ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหรือข้อมูลที่ล่าช้า ผู้ผลิตจะใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างไร

โลกนี้เต็มไปด้วยข้อมูลมากเกินไป และผู้ผลิตพยายามอย่างเต็มที่เพื่อนำทางโลกนี้ อย่างไรก็ตาม จากการวิจัยของ Forrester พบว่าผู้ผลิตถึง 98 เปอร์เซ็นต์ประสบปัญหาในการใช้ข้อมูลของตน คุณรู้สึกเห็นด้วยหรือไม่ เพราะสิ่งนี้สะท้อนถึงประสบการณ์ของคุณ คุณไม่ได้เป็นคนเดียวที่คิดเช่นนั้น ปริมาณข้อมูลที่ผู้นำต้องจัดการกำลังเพิ่มขึ้นอย่างน่าตกใจด้วย สำรวจไปแล้วเกือบร้อยละ 50 โดยระบุว่าข้อมูลของพวกเขาเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า และคาดว่าภายใน 5 ปีข้างหน้า หรือภายในปี 2030 จะเพิ่มขึ้นเป็นสามเท่า แต่ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ข้อมูลส่วนเกินเพียงอย่างเดียว แต่เป็นเพราะขาดการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ

ในภาคการผลิต ข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงทรัพยากรเท่านั้น แต่ยังเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาในการปลดล็อกผลผลิตและผลกำไรที่ไม่เคยมีมาก่อนอีกด้วย McKinsey and Co. ยืนยันถึงพลังแห่งการเปลี่ยนแปลงของการวิเคราะห์ในภาคส่วนนี้ ก่อนหน้านี้ ผู้ผลิตมักจะล้าหลังในด้านศักยภาพของไอที แต่การใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงช่วยให้พวกเขาสามารถนำข้อมูลไปใช้งานได้ เช่น การปรับปรุงกระบวนการต่างๆ ตั้งแต่การจัดหาแหล่งวัตถุดิบไปจนถึงการขายผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป

การวิเคราะห์ขั้นสูงยังช่วยให้ผู้ผลิตสามารถแก้ไขปัญหาที่เคยซ่อนอยู่ได้ เช่น คอขวดที่ซ่อนอยู่หรือสายการผลิตที่ไม่ทำกำไร แต่ที่สำคัญพอๆ กันคือ การวิเคราะห์ช่วยให้ผู้นำด้านการผลิตสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ในการตัดสินใจโดยอิงตามข้อเท็จจริงและขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลง

การวิเคราะห์ที่ต่ำกว่ามาตรฐานขัดขวางการดำเนินการด้านการผลิต นำไปสู่การตัดสินใจที่ไม่ดี และขัดขวางนวัตกรรมเนื่องจากไม่สามารถจัดการกับความท้าทายด้านข้อมูลที่สำคัญได้ การศึกษาของ Deloitte เน้นย้ำถึงเกือบ 70 เปอร์เซ็นต์ของผู้ผลิต ระบุปัญหาต่างๆ เช่น คุณภาพข้อมูล การสร้างบริบท และการตรวจสอบความถูกต้อง ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการนำ AI ไปใช้ แต่การวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพถือเป็นสิ่งจำเป็นในการเอาชนะอุปสรรคเหล่านี้

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับความท้าทายหลักในการวิเคราะห์การผลิตในปัจจุบัน

ครั้งสุดท้ายที่อุตสาหกรรมการผลิตประสบกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เช่นนี้คือเมื่อมีการนำระบบอัตโนมัติมาใช้ในช่วงกลางศตวรรษที่ 20 ซึ่งได้ปฏิวัติการผลิตและอุตสาหกรรมโดยรวมได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลถือเป็นแนวหน้าของการปฏิวัติครั้งใหม่ โดยมีพลังในการเปลี่ยนข้อมูลจำนวนมหาศาลให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริง ซึ่งช่วยเปลี่ยนแปลงภาคการผลิตตั้งแต่ในโรงงานขึ้นไป น่าเสียดายที่ปริมาณข้อมูลในภาคการผลิตขยายตัวอย่างรวดเร็วโดย AI และสิ่งนี้ทำให้ปัญหาที่มีอยู่แล้วเลวร้ายลง นั่นคือ มีข้อมูลมากเกินไป ไม่มีเวลาเพียงพอ หรือบางครั้งก็ไม่มีความรู้ในการวิเคราะห์ข้อมูล

