Powszechnie uznaje się, że Przemysł 4.0 narodził się w 2011 r., a teraz, po ponad dziesięciu latach, sektor wytwórczy jest w samym środku rewolucji opartej na danych. WedługŚwiatowe Forum EkonomiczneBiała księga: Przemysł 4.0 będzie motywować przedsiębiorstwa do łączenia sił w ramach powiązanych sieci wartości, aby wykorzystywać dane i aplikacje analityczne do zwiększania produktywności, tworzenia nowych doświadczeń klientów i wywierania znaczącego wpływu na społeczeństwo i środowisko.
Według Gary’ego Colemana, globalnego doradcy ds. branży i starszego klienta, Doradztwo Deloitte powiedział, że „czwarta rewolucja przemysłowa jest wciąż w fazie początkowej”, ale w miarę rozwoju tej ery będzie ona nadal odblokowywać bezprecedensową ilość danych do zarządzania przez przemysł wytwórczy, które również będą musiały być chronione. Globalny rynek oprogramowania do ochrony prywatności danych doświadcza wykładniczego wzrostu, który został częściowo napędzany przez przyjęcie Internetu rzeczy (IoT) w różnych sektorach. W rezultacie roczna stopa wzrostu skumulowanego (CAGR) dojrzała do 40,9 procent, podkreślając znaczenie ochrony danych i ich bezpieczeństwa w tym przełomowym momencie.
Rozwój procesów opartych na danych w produkcji
Jeśli matematyk Clive Humby ma rację, a „dane są nową ropą”, to producenci siedzą na kopalni złota informacji, których mogą użyć do podejmowania kluczowych decyzji. Sektor produkcyjny ma więcej danych niż kiedykolwiek wcześniej, dzięki rozwojowi transformacji cyfrowej, która zapoczątkowała przełomowe trendy w sektorze produkcyjnym, takie jak IoT, uczenie maszynowe, dane i analityka oraz hiperpersonalizacjaWszystkie innowacyjne technologie, choć transformacyjne, generują również dużą ilość danych do analizy.
W miarę jak przemysł wytwórczy staje się coraz bardziej zależny od danych, tym większe będzie zapotrzebowanie na zaawansowane narzędzia analityczne i solidne środki bezpieczeństwa danych. W badaniu branżowym obejmującym 1300 dyrektorów ds. produkcji, około trzy czwarte zidentyfikowali potrzebę zaawansowanej analityki dla podejmowania trafnych decyzji, która staje się coraz bardziej krytyczna dla firm, znacznie wyższa niż trzy lata temu. Ponadto, wykwalifikowana siła robocza przeszkolona w zakresie nauki o danych, sztucznej inteligencji i zaawansowanej analityki będzie wymagana do analizowania spostrzeżeń i zarządzania napływem danych.
Aby skutecznie wdrożyć procesy oparte na danych, producenci muszą pokonać kilka przeszkód. Zgodnie zPrzegląd Biznesowy Harvarda, te blokady różnią się od przechwytywania i analizowania dużych ilości danych, skutecznego nadzorowania łańcuchów dostaw i nawigowania po technologiach internetowych i produkcji. Niemniej jednak zalety produkcji opartej na danych, takie jak zwiększona wydajność i zaawansowane podejmowanie decyzji, sprawiają, że jest to kluczowe podejście dla przyszłego rozwoju branży.
W jaki sposób dane wspomagają inteligentną i zrównoważoną produkcję?
Przemysł 4.0 otwiera wiele zrównoważonych możliwości, ale może być również szkodliwy dla producentów, którzy nie zobowiążą się do globalnych inicjatyw środowiskowych, społecznych i ładu korporacyjnego (ESG). Producenci ryzykują utratę reputacji, pozostanie w tyle za konkurentami lub stanie się przestarzałymi w branży. Jednak dzięki wyposażeniu w inteligentne dane pochodzące z transformacji cyfrowej przemysł wytwórczy może przyjąć innowacje i otworzyć nowe zrównoważone ścieżki.
Dane wspomagają inteligentną i zrównoważoną produkcję poprzez monitorowanie w czasie rzeczywistym, konserwację predykcyjną i optymalizację procesów, co prowadzi do zminimalizowania odpadów, zwiększenia wydajności i zmniejszenia wpływu na środowisko. Jeśli przemysł wytwórczy może wykorzystać lawinę danych pozyskanych za pośrednictwem digitalizacji, dużych zbiorów danych i zaawansowanej analityki, może zacząć wspierać optymalizację procesów, zmniejszać ilość odpadów i wreszcie napędzać zrównoważony rozwój w swoich procesach. To tylko niektóre z korzyści, jakie mogą odblokować producenci.
Potencjalne korzyści z wykorzystania danych w zrównoważonej produkcji
Według czwartego badania Global Lighthouse Network Industrial Executive Survey ponad trzy czwarte (77 procent) ankietowanych dyrektorów stwierdziło, że najważniejszymi priorytetami są dla nich zrównoważony rozwój, produktywność i odporność, a dane mogą być siłą napędową udoskonaleń we wszystkich tych obszarach.
1. Poprawiona wydajność
Wykorzystując analizę danych, producenci mogą identyfikować nieefektywności w swoich procesach produkcyjnych i rozwiązywać je, aby zoptymalizować wykorzystanie zasobów i zmniejszyć ilość odpadów. Dzięki temu analiza danych Kolejną kluczową cechą inteligentnych fabryk są dane, które zapewnią dodatkową warstwę inteligencji operacjom, umożliwiając szybką identyfikację i naprawę luk przy jednoczesnym udoskonalaniu istniejących procesów.
