W tej z\u0142otej erze cyfryzacji produkcja jest jedn\u0105 z bran\u017c o najwi\u0119kszym nat\u0119\u017ceniu danych na \u015bwiecie. Wed\u0142ug Forbesa producenci rocznie generuj\u0105 \u015brednio 1,9 petabajta.<\/p>\n
Poniewa\u017c AI odgrywa kluczow\u0105 rol\u0119 w eksplozji danych, poprosili\u015bmy j\u0105 o pomoc w stworzeniu analogii na temat tego, ile 1,9 petabajta danych jest r\u00f3wnowa\u017cne, aby umie\u015bci\u0107 to w perspektywie. Odpowiedzia\u0142a, \u017ce ta ilo\u015b\u0107 danych jest podobna do przechowywania cyfrowych plan\u00f3w i danych o wydajno\u015bci w czasie rzeczywistym dla ka\u017cdej maszyny na hali fabrycznej, kt\u00f3ra dzia\u0142a nieprzerwanie od ponad wieku.<\/p>\n
Chocia\u017c ilo\u015b\u0107 danych generowanych przez producent\u00f3w jest osza\u0142amiaj\u0105ca, wskazuje to na kluczowy problem, z jakim obecnie mierz\u0105 si\u0119 producenci, pr\u00f3buj\u0105c rozwi\u0105za\u0107 dylemat zalewu danych, i wskazuje na konieczno\u015b\u0107 podj\u0119cia dzia\u0142a\u0144 ju\u017c teraz.<\/p>\n
Kadra kierownicza, a nie tylko dyrektorzy ds. informatyki, osi\u0105gn\u0119\u0142a krytyczny moment i musi teraz dzia\u0142a\u0107 wsp\u00f3lnie, aby zapewni\u0107, \u017ce ich przedsi\u0119biorstwa produkcyjne b\u0119d\u0105 w stanie poradzi\u0107 sobie z ilo\u015bci\u0105 i obj\u0119to\u015bci\u0105 z\u0142o\u017conych danych generowanych i przechowywanych codziennie.<\/p>\n
To stosunkowo nowe zjawisko, Forbes podaje, \u017ce oko\u0142o 90 procent danych na \u015bwiecie zosta\u0142o wygenerowanych w ci\u0105gu ostatnich dw\u00f3ch lat. Wed\u0142ug McKinsey & Co., ta szybka pr\u0119dko\u015b\u0107 tworzenia danych jest nap\u0119dzana przede wszystkim przez AI i inne nowoczesne technologie, obliczenia, \u0142\u0105czno\u015b\u0107 z digitalizacj\u0105 i migracj\u0119 do chmury.<\/p>\n
Eksperci z bran\u017cy zgadzaj\u0105 si\u0119, \u017ce stanowi to zar\u00f3wno wyzwanie, jak i szans\u0119 dla lider\u00f3w produkcji, kt\u00f3rzy czuj\u0105 coraz wi\u0119ksz\u0105 potrzeb\u0119 rozwi\u0105zania problem\u00f3w zwi\u0105zanych z danymi, zanim sytuacja si\u0119 pogorszy.<\/p>\n
Zaawansowana analityka danych stanowi kluczowy element rozwi\u0105zania, poniewa\u017c pozwala przekszta\u0142ci\u0107 surowe dane w cenne informacje, kt\u00f3re wspomagaj\u0105 podejmowanie lepszych decyzji i osi\u0105ganie lepszych wynik\u00f3w biznesowych, podobnie jak ma to miejsce w przypadku rafinacji rudy w celu uzyskania szlachetnego metalu.<\/p>\n
Ironi\u0105 jest to, \u017ce w Twoich danych ju\u017c istniej\u0105 cenne informacje. Prawdziwym wyzwaniem jest jednak to, jak je wykorzysta\u0107.<\/p>\n
Wed\u0142ug ostatnich bada\u0144 przeprowadzonych przez Manufacturing Leadership Council wi\u0119kszo\u015b\u0107 producent\u00f3w nie ufa swoim danym, a tylko 25 procent ankietowanych ma pewno\u015b\u0107, \u017ce w pierwszej kolejno\u015bci zbierane s\u0105 w\u0142a\u015bciwe dane. A mniej ni\u017c po\u0142owa rozumie warto\u015b\u0107 swoich danych w dolarach.<\/p>\n
Do innych powa\u017cnych wyzwa\u0144, z jakimi mierz\u0105 si\u0119 producenci, nale\u017c\u0105: odczytywanie danych pochodz\u0105cych z r\u00f3\u017cnych system\u00f3w lub dostarczanych w r\u00f3\u017cnych formatach (53 proc.), brak \u0142atwego dost\u0119pu do danych (28 proc.) oraz konieczno\u015b\u0107 podnoszenia kwalifikacji pracownik\u00f3w, kt\u00f3rzy nie potrafi\u0105 skutecznie analizowa\u0107 danych (28 proc.).<\/p>\n