รายงานของ Manufacturing Leadership Council พบว่าผู้ผลิตเกือบสามในสี่รายยังคงใช้สเปรดชีต (!!!) ในการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง ขณะที่อีก 68 เปอร์เซ็นต์ยังคงใช้สเปรดชีตเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ยังมีปัญหาว่าข้อมูลนั้นน่าเชื่อถือหรือไม่ สำหรับหลายๆ ราย คำตอบคือ "ไม่" โดยมีเพียง 25% ของผู้ผลิตเท่านั้นที่มีความมั่นใจสูงในข้อมูลของตน นอกจากนี้ ยังมีความท้าทายด้านข้อมูลอื่นๆ อีก เช่น ระบบต่างๆ ที่จัดเก็บข้อมูล (53%) ความยากลำบากในการเข้าถึงข้อมูล (28%) และขาดทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ (28%)

ความท้าทายเหล่านี้จะไม่หมดไป และเน้นย้ำถึงความต้องการที่สำคัญของผู้ผลิตที่มีต่อการวิเคราะห์ขั้นสูง เครื่องมือวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพสามารถทำงานได้ด้วยความเร็วที่สเปรดชีตหรือมนุษย์ไม่สามารถเทียบได้ ทำให้ผู้ผลิตสามารถปรับปรุงการบูรณาการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพและรับรองคุณภาพของข้อมูลได้ Forbes รายงานว่าข้อมูลควรเป็นรากฐานของอนาคตของการผลิต ข้อมูลที่ถูกต้องเมื่อรวมกับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนจะช่วยให้ผู้ผลิตและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ สามารถตัดสินใจได้อย่างรอบรู้มากขึ้น ทำให้มั่นใจได้ว่าธุรกิจของพวกเขาไม่เพียงแต่จะพร้อมสำหรับอนาคตเท่านั้น แต่ยังคว้าโอกาสและลดจุดอ่อนให้เหลือน้อยที่สุดอีกด้วย

เหตุใดกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์จึงเป็นกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จ – สิ่งสำคัญ 5 อันดับแรกของคุณ

การวิเคราะห์ขั้นสูงอาจนำมาซึ่งทั้งความท้าทายและโอกาส แต่ประโยชน์จะยิ่งมากขึ้นอย่างมากหากผู้นำสามารถปลดล็อกการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงในพื้นที่ปฏิบัติการที่สำคัญซึ่งก่อนหน้านี้ไม่สามารถจินตนาการได้สำเร็จ ซึ่งรวมถึงการปรับปรุงคุณภาพ การปรับปรุงประสิทธิภาพและผลผลิต การลดต้นทุน และการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน ต่อไปนี้คือวิธีที่ผู้บริหารสามารถใช้ประโยชน์จากกลยุทธ์เหล่านี้เพื่อรับมือกับความท้าทายด้านข้อมูล:

1. เลิกใช้สเปรดชีตแล้วหันมาใช้แนวทางที่รวมเป็นหนึ่งและขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์:

