Det är en dataöverbelastad värld och tillverkare gör sitt bästa för att navigera i den. Men enligt Forrester-undersökningar kämpar hela 98 procent av tillverkarna med att utnyttja sina data. Nickar du med huvudet eftersom detta stämmer in på din upplevelse? Du är inte ensam – mängden data som ledare måste hantera accelererar i en alarmerande takt med nästan 50 procent av de tillfrågade och säger att deras data har fördubblats och att de förväntar sig att den ska tredubblas under de kommande fem åren, fram till 2030. Men problemet är inte bara dataöverskottet, det är bristen på effektiv analys.
Inom tillverkning är data inte bara en resurs – det är katalysatorn för att skapa oöverträffad produktivitet och lönsamhet. McKinsey and Co. betonar den transformerande kraften hos analyser inom sektorn. Tidigare har tillverkare halkat efter i IT-kapacitet, men genom att använda avancerad analys kan de använda sina data, till exempel genom att förbättra sina processer från inköp av råvaror till försäljning av färdiga produkter.
Avancerad analys hjälper också tillverkare att lösa tidigare dolda problem, såsom dolda flaskhalsar eller olönsamma produktionslinjer, men lika viktigt är att analys gör det möjligt för tillverkningsledare att utnyttja insikter i realtid för att fatta faktabaserade beslut och driva transformation.
Undermålig analys hindrar tillverkningsverksamhet, leder till dåligt beslutsfattande och hämmar innovation genom att inte hantera kritiska datautmaningar. En Deloitte-studie belyser nästan 70 procent av tillverkarna identifiera problem som datakvalitet, kontextualisering och validering som stora hinder för implementering av AI, men robust analys är avgörande för att övervinna dessa hinder.
Att förstå dagens största utmaningar inom tillverkningsanalys
Senast tillverkningsindustrin upplevde så stora förändringar var införandet av automatisering i mitten av 1900-talet, vilket effektivt revolutionerade produktionen och industrin som helhet. Idag står analys i framkant av ytterligare en revolution och har kraften att omvandla överväldigande data till handlingsbara insikter och omvandla tillverkningssektorn från verkstadsgolvet och uppåt. Tyvärr ökar datamängden inom tillverkning i en snabb takt som accelereras av AI, och detta förvärrar ett redan betydande problem – för mycket data, inte tillräckligt med tid eller, ibland, kunskap för att analysera den.
En rapport från Manufacturing Leadership Council fann att nästan tre fjärdedelar av tillverkarna fortfarande är beroende av kalkylblad (!!!) för att mata in data manuellt, medan ytterligare 68 procent fortfarande använder dem för att analysera data. Det finns också problemet med huruvida informationen är tillförlitlig från början. För många är svaret "nej", då endast 25% av tillverkarna har högt förtroende för sina data. Dessutom inkluderar andra datautmaningar olika system som lagrar data (53%), svårigheter att komma åt data (28%) och brist på färdigheter för att analysera data effektivt (28%).
Dessa utmaningar försvinner inte och belyser det kritiska behovet tillverkare har av avancerad analys. Robusta analysverktyg kan arbeta i hastigheter som varken kalkylblad eller människa kan matcha, vilket ger tillverkare möjlighet att effektivisera dataintegration och säkerställa datakvalitet. Forbes rapporterar att data bör vara grunden för framtidens tillverkning. Rätt data i kombination med sofistikerad analys gör det möjligt för tillverkare och olika intressenter att fatta mer välgrundade beslut, vilket säkerställer att deras verksamhet inte bara är framtidssäkrad utan också fångar möjligheter och minimerar svagheter.
Varför analysdrivna strategier är nyckeln till framgång – dina 5 viktigaste saker
Avancerad analys kan innebära både utmaningar och möjligheter, men fördelarna är betydligt större när ledare framgångsrikt genomför verklig transformation inom viktiga verksamhetsområden som tidigare var otänkbara. Detta inkluderar att förbättra kvaliteten, förbättra prestanda och avkastning, minska kostnader och optimera leveranskedjor. Så här kan chefer utnyttja dessa strategier för att hantera datautmaningar:
1. Släpp kalkylbladen och använd en enhetlig, analysbaserad strategi:
Föråldrade kalkylblad kan inte hålla jämna steg med kraven från modern tillverkning. Analys blomstrar när det finns en enhetlig strategi för data. Gartner anser att tillverkare måste ha ett "orkestrerat ramverk och en process för att utveckla, sammanställa, uppdatera och erbjuda strukturerad och ostrukturerad data", men vi tar det ett steg längre och hävdar att varje strategi är enhetlig. Avancerad analys säkerställer att allt arbetar utifrån en enda sanningskälla, bryter ner silos och förbättrar all verksamhet.
