I denna digitaliseringens guld\u00e5lder \u00e4r tillverkningsindustrin en av de mest datatunga industrierna globalt. Enligt Forbes genererar tillverkare \u00e5rligen i genomsnitt 1,9 petabyte.<\/p>\n
Med tanke p\u00e5 att AI spelar en nyckelroll i dataexplosionen bad vi den att hj\u00e4lpa till att skapa en analogi om hur mycket 1,9 petabyte data motsvarar f\u00f6r att s\u00e4tta detta i perspektiv. Den svarade att denna m\u00e4ngd data \u00e4r som att lagra digitala ritningar och prestandadata i realtid f\u00f6r varje maskin p\u00e5 en fabriksgolv, som har varit i drift kontinuerligt i \u00f6ver ett sekel.<\/p>\n
\u00c4ven om m\u00e4ngden data som tillverkare genererar \u00e4r h\u00e4pnadsv\u00e4ckande, belyser detta det verksamhetskritiska problem som tillverkare f\u00f6r n\u00e4rvarande st\u00e5r inf\u00f6r n\u00e4r det g\u00e4ller att l\u00f6sa dataflodsdilemmat och varf\u00f6r de beh\u00f6ver agera nu.<\/p>\n
Chefer, inte bara IT-chefer, har n\u00e5tt en kritisk punkt och m\u00e5ste nu g\u00e5 samman f\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla att deras tillverkningsverksamhet kan hantera m\u00e4ngden och volymen av komplex data som genereras och lagras dagligen.<\/p>\n
Forbes rapporterar att ungef\u00e4r 90 procent av v\u00e4rldens data genererades bara under de senaste tv\u00e5 \u00e5ren, ett relativt nytt fenomen. Enligt McKinsey & Co. drivs denna snabba datagenereringshastighet fr\u00e4mst av AI och annan modern teknik, datoranv\u00e4ndning, uppkoppling fr\u00e5n digitalisering och molnmigrering.<\/p>\n
Branschexperter \u00e4r \u00f6verens om att det inneb\u00e4r b\u00e5de en utmaning och en m\u00f6jlighet f\u00f6r tillverkningsledare med en v\u00e4xande k\u00e4nsla av br\u00e5dska att ta itu med sina dataproblem innan situationen f\u00f6rv\u00e4rras.<\/p>\n
Avancerad dataanalys \u00e4r en avg\u00f6rande del av l\u00f6sningen f\u00f6r att omvandla r\u00e5data till v\u00e4rdefulla insikter f\u00f6r att driva b\u00e4ttre beslutsfattande och aff\u00e4rsresultat, ungef\u00e4r som att f\u00f6r\u00e4dla malm till \u00e4delmetall.<\/p>\n
Ironin \u00e4r att kraftfulla insikter redan finns i dina data; men den verkliga utmaningen \u00e4r hur man f\u00e5r tillg\u00e5ng till dem.<\/p>\n
Enligt f\u00e4rsk forskning utf\u00f6rd av Manufacturing Leadership Council litar de flesta tillverkare inte p\u00e5 sin data, och endast 25 procent av de tillfr\u00e5gade har f\u00f6rtroende f\u00f6r att r\u00e4tt data samlas in fr\u00e5n f\u00f6rsta b\u00f6rjan. Och mindre \u00e4n h\u00e4lften f\u00f6rst\u00e5r v\u00e4rdet av deras data.<\/p>\n
Andra stora utmaningar som tillverkare st\u00e5r inf\u00f6r inkluderar att dechiffrera data som kommer fr\u00e5n olika system eller levereras i olika format (53 procent), att data inte \u00e4r l\u00e4ttillg\u00e4ngliga (28 procent) och behovet av att vidareutbilda anst\u00e4llda eftersom de saknar f\u00f6rm\u00e5gan att analysera data effektivt (28 procent).<\/p>\n
