Деректер әртүрлі пішіндерде түсірілді және ғасырлар бойы процестердің маңызды бөлігі болды - қарапайым есептеу маркерлері мен ескертпелерінен бастап күрделі электрондық кестелер мен бұлтты сақтауға дейін. Бүгінгі күні жасалатын және сақталатын күрделі деректердің немесе үлкен деректердің көлемі мен көлемі таңқаларлық, күн сайын шамамен 2,5 миллиард гигабайт жасалады.
Өндірісте жасанды интеллект (AI), машиналық оқыту (ML) және қазіргі уақытта операциялық жүйелерге біріктірілген Интернет заттары (IoT) құрылғылары сияқты ақылды және өзара байланысты технологиялар арқылы жасалатын және таратылатын деректердің тез өсіп келе жатқан көлемі бар.
Дегенмен, үлкен деректерді пайдалану мен талдауды жетік білмейінше, деректер жай сандарға дейін азаяды.
Осы ақылды өндіріс технологияларын пайдалану мен дәстүрлі деректер жиынын басқару арасында өндірушілерде деректердің көбірек нүктелері бар. дүкен қабаты бұрынғыдан да. Олар үшін алдағы уақытта технологиялық инвестицияларынан үлкен табыс алу күрделі аналитикалық модельдерге ие болады, өйткені бұл оларға бизнестің оңтайлы нәтижелері үшін дұрыс шешімдер қабылдау үшін деректерді анықтауға, зерттеуге және нақты қорытындылар жасауға мүмкіндік береді. Дұрыс аналитикалық тұтқаларды пайдалану арқылы кестеде ешбір деректер қалмайды.
Егер автоматтандыру тиімділікке қатысты болса, аналитика интеллектке қатысты
Заманауи өндіріс төңірегінде пікірталастар жиі масштабта операциялық тиімділікті қамтамасыз ету үшін процестерді автоматтандыруға арналған технологиялардың айналасында жүреді. пайда болуымен Индустрия 4.0, біз осы технологияны қабылдау жылдамдығының артып келе жатқанына куә болдық және цифрлық трансформация жылдамдығы COVID-19 пандемиясы цифрландыруды жоғары редукцияға енгізгеннен кейін одан да жылдамдады.
Қазір көптеген компаниялар интеллектуалды құралдар мен шешімдердің көмегімен тиімділікті арттыруға күш салуда. Дегенмен, тиімді және ақылды арасындағы айырмашылықты жасау өте маңызды.
Мысалы, қуатты IoT сенсорлары нақты уақыт режимінде өндірістік активтерді бақылау және тіркеу мүмкіндігін беру арқылы процестің тиімділігін арттырды, мысалы, өндірістік нысандардағы жәшіктердің орналасуы мен мазмұнын виртуалды түрде бақылау және сұраныс бойынша қорды толтыруды автоматтандыру.
Дегенмен, қуатты аналитиканы пайдалану оңтайландыруды жеңілдететін интеллекттің жоғары деңгейін енгізеді. Деректерді талдау өндірушіге одан әрі тиімділік пен шығындарды азайту бағыттарын анықтауға мүмкіндік береді – бұл өндіріс желісінің ретін өзгерту, сол қалтаның бөліктерін пайдаланып өнімді қайта конфигурациялау немесе үнемді құрамдастарды ұсыну арқылы болсын.
Деректерді талдаудың арқасында өндірушілер енді үздіксіз жетілдіру және процестерді оңтайландыру мақсаттарына бір қадам жақындай алады, бұл оны интеллектуалды зауыттардың тағы бір негізгі сипаттамасына айналдырады. Сондықтан өндіруші компаниялар үшін деректерді тиімді пайдалану және бар процестерді жақсарта отырып, олқылықтарды анықтауға және түзетуге көмектесу үшін олардың операцияларына тағы бір интеллект деңгейін қосу өте маңызды. Кейбіреулер үшін бұл қиындық тудыруы мүмкін болса да, бұған салыстырмалы негіздемелерді және құралдарды енгізу арқылы қол жеткізуге болады, мысалы: Smart Industry Readiness Index (SIRI) осылайша компаниялар цифрлық трансформацияны жүргізіп, ауқымын кеңейтіп, өз операциялары мен процестерін одан әрі жетілдіре алады.
Толық автоматтандырылған зауыттардан автономды өндіріс экожүйелеріне дейін
Өндіріс көптеген жылдар бойы өзгерістердің әділ үлесін көрді, бұзылудың әрбір жаңа толқынымен айтарлықтай дамып келеді. Жаңа технологияларды арнайы негізде инвестициялаудан цифрлық трансформацияны басынан бастап нақты жоспары бар интеллектуалды зауыттар салуға көшу қазірдің өзінде жүріп жатыр. Бірақ көреген сала жетекшілері алдағы не болатынын және оған жету үшін қажет қадамдарды білгісі келеді.
Болашақтың заманауи зауыттары көбірек деректер жинап, талдайтындықтан, бұл зауыттар контексттерді бағалауды, шектеулерге бейімделуді және ұйым алдын ала анықтаған нәтижелерге барынша сәйкес келетін әрекеттерді қабылдауды үйрене бастайды - адамның араласуы аз немесе мүлдем болмайды. .
Уақыт өте келе деректерді талдау мен автоматтандырудың күші индустриа 4.0-тің алғашқы күш-жігерінің шарықтау шегі болып табылатын шын мәнінде автономды өндіріс экожүйелеріне алып келетін келесі буын смарт зауыттарын қуаттай алады. Индустрия 5.0 әлі де алыс көкжиекте тұрғанымен, автономды өндіріс экожүйелерінің таңы Индустрия 4.0-тен айқын қадам болар еді.
Деректердің озық аналитикасы ойнайтын басты рөл өндірістің жаппай өндірісті теңшеу сұранысымен үздіксіз теңестіре алатын өндірістегі келесі дәуірдің айқындаушы сипатына айналады.
Деректерді талдау: өндірісті түрлендірудің негізі
Цифрлық трансформация және ақылды және өзара байланысты технологиялар бүгінгі өндірушілерге бұрынғыға қарағанда үлкен жетістіктерге жетті. Цифрландыру процесінде озық машиналар мен күрделі жүйелер, үлкен деректермен қатар, AI, ML және IoT жаңа буын зауыттарын қуаттандыруға және олардың мүмкіндіктерін барынша арттыруға көмектесті. Дегенмен, қазіргі заманғы зауытта жасалған деректер таулары әрекет етуге болатын маңызды ақпаратты түсіндіру және экстраполяциялау үшін деректерді талдаудың маңызды негізінсіз пайдалы болмайды.
Деректерді талдау арқылы болашақтың зауыттары және толық автономды экожүйелер Индустрия 4.0 озық кезеңінің бөлігі ретінде шындыққа айналуы мүмкін. Дегенмен, өндірушілер осы келесі кезеңге өту үшін олар қай жерде жетіспейтінін және ықтимал олқылықтарды қалай жоюға болатынын түсінуі керек. бірге SIRI, нақты анықталған салалық бағдарлар мен нақты жол карталары өндірушілер іздейтін трансформацияға жол ашады.
Сіздің компанияңыздың әріптестеріңіз арасындағы бағаны көру үшін SIRI бағалауынан өткіңіз келе ме? бару https://siri.incit.org/assessment/request-assessment немесе бізге хабарласыңыз [email protected] көбірек білу үшін.