Jednak pomimo tych wyzwa\u0144 95 procent producent\u00f3w przyznaje, \u017ce ich dane maj\u0105 tak du\u017cy potencja\u0142, odblokowuj\u0105c mo\u017cliwo\u015b\u0107 szybszego podejmowania lepszych decyzji. Podczas gdy prawie 90 procent zgadza si\u0119, \u017ce dane b\u0119d\u0105 \u201eniezb\u0119dne\u201d dla ich konkurencyjno\u015bci, co sugeruje, \u017ce wiedz\u0105, co jest stawk\u0105, je\u015bli nie zareaguj\u0105 teraz. \u0141atwiej powiedzie\u0107 ni\u017c zrobi\u0107, poniewa\u017c liderzy produkcji zmagaj\u0105 si\u0119 z utrzymaniem \u015bwiate\u0142, \u017conglowaniem potrzebami kadrowymi i zapewnieniem, \u017ce ich biznes pozostanie widoczny.<\/p>\n
Jasne jest, \u017ce pokonanie tych barier b\u0119dzie trudne, jednak kluczem jest zaawansowana analityka, kt\u00f3ra umo\u017cliwia producentom przekszta\u0142canie rozproszonych danych w praktyczne informacje, kt\u00f3re wspomagaj\u0105 podejmowanie decyzji przez wszystkie zainteresowane strony.<\/p>\n
Skuteczne poruszanie si\u0119 po zalewie danych w produkcji jest kluczem do odblokowania wydajno\u015bci, oszcz\u0119dno\u015bci koszt\u00f3w i, co prawdopodobnie najwa\u017cniejsze, lepszego podejmowania decyzji. Jednak analiza danych wykracza poza to i ujawnia bogactwo cennych informacji dla producent\u00f3w, gdy uzyskuje si\u0119 do nich dost\u0119p w czasie rzeczywistym. Oto pi\u0119\u0107 prze\u0142omowych sposob\u00f3w, w jakie producenci wykorzystuj\u0105 analiz\u0119 danych.<\/p>\n
Analityka danych mo\u017ce przewidywa\u0107 awarie sprz\u0119tu, zanim si\u0119 pojawi\u0105, powoduj\u0105c kosztowne przestoje i zwi\u0119kszaj\u0105c wydajno\u015b\u0107. Na przyk\u0142ad Deloitte wspiera\u0142 globaln\u0105 firm\u0119 zajmuj\u0105c\u0105 si\u0119 dostaw\u0105 paczek, kt\u00f3ra do\u015bwiadcza\u0142a wzrostu przestoj\u00f3w w swoich obiektach sortuj\u0105cych, ale wykorzystuj\u0105c predykcyjn\u0105 konserwacj\u0119, przewiduje, \u017ce przejad\u0105 ponad $100 milion\u00f3w dolar\u00f3w ameryka\u0144skich rocznych korzy\u015bci<\/a> poprzez odblokowanie potencja\u0142u 150 obiekt\u00f3w.<\/p>\n Analityka danych mo\u017ce zapewni\u0107 sta\u0142\u0105 jako\u015b\u0107 produktu poprzez wykrycie wad, zanim opuszcz\u0105 fabryk\u0119. Jako przyk\u0142ad zastosowania, General Electric wykorzysta\u0142 analityk\u0119 danych na swoj\u0105 korzy\u015b\u0107, aby zidentyfikowa\u0107 potencjalne wady produkt\u00f3w, zanim dotr\u0105 do klient\u00f3w, zmniejszaj\u0105c liczb\u0119 wad o 50 procent.<\/p>\n Analityka mo\u017ce stwarza\u0107 znacz\u0105ce mo\u017cliwo\u015bci optymalizacji \u0142a\u0144cucha dostaw i logistyki, zwi\u0119kszaj\u0105c przejrzysto\u015b\u0107 i kontrol\u0119. Wed\u0142ug Ernst and Young (EY) dzi\u0119ki wykorzystaniu analityki danych SmartMaps\u2122 by\u0142o w stanie skutecznie wydobywa\u0107 dane, aby przekszta\u0142ci\u0107 \u0142a\u0144cuch dostaw, co skutkowa\u0142o potencjaln\u0105 mo\u017cliwo\u015bci\u0105 redukcji koszt\u00f3w od 5% do 15%.<\/p>\n Prognozuj popyt z precyzj\u0105 lasera, unikaj\u0105c niedobor\u00f3w i nadprodukcji. Dzi\u0119ki ujednoliconemu widokowi prognozowania popytu Accenture pomog\u0142o firmie zajmuj\u0105cej si\u0119 marketingiem i dystrybucj\u0105 \u017cywno\u015bci prognozowa\u0107 b\u0142\u0119dy o oko\u0142o 6-8 punkt\u00f3w, co prze\u0142o\u017cy\u0142o si\u0119 na potencjalne korzy\u015bci rz\u0119du $100-$130M USD.<\/p>\n Analityka danych mo\u017ce pom\u00f3c liderom przekszta\u0142ci\u0107 dane w praktyczne informacje i umo\u017cliwi\u0107 profilowanie koszt\u00f3w, co z kolei pozwoli podejmowa\u0107 decyzje w oparciu o dane i optymalizowa\u0107 wyniki.<\/p>\n Jak podaje EY, w wyniku kultury opartej na danych producent gier wideo, kt\u00f3rego wspierali\u015bmy w procesie transformacji danych, odnotowa\u0142 wi\u0119ksz\u0105 wydajno\u015b\u0107 operacyjn\u0105, wi\u0119ksze zadowolenie klient\u00f3w i ni\u017csz\u0105 rotacj\u0119 pracownik\u00f3w.