Trots dessa utmaningar erk\u00e4nner 95 procent av tillverkarna att deras data har s\u00e5 stor potential, vilket frig\u00f6r m\u00f6jligheten att fatta b\u00e4ttre beslut snabbare. Medan n\u00e4stan 90 procent h\u00e5ller med om att data kommer att vara "avg\u00f6rande" f\u00f6r deras konkurrenskraft, tyder det p\u00e5 att de vet vad som st\u00e5r p\u00e5 spel om de inte agerar nu. L\u00e4ttare sagt \u00e4n gjort dock, med tillverkningsledare som k\u00e4mpar f\u00f6r att h\u00e5lla lamporna t\u00e4nda, jonglera med arbetskraftens behov och se till att deras verksamhet f\u00f6rblir framtr\u00e4dande.<\/p>\n
Det \u00e4r tydligt att dessa hinder kommer att bli en utmaning att \u00f6vervinna, men avancerad analys \u00e4r nyckeln, vilket g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r tillverkare att omvandla osammanh\u00e4ngande data till handlingsbara insikter som driver beslutsfattandet f\u00f6r alla intressenter.<\/p>\n
Att framg\u00e5ngsrikt navigera datafloden inom tillverkningsindustrin \u00e4r nyckeln till att uppn\u00e5 effektivitet, kostnadsbesparingar och, f\u00f6rmodligen viktigast av allt, f\u00f6rb\u00e4ttrat beslutsfattande. Men dataanalys g\u00e5r ut\u00f6ver detta och avsl\u00f6jar en m\u00e4ngd v\u00e4rdefull information f\u00f6r tillverkare n\u00e4r den n\u00e5s i realtid. H\u00e4r \u00e4r fem transformerande s\u00e4tt som tillverkare anv\u00e4nder dataanalys.<\/p>\n
Dataanalys kan f\u00f6rutse utrustningsfel innan de intr\u00e4ffar, vilket leder till kostsamma driftstopp och f\u00f6rb\u00e4ttrar effektiviteten. Som exempel st\u00f6dde Deloitte ett globalt paketleveransf\u00f6retag som upplevde en \u00f6kning av driftstopp vid sina sorteringsanl\u00e4ggningar, men genom att utnyttja prediktivt underh\u00e5ll f\u00f6rutsp\u00e5r de att de kommer att k\u00f6ra \u00f6ver 1 TP5 100 miljoner USD i \u00e5rliga f\u00f6rdelar<\/a> genom att frig\u00f6ra kapacitet p\u00e5 150 anl\u00e4ggningar.<\/p>\n Dataanalys kan s\u00e4kerst\u00e4lla en j\u00e4mn produktkvalitet genom att uppt\u00e4cka defekter innan de l\u00e4mnar fabriken. Som ett anv\u00e4ndningsfall anv\u00e4nde General Electric dataanalys till sin f\u00f6rdel f\u00f6r att identifiera potentiella defekter i produkter innan de n\u00e5dde kunder, vilket minskade antalet defekter med 50 procent.<\/p>\n Analys kan inneb\u00e4ra betydande optimeringsm\u00f6jligheter f\u00f6r leveranskedjan och logistik, vilket f\u00f6rb\u00e4ttrar transparens och kontroll. Enligt Ernst and Young (EY) kunde SmartMaps\u2122, genom att anv\u00e4nda dataanalys, effektivt utvinna deras data f\u00f6r att omvandla deras leveranskedja, vilket resulterade i en potentiell kostnadsminskningsm\u00f6jlighet p\u00e5 5% till 15%.<\/p>\n Prognostisera efterfr\u00e5gan med laserprecision, vilket undviker lagerbrist och \u00f6verproduktion. Genom en enhetlig bild av efterfr\u00e5geprognoser hj\u00e4lpte Accenture ett livsmedelsmarknadsf\u00f6rings- och distributionsf\u00f6retag att prognostisera fel p\u00e5 ungef\u00e4r 6\u20138 po\u00e4ng, vilket ledde till potentiella f\u00f6rdelar p\u00e5 ungef\u00e4r 1 500\u20131 500\u20131 300 miljoner USD.<\/p>\n Dataanalys kan st\u00e4rka ledare genom att omvandla data till handlingsbara insikter och m\u00f6jligg\u00f6ra kostnadsprofilering som informerar om datas\u00e4kra beslut och optimerar resultaten.<\/p>\n Som ett resultat av en datadriven kultur rapporterar EY att en videospelstillverkare som de st\u00f6ttade under sin datatransformationsresa upplever effektivare verksamhet, \u00f6kad kundn\u00f6jdhet och en l\u00e4gre personaloms\u00e4ttning.