I denna digitaliseringens guldålder är tillverkningsindustrin en av de mest datatunga industrierna globalt. Enligt Forbes genererar tillverkare årligen i genomsnitt 1,9 petabyte.
Med tanke på att AI spelar en nyckelroll i dataexplosionen bad vi den att hjälpa till att skapa en analogi om hur mycket 1,9 petabyte data motsvarar för att sätta detta i perspektiv. Den svarade att denna mängd data är som att lagra digitala ritningar och prestandadata i realtid för varje maskin på en fabriksgolv, som har varit i drift kontinuerligt i över ett sekel.
Även om mängden data som tillverkare genererar är häpnadsväckande, belyser detta det verksamhetskritiska problem som tillverkare för närvarande står inför när det gäller att lösa dataflodsdilemmat och varför de behöver agera nu.
Chefer, inte bara IT-chefer, har nått en kritisk punkt och måste nu gå samman för att säkerställa att deras tillverkningsverksamhet kan hantera mängden och volymen av komplex data som genereras och lagras dagligen.
Forbes rapporterar att ungefär 90 procent av världens data genererades bara under de senaste två åren, ett relativt nytt fenomen. Enligt McKinsey & Co. drivs denna snabba datagenereringshastighet främst av AI och annan modern teknik, datoranvändning, uppkoppling från digitalisering och molnmigrering.
Branschexperter är överens om att det innebär både en utmaning och en möjlighet för tillverkningsledare med en växande känsla av brådska att ta itu med sina dataproblem innan situationen förvärras.
Avancerad dataanalys är en avgörande del av lösningen för att omvandla rådata till värdefulla insikter för att driva bättre beslutsfattande och affärsresultat, ungefär som att förädla malm till ädelmetall.
Ironin är att kraftfulla insikter redan finns i dina data; men den verkliga utmaningen är hur man får tillgång till dem.
Datafloden: utmaningar med att låsa upp datainsikter utan analys
Enligt färsk forskning utförd av Manufacturing Leadership Council litar de flesta tillverkare inte på sin data, och endast 25 procent av de tillfrågade har förtroende för att rätt data samlas in från första början. Och mindre än hälften förstår värdet av deras data.
Andra stora utmaningar som tillverkare står inför inkluderar att dechiffrera data som kommer från olika system eller levereras i olika format (53 procent), att data inte är lättillgängliga (28 procent) och behovet av att vidareutbilda anställda eftersom de saknar förmågan att analysera data effektivt (28 procent).
Trots dessa utmaningar erkänner 95 procent av tillverkarna att deras data har så stor potential, vilket frigör möjligheten att fatta bättre beslut snabbare. Medan nästan 90 procent håller med om att data kommer att vara "avgörande" för deras konkurrenskraft, tyder det på att de vet vad som står på spel om de inte agerar nu. Lättare sagt än gjort dock, med tillverkningsledare som kämpar för att hålla lamporna tända, jonglera med arbetskraftens behov och se till att deras verksamhet förblir framträdande.
Det är tydligt att dessa hinder kommer att bli en utmaning att övervinna, men avancerad analys är nyckeln, vilket gör det möjligt för tillverkare att omvandla osammanhängande data till handlingsbara insikter som driver beslutsfattandet för alla intressenter.
De 5 bästa sätten tillverkare använder analyser till sin fördel med verkliga exempel
Att framgångsrikt navigera datafloden inom tillverkningsindustrin är nyckeln till att uppnå effektivitet, kostnadsbesparingar och, förmodligen viktigast av allt, förbättrat beslutsfattande. Men dataanalys går utöver detta och avslöjar en mängd värdefull information för tillverkare när den nås i realtid. Här är fem transformerande sätt som tillverkare använder dataanalys.
Förutsägande underhåll för att öka effektiviteten
Dataanalys kan förutse utrustningsfel innan de inträffar, vilket leder till kostsamma driftstopp och förbättrar effektiviteten. Som exempel stödde Deloitte ett globalt paketleveransföretag som upplevde en ökning av driftstopp vid sina sorteringsanläggningar, men genom att utnyttja prediktivt underhåll förutspår de att de kommer att köra över 1 TP5 100 miljoner USD i årliga fördelar genom att frigöra kapacitet på 150 anläggningar.
Kvalitetskontroll och minskat avfall
Dataanalys kan säkerställa en jämn produktkvalitet genom att upptäcka defekter innan de lämnar fabriken. Som ett användningsfall använde General Electric dataanalys till sin fördel för att identifiera potentiella defekter i produkter innan de nådde kunder, vilket minskade antalet defekter med 50 procent.
Optimering av leveranskedjan, minskade kostnader
Analys kan innebära betydande optimeringsmöjligheter för leveranskedjan och logistik, vilket förbättrar transparens och kontroll. Enligt Ernst and Young (EY) kunde SmartMaps™, genom att använda dataanalys, effektivt utvinna deras data för att omvandla deras leveranskedja, vilket resulterade i en potentiell kostnadsminskningsmöjlighet på 5% till 15%.
Efterfrågeprognoser och lageroptimering
Prognostisera efterfrågan med laserprecision, vilket undviker lagerbrist och överproduktion. Genom en enhetlig bild av efterfrågeprognoser hjälpte Accenture ett livsmedelsmarknadsförings- och distributionsföretag att prognostisera fel på ungefär 6–8 poäng, vilket ledde till potentiella fördelar på ungefär 1 500–1 500–1 300 miljoner USD.
Datadrivet beslutsfattande (DDDM) och kostnadsprofilering
Dataanalys kan stärka ledare genom att omvandla data till handlingsbara insikter och möjliggöra kostnadsprofilering som informerar om datasäkra beslut och optimerar resultaten.
Som ett resultat av en datadriven kultur rapporterar EY att en videospelstillverkare som de stöttade under sin datatransformationsresa upplever effektivare verksamhet, ökad kundnöjdhet och en lägre personalomsättning.
Att bli en datadriven tillverkare: hur du påskyndar din digitala transformation
Data är kung i den nya tillverkningsvärlden och de ledande organisationerna kommer att vara de som är datadrivna. För att förbli konkurrenskraftiga måste tillverkare fatta mer databaserade beslut i sin verksamhet, inklusive områden som investeringar, policyer och övergripande affärsstrategier.
Även om det är sant att du inte kan mäta det du inte kan förbättra, kan dataanalys hjälpa dig att upptäcka användbara insikter som driver kontinuerlig förbättringGenom att göra det kan du identifiera områden med stor påverkan och ge ditt team möjlighet att fatta faktabaserade beslut.
Denna strategi driver affärsresultat som sträcker sig från accelererad digital transformation till förbättrade hållbara metoder och förbättrade ESG-betyg.
Detta är särskilt viktigt inom tillverkningsindustrin, en sektor som rapporteras vara bland de främsta datagenererande sektorerna globalt. När ledare inom tillverkningsindustrin vet hur de ska frigöra kraften i sina data kan de uppnå hög prestanda och överträffa sina konkurrenter.
Med en innovativ dataanalysplattform kan ledare omvandla sin tillverkningsverksamhet för att frigöra nya datapunkter, vilket ger djupare insikter i sina affärsmässiga ineffektiviteter för att identifiera områden med stor inverkan på förbättringar och jämföra resultat globalt med branschkollegor.
Är du redo att utnyttja en plattform som INCITs XIRI-Analytics för att avslöja dessa nya insikter som kan driva fram betydande förändringar i hela din tillverkningsorganisation? För att lära dig mer, besök vår INCIT-webbplats.