2. Sluta använda föråldrade processer och investera i avancerad analys och AI:
Deloitte säger att en förutsättning för AI-implementering är tillgång till kvalitetsdata, och tre fjärdedelar av respondenterna säger att de har gjort en förändring för att öka investeringarna kring datalivscykelhantering för att stödja sin generativa AI-strategi. Analytiska plattformar är också viktiga eftersom de kan utnyttja prediktiv och preskriptiv analys för att upptäcka mönster, optimera processer och förutse framtida utmaningar, vilket möjliggör datadrivet beslutsfattande.
3. Åtgärda misstro mot data, använd analyser för att säkerställa datakvalitet och styrning:
Gartners forskning visar att tillverkare måste se till att de bygger en skalbar, värdedriven datautbytesprocess att frigöra användningen av olika IT- och affärsdata för att driva affärsbeslut. ”Genom att tillämpa principer för data- och analysstyrning kan IT-chefer tillhandahålla den datakvalitet som behövs för att möjliggöra datautbyte över komplexa ekosystem.”
4. Få ett slut på det isolerade kaoset med analysdriven insyn:
När data är fragmenterad över silos kan till exempel kvalitetskontrollen påverkas, vilket gör det svårt att genomföra grundliga analyser och därmed hitta bakomliggande orsaker till fel och ineffektivitet. Försenat beslutsfattande kan också vara en oönskad bieffekt. Avancerad analys kan säkerställa att datasilos inte längre påverkar den operativa effektiviteten, och omvandla osammanhängande information till sammanhängande insikter för att säkerställa produkter av bättre kvalitet, effektiviserade processer och snabbare och smartare beslutsfattande.
5. Mindre tänkande, mer automatisering och realtidsövervakning:
Avancerade sensorer, maskinövervakningsverktyg och automatiserade rapporteringssystem gör det möjligt för tillverkare att samla in och analysera data i realtid, men analyser omvandlar dessa data till handlingsbara insikter som optimerar processer och förutspår problem innan de uppstår. Denna kombination av realtidsdata och analyser gör det möjligt för tillverkare att förbättra effektiviteten, minska driftstopp och åtgärda utmaningar snabbt.
Från strategi till verklighet: hur en klient frigjorde miljoner med avancerad analys
I denna datadrivna värld kan analyser ha transformerande effekter och omvandla datastrategier till handlingsbara resultat. Enligt Deloitte samarbetade Daimler Trucks Asia med företaget för att implementera en proaktiv sensorplattform som analyserade strukturerad och ostrukturerad data, vilket möjliggjorde förutsägelse och prioritering av kvalitetsproblem 13 månader tidigare. Inom två år hade denna analysdrivna metod räddat kunden. $8 miljoner i garantikostnader, vilket belyser hur kraftfull analys kan vara, vilket säkerställer att tillverkningsledare upptäcker insikter som tidigare varit dolda, löser utmaningar proaktivt och frigör mätbart affärsvärde.
Agera nu eller hamna på efterkälken – varför det är avgörande att anamma ett analysdrivet tänkesätt
Med en oroväckande snabb ström av data står tillverkningsledare vid ett kritiskt vägskäl, vilket kräver att de inte bara möter utmaningar direkt utan också tar tillvara på möjligheten med hjälp av analyser. Handlingsfönstret krymper, vilket innebär att chefer måste agera nu för att fånga potentialen i sina data genom avancerad analys för att förbli konkurrenskraftiga. Genom att implementera avancerad analys kan företagsledare få tillgång till insikter som möjliggör snabbare beslutsfattande som driver strategiska investeringar, formar policyer och optimerar införandet av innovativa tekniker.
Efter att ha samarbetat med en expert på smart tillverkning som INCIT kan tillverkningsledare använda analytiska lösningar som XIRI-Analytics efter en digital mognad eller ESG-bedömning med Smart Industry Readiness Index (SIRI) eller Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI) för att upptäcka nya datadrivna insikter, vilket gör det möjligt för tillverkningsföretag att låsa upp vägar till kontinuerlig förbättring. XIRI-Analytics ger tillverkare möjlighet att använda databaserat beslutsfattande, global benchmarking, kostnadsprofilering och växthusgasprofilering för att förbättra effektivitet, konkurrenskraft och hållbarhet.
Plattformen kommer att generera och aggregera relevant data för djupgående analyser och framstå som ett transformerande verktyg med långtgående fördelar för företag och olika intressenter, inklusive myndigheter, beslutsfattare, privata företag, finansinstitut och aktiebolag. För att lära dig mer, besök INCITs webbplats.