สเปรดชีตที่ล้าสมัยไม่สามารถตอบสนองความต้องการของการผลิตในยุคใหม่ได้ การวิเคราะห์จะเติบโตได้ดีเมื่อมีแนวทางแบบรวมศูนย์ในการจัดการข้อมูล Gartner เชื่อว่าผู้ผลิตจะต้องมี "กรอบงานและกระบวนการที่ประสานงานกันเพื่อพัฒนา จัดการ อัปเดต และนำเสนอข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง" แต่เราก้าวไปอีกขั้นด้วยการยืนยันว่ากลยุทธ์ทั้งหมดจะต้องรวมศูนย์กัน การวิเคราะห์ขั้นสูงช่วยให้มั่นใจได้ว่าทุกคนทำงานจากแหล่งข้อมูลเดียว ทำลายกำแพง และปรับปรุงการดำเนินงานทั้งหมด

2. หยุดใช้กระบวนการที่ล้าสมัยและลงทุนในระบบวิเคราะห์ขั้นสูงและ AI:

Deloitte กล่าวว่าข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการนำ AI มาใช้คือการเข้าถึงข้อมูลที่มีคุณภาพ และผู้ตอบแบบสอบถามสามในสี่รายระบุว่าพวกเขาได้เปลี่ยนมาลงทุนเพิ่มเกี่ยวกับการจัดการวงจรชีวิตข้อมูลเพื่อสนับสนุนกลยุทธ์ AI เชิงสร้างสรรค์ของตน นอกจากนี้ แพลตฟอร์มวิเคราะห์ยังถือเป็นปัจจัยสำคัญเนื่องจากสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายและเชิงกำหนดเพื่อค้นหารูปแบบ ปรับกระบวนการให้เหมาะสม และคาดการณ์ความท้าทายในอนาคต ซึ่งช่วยให้สามารถตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลได้

3. แก้ไขความไม่ไว้วางใจข้อมูล ใช้การวิเคราะห์เพื่อให้มั่นใจถึงคุณภาพและการกำกับดูแลข้อมูล:

การวิจัยของ Gartner ระบุว่าผู้ผลิตจำเป็นต้องมั่นใจว่าพวกเขาสร้างสิ่งที่ปรับขนาดได้ กระบวนการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยมูลค่า เพื่อปลดล็อกการใช้งานข้อมูลไอทีและธุรกิจที่หลากหลายเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจ “ด้วยการใช้หลักการกำกับดูแลข้อมูลและการวิเคราะห์ CIO สามารถมอบคุณภาพข้อมูลที่จำเป็นเพื่อให้สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลในระบบนิเวศน์ที่ซับซ้อนได้”

4. ยุติความโกลาหลที่แยกส่วนด้วยการมองเห็นที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์:

เมื่อข้อมูลถูกแยกส่วนออกจากกัน การควบคุมคุณภาพอาจได้รับผลกระทบ ทำให้การวิเคราะห์อย่างละเอียดถี่ถ้วนทำได้ยาก และการค้นหาสาเหตุหลักของข้อบกพร่องและประสิทธิภาพที่ลดลงก็เป็นเรื่องท้าทาย การตัดสินใจที่ล่าช้าอาจเป็นผลพลอยได้ที่ไม่พึงประสงค์ การวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถทำให้ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานอีกต่อไป โดยนำข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันมาแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อมโยงกันเพื่อให้มั่นใจว่าผลิตภัณฑ์มีคุณภาพดีขึ้น กระบวนการมีประสิทธิภาพมากขึ้น และการตัดสินใจที่รวดเร็วและชาญฉลาดยิ่งขึ้น

5. คิดน้อยลง ทำงานอัตโนมัติและตรวจสอบแบบเรียลไทม์มากขึ้น:

เซ็นเซอร์ขั้นสูง เครื่องมือตรวจสอบเครื่องจักร และระบบรายงานอัตโนมัติ ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ แต่การวิเคราะห์จะแปลงข้อมูลนี้ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริง ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการและคาดการณ์ปัญหาต่างๆ ก่อนที่ปัญหาเหล่านั้นจะเกิดขึ้น การผสมผสานระหว่างข้อมูลแบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์นี้ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดระยะเวลาหยุดทำงาน และแก้ไขปัญหาต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว

จากกลยุทธ์สู่ความเป็นจริง: ลูกค้ารายหนึ่งปลดล็อกรายได้หลายล้านด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูง

ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ การวิเคราะห์สามารถส่งผลเปลี่ยนแปลงได้ โดยเปลี่ยนกลยุทธ์ข้อมูลให้กลายเป็นผลลัพธ์ที่ดำเนินการได้ ตามข้อมูลของ Deloitte บริษัท Daimler Trucks Asia ได้ร่วมมือกับบริษัทเพื่อนำแพลตฟอร์มการตรวจจับเชิงรุกมาใช้ ซึ่งวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ซึ่งทำให้สามารถคาดการณ์และกำหนดลำดับความสำคัญของปัญหาด้านคุณภาพได้เร็วขึ้น 13 เดือน ภายในเวลาสองปี แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์นี้ช่วยให้ลูกค้าประหยัดค่าใช้จ่ายได้ $8ล้าน ในด้านต้นทุนการรับประกัน เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพของการวิเคราะห์ ช่วยให้ผู้นำด้านการผลิตสามารถค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนเร้นอยู่ก่อนหน้านี้ แก้ไขความท้าทายเชิงรุก และปลดล็อกมูลค่าทางธุรกิจที่วัดได้

ดำเนินการทันทีหรือจะล้าหลัง – เหตุใดการนำแนวคิดที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์มาใช้จึงมีความสำคัญ

ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลที่หลั่งไหลเข้ามาอย่างรวดเร็ว ผู้นำด้านการผลิตจึงต้องเผชิญกับทางแยกที่สำคัญ ซึ่งไม่เพียงแต่ต้องเผชิญกับความท้าทายเท่านั้น แต่ยังต้องคว้าโอกาสนี้ด้วยพลังของการวิเคราะห์อีกด้วย ช่วงเวลาแห่งการดำเนินการกำลังแคบลง ซึ่งหมายความว่าผู้บริหารต้องดำเนินการทันทีเพื่อดึงศักยภาพของข้อมูลออกมาใช้ผ่านการวิเคราะห์ขั้นสูง เพื่อให้สามารถแข่งขันได้ การนำการวิเคราะห์ขั้นสูงมาใช้ช่วยให้ผู้นำทางธุรกิจสามารถปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกเพื่อให้สามารถตัดสินใจได้เร็วขึ้น ซึ่งจะขับเคลื่อนการลงทุนเชิงกลยุทธ์ กำหนดนโยบาย และเพิ่มประสิทธิภาพการนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้

หลังจากร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญด้านการผลิตอัจฉริยะ เช่น INCIT ผู้นำด้านการผลิตสามารถใช้โซลูชันการวิเคราะห์ เช่น XIRI-Analytics หลังจากความเป็นผู้ใหญ่ในด้านดิจิทัลหรือการประเมิน ESG โดยดัชนีความพร้อมด้านอุตสาหกรรมอัจฉริยะ (SIRI) หรือดัชนีความพร้อมด้านอุตสาหกรรมด้านความยั่งยืนของผู้บริโภค (COSIRI) เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ช่วยให้ธุรกิจการผลิตสามารถปลดล็อกเส้นทางสู่การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง XIRI-Analytics ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่ชัดเจน การเปรียบเทียบประสิทธิภาพระดับโลก การจัดทำโปรไฟล์ต้นทุน และการจัดทำโปรไฟล์ก๊าซเรือนกระจก เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความสามารถในการแข่งขัน และความยั่งยืน

แพลตฟอร์มจะสร้างและรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึก ซึ่งกลายเป็นเครื่องมือที่สร้างการเปลี่ยนแปลงที่มีประโยชน์อย่างกว้างขวางสำหรับองค์กรและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่หลากหลาย รวมถึงรัฐบาล ผู้กำหนดนโยบาย บริษัทเอกชน สถาบันการเงิน และบริษัทหุ้น หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดไปที่ เว็บไซต์ INCIT.