2. Redukcja kosztów
Według Agencji Ochrony Środowiska Stanów Zjednoczonych (Agencja Ochrony Środowiska), angażując się w zrównoważoną produkcję, odkryjemy wnioski oparte na danych i możemy pomóc producentom w obniżeniu kosztów zasobów i produkcji poprzez optymalizację zużycia energii, zmniejszenie ilości odpadów i zwiększenie efektywności procesów.
3. Poprawa jakości produktów i usług
Produkcja stanowi około dwie trzecie całkowitej emisji gazów cieplarnianych na świecie, ale wykorzystując dane i zaawansowaną analitykę, producenci mogą poprawić jakość swoich produktów i usług, co przekłada się na mniejszą ilość odpadów spowodowanych wadami i zwrotami.
4. Zoptymalizowane łańcuchy wartości
Big data oferuje bogactwo możliwości, w tym wspieranie producentów w ulepszaniu i usprawnianiu ich łańcuchów wartości, zwiększaniu zwrotu z kapitału i czynieniu ich działalności bardziej zrównoważonymi. Analiza McKinsey Global Institute wykazała siedem dźwigni big data w całym łańcuch wartości, jak pokazano na poniższej grafice informacyjnej:
Wyzwania związane z wykorzystaniem danych w zrównoważonej produkcji
Zgodnie z Przegląd Biznesowy Harvarda, wdrażanie danych napędzało Industrie 4.0 w Niemczech, Internet Rzeczy (IoT) w Stanach Zjednoczonych i 物联网 (wù lián wăng) w Chinach. Każdy z nich koncentruje się wokół wykorzystania dużych zbiorów danych i analiz w celu przekształcenia produkcji, a mimo to pojawiły się znaczące wyzwania, w tym:
1. Integracja danych
Jedną z najpoważniejszych przeszkód w stosowaniu danych jest integrowanie różnorodnych zestawów danych, takich jak ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane z różnych źródeł, w dziennikach maszynowych, systemach przedsiębiorstwa i czujnikach. Harmonizacja tych różnych źródeł danych w sposób umożliwiający skuteczną analizę i wykorzystanie może być złożonym przedsięwzięciem.
2. Jakość i dokładność danych
Jesteś tak dobry, jak dane, które otrzymujesz, a aby były istotne, dane produkcyjne muszą być dokładne i wiarygodne. Jednak jakość danych może być często niejasna z powodu takich czynników, jak błędy czujników, brakujące dane lub nieprawidłowości w metodach zbierania danych.
3. Umiejętności analizy danych
Biuro Statystyki Pracy (BLS) prognozuje, że36 procentwzrost zatrudnienia w tej dziedzinie do 2031 r., ale w raporcie State of Data Science63 procentrespondentów wskazało, że byli umiarkowanie zaniepokojeni niedoborem talentów w tej dziedzinie. Z powodu braku wykwalifikowanych analityków danych nie każdy producent może sobie pozwolić na właściwą analizę swoich dużych danych w celu uzyskania praktycznych spostrzeżeń.
4. Bezpieczeństwo danych i prywatność
Wraz ze wzrostem ilości gromadzonych danych wzrasta ryzyko naruszeń bezpieczeństwa danych. Ataki ransomware, cyberataki ze strony państw i ataki typu „odmowa usługi” (DDoS) są coraz częstsze, a producenci muszą wdrożyć solidne środki bezpieczeństwa w celu ochrony poufnych danych.
Zarządzanie danymi w produkcji
Inteligentne wykorzystanie danych w przemyśle wytwórczym pomoże we wdrożeniu zrównoważonych zasad, ale może również przynieść cenne korzyści, takie jak obniżenie kosztów, zwiększenie produktywności i dostosowanie do zasad ESG, ale tylko wtedy, gdy priorytetem będzie zarządzanie danymi. Koszt dla producenta, który nie zważa na ostrzeżenia rządów, będzie wysoki, wynosząc grzywny, utratę reputacji i ostatecznie upadek przedsiębiorstwa.
Aby uniknąć ryzyka, producenci muszą dysponować solidnymi podstawami zarządzania danymi, które określają jasne zasady, procedury i obowiązki dotyczące zarządzania danymi w obrębie przedsiębiorstwa.
Przyszłość prywatności i bezpieczeństwa danych w zrównoważonej produkcji
Produkcja, tradycyjniepionier produktywności, wkracza teraz w erę Przemysłu 4.0, który przyniesie niespotykaną dotąd ilość dużych danych i obietnicę znacznych zysków. Jednak wraz z ekspansją branży na działalność globalną obejmującą rozszerzone łańcuchy dostaw, czynnik ryzyka również wzrósł.
Prywatność i bezpieczeństwo danych odegrają kluczową rolę w transformacji produkcji, aby uwzględnić wartości ESG oraz praktyki i inicjatywy dotyczące zrównoważonego rozwoju. Producenci, w odpowiedzi, muszą niezwłocznie zainwestować w technologie ochrony danych i przyjąć przyszłościowe podejście, ponieważ przyszłość zrównoważonej produkcji zostanie zaprojektowana przez tych, którzy będą w stanie wyprzedzać konkurencję o krok i efektywnie wykorzystywać swoje dane, zapewniając jednocześnie ich bezpieczeństwo i prywatność. Aby dowiedzieć się, jak to zrobić, znajdź więcej informacji o naszej misjiTutaj.