<\/p>\n Data \u00e4r kung i den nya tillverkningsv\u00e4rlden och de ledande organisationerna kommer att vara de som \u00e4r datadrivna. F\u00f6r att f\u00f6rbli konkurrenskraftiga m\u00e5ste tillverkare fatta mer databaserade beslut i sin verksamhet, inklusive omr\u00e5den som investeringar, policyer och \u00f6vergripande aff\u00e4rsstrategier.<\/p>\n \u00c4ven om det \u00e4r sant att du inte kan m\u00e4ta det du inte kan f\u00f6rb\u00e4ttra, kan dataanalys hj\u00e4lpa dig att uppt\u00e4cka anv\u00e4ndbara insikter som driver kontinuerlig f\u00f6rb\u00e4ttring<\/a>Genom att g\u00f6ra det kan du identifiera omr\u00e5den med stor p\u00e5verkan och ge ditt team m\u00f6jlighet att fatta faktabaserade beslut.<\/p>\n Denna strategi driver aff\u00e4rsresultat som str\u00e4cker sig fr\u00e5n accelererad digital transformation till f\u00f6rb\u00e4ttrade h\u00e5llbara metoder och f\u00f6rb\u00e4ttrade ESG-betyg.<\/p>\n Detta \u00e4r s\u00e4rskilt viktigt inom tillverkningsindustrin, en sektor som rapporteras vara bland de fr\u00e4msta datagenererande sektorerna globalt. N\u00e4r ledare inom tillverkningsindustrin vet hur de ska frig\u00f6ra kraften i sina data kan de uppn\u00e5 h\u00f6g prestanda och \u00f6vertr\u00e4ffa sina konkurrenter.<\/p>\n Med en innovativ dataanalysplattform kan ledare omvandla sin tillverkningsverksamhet f\u00f6r att frig\u00f6ra nya datapunkter, vilket ger djupare insikter i sina aff\u00e4rsm\u00e4ssiga ineffektiviteter f\u00f6r att identifiera omr\u00e5den med stor inverkan p\u00e5 f\u00f6rb\u00e4ttringar och j\u00e4mf\u00f6ra resultat globalt med branschkollegor.<\/p>\n \u00c4r du redo att utnyttja en plattform som INCITs XIRI-Analytics f\u00f6r att avsl\u00f6ja dessa nya insikter som kan driva fram betydande f\u00f6r\u00e4ndringar i hela din tillverkningsorganisation? F\u00f6r att l\u00e4ra dig mer, bes\u00f6k v\u00e5r INCIT-webbplats<\/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\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34019","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incit.org\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incit.org\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=34019"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/incit.org\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34019\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":35118,"href":"https:\/\/incit.org\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34019\/revisions\/35118"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35117"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=34019"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=34019"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=34019"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Kvalitetskontroll och minskat avfall<\/h3>\n
Optimering av leveranskedjan, minskade kostnader<\/h3>\n
Efterfr\u00e5geprognoser och lageroptimering<\/h3>\n
Datadrivet beslutsfattande (DDDM) och kostnadsprofilering<\/h3>\n
Att bli en datadriven tillverkare: hur du p\u00e5skyndar din digitala transformation<\/h2>\n