可以使用计算机以前所未有的速度和细节自动化视觉检查，从而使计算机可以有效地管理质量保证，同时降低质量控制成本并防止整个制造过程中的缺陷。

• 吞吐量优化

制造商必须不断改善和优化其各个工厂和生产单元的制造吞吐量。数据，分析和机器学习在动态识别和消除瓶颈，提高生产率，减少库存并提高资产利用率方面起着至关重要的作用。

• 供应链优化

实时数据和高性能分析的涌入使供应链性能达到了新的水平-从简单的用例（如提供库存水平的可见性）到与实时库存优化和转换有关的更复杂的案例。所有这些以数据为驱动的现代增强功能，都在使制造变得更好，优化吞吐量并简化了实现过程。

制造业的新数据范例

为了充分利用这些数据驱动的创新，制造商需要采用一种新的，更复杂的数据管理方法。他们希望能够提取，处理，存储，分析，建模任何类型的数据（结构化，非结构化或半结构化数据），而无论其位于何处（在边缘，在工厂车间或在数据中）中心或任何公共，私有或混合云中。

为了从数据中获得有意义的见解，当今的制造商需要转向一个集成的多功能平台，该平台提供经过验证的开放式数据管理工具和分析引擎。

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