<\/p>\n Dane s\u0105 kr\u00f3lem w nowym \u015bwiecie produkcji, a wiod\u0105cymi organizacjami b\u0119d\u0105 te, kt\u00f3re s\u0105 nap\u0119dzane danymi. Aby pozosta\u0107 konkurencyjnymi, producenci musz\u0105 podejmowa\u0107 decyzje bardziej oparte na danych w swoich operacjach, w tym w obszarach takich jak inwestycje, polityki i og\u00f3lne strategie biznesowe.<\/p>\n Cho\u0107 prawd\u0105 jest, \u017ce nie mo\u017cna zmierzy\u0107 tego, czego nie mo\u017cna ulepszy\u0107, analiza danych pomo\u017ce Ci odkry\u0107 praktyczne informacje, kt\u00f3re zwi\u0119ksz\u0105 efektywno\u015b\u0107 ci\u0105g\u0142e doskonalenie<\/a>Dzi\u0119ki temu mo\u017cesz zidentyfikowa\u0107 obszary o du\u017cym wp\u0142ywie i umo\u017cliwi\u0107 swojemu zespo\u0142owi podejmowanie decyzji opartych na faktach.<\/p>\n Takie podej\u015bcie przynosi firmie szereg korzy\u015bci, pocz\u0105wszy od przyspieszonej transformacji cyfrowej, przez udoskonalone praktyki zr\u00f3wnowa\u017conego rozwoju, po popraw\u0119 ocen ESG.<\/p>\n Jest to szczeg\u00f3lnie krytyczne w sektorze produkcyjnym, kt\u00f3ry jest uwa\u017cany za jeden z najlepszych sektor\u00f3w generuj\u0105cych dane na \u015bwiecie. Kiedy liderzy produkcji wiedz\u0105, jak uwolni\u0107 moc swoich danych, mog\u0105 osi\u0105gn\u0105\u0107 wysok\u0105 wydajno\u015b\u0107 i prze\u015bcign\u0105\u0107 swoich konkurent\u00f3w.<\/p>\n Dzi\u0119ki innowacyjnej platformie analityki danych liderzy mog\u0105 przekszta\u0142ca\u0107 swoje przedsi\u0119biorstwa produkcyjne, aby odblokowa\u0107 nowe dane, co pozwoli im uzyska\u0107 g\u0142\u0119bszy wgl\u0105d w nieefektywne obszary dzia\u0142alno\u015bci, zidentyfikowa\u0107 obszary wymagaj\u0105ce poprawy i por\u00f3wnywa\u0107 wyniki na ca\u0142ym \u015bwiecie z bran\u017cowymi konkurentami.<\/p>\n Czy jeste\u015b gotowy wykorzysta\u0107 platform\u0119 tak\u0105 jak XIRI-Analytics firmy INCIT, aby odkry\u0107 nowe spostrze\u017cenia, kt\u00f3re mog\u0105 spowodowa\u0107 znacz\u0105ce zmiany w ca\u0142ej organizacji produkcyjnej? Aby dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej, odwied\u017a nasz\u0105 stron\u0119 internetow\u0105 INCIT<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In this golden age of digitalisation, manufacturing is one of the most data-heavy industries globally. According to Forbes, manufacturers annually generate an average of 1.9 petabytes. With AI playing a key role in the explosion of data, we asked it to help create an analogy about how much 1.9 petabytes of data equates to put […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":35117,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[82,208],"class_list":["post-34019","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership","tag-data-analytics","tag-data-in-manufacturing"],"acf":{"topic":"data analytics"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34019","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=34019"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34019\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":35118,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34019\/revisions\/35118"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35117"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=34019"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=34019"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=34019"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Kontrola jako\u015bci i redukcja odpad\u00f3w<\/h3>\n
Optymalizacja \u0142a\u0144cucha dostaw, redukcja koszt\u00f3w<\/h3>\n
Prognozowanie popytu i optymalizacja zapas\u00f3w<\/h3>\n
Podejmowanie decyzji na podstawie danych (DDDM) i profilowanie koszt\u00f3w<\/h3>\n
Jak zosta\u0107 producentem zorientowanym na dane: jak przyspieszy\u0107 transformacj\u0119 cyfrow\u0105<\/h2>\n