工业4.0被广泛认为起源于2011年，如今，经过十多年的发展，制造业正真正地处于一场数据驱动的革命之中。根据世界经济论坛白皮书指出，工业 4.0 将激励企业在互联价值网络中联合起来，利用数据和分析应用程序来提高生产力、培养新的客户体验，并对社会和环境产生重大影响。
全球行业和高级客户顾问 Gary Coleman 表示， 德勤咨询 曾表示“第四次工业革命仍处于萌芽阶段”，但随着这一时代的进一步发展，它将继续为制造业释放前所未有的海量数据，这些数据也需要得到妥善管理。全球数据隐私软件市场正经历指数级增长，这在一定程度上得益于物联网 (IoT) 在各行各业的普及。因此，复合年增长率 (CAGR) 已趋于成熟，达到 40.9%，强调了数据隐私和安全在这一关键时刻的重要性。
制造业数据驱动流程的兴起
如果数学家克莱夫·亨比（Clive Humby）说得对，“数据就是新型石油”，那么制造商就坐拥一座信息金矿，可以用来做出关键决策。数字化转型的兴起为制造业带来了颠覆性趋势，例如物联网、机器学习、数据与分析以及 超个性化所有创新技术虽然具有变革性，但也会产生大量需要分析的数据。
随着制造业对数据的依赖程度日益加深，对复杂分析工具和强大数据安全措施的需求也将日益增长。一项针对1300名制造业高管的行业调查显示， 四分之三 已经发现，高级分析技术对于企业做出合理决策的需求正变得越来越重要，其重要性远高于三年前。此外，企业需要一支受过数据科学、人工智能和高级分析技术培训的熟练劳动力来分析洞察并管理海量数据。
为了成功运用数据驱动流程，制造商必须克服几个障碍。根据《哈佛商业评论》这些障碍包括获取和审查海量数据、有效监管供应链以及驾驭基于网络的技术和生产。然而，数据驱动制造的优势，例如提升效率和先进的决策能力，使其成为行业未来发展的重要途径。
数据如何推动智能和可持续制造？
工业 4.0 释放了众多可持续发展机遇，但对于不致力于全球环境、社会和治理 (ESG) 倡议的制造商而言，也可能带来不利影响。制造商可能面临声誉受损、落后于竞争对手或在行业中被淘汰的风险。然而，通过利用数字化转型带来的智能数据，制造业可以拥抱创新，开辟新的可持续发展之路。
数据通过实时监控、预测性维护和流程优化，助力实现智能可持续制造，从而最大限度地减少浪费、提高效率并降低环境影响。如果制造业能够利用通过数字化、大数据和高级分析获得的海量数据，他们就能开始支持流程优化、减少浪费，并最终推动流程的可持续性。这些只是制造商能够获得的部分益处。
利用数据实现可持续制造的潜在好处
根据全球灯塔网络第四次工业高管调查，超过四分之三（77%) 的受访高管表示，可持续性、生产力或弹性是他们的首要任务，而数据可以作为上述所有方面改进的驱动力。
1.提高效率
通过数据分析，制造商可以识别生产流程中的低效环节并加以解决，从而优化资源利用率并减少浪费。通过 数据分析 智能工厂的另一个关键特征是，数据将为运营增加额外的智能层，以便快速识别和修复差距，同时改进现有流程。
2.降低成本
根据美国环境保护署 (美国环保署)，致力于可持续制造将揭示数据驱动的洞察力，并可以帮助制造商通过优化能源使用、减少浪费和提高流程效率来降低资源和生产成本。
3. 提升产品和服务质量
制造业大致构成 三分之二 占世界温室气体排放总量的 10%，但通过利用数据和高级分析，制造商可以提高其产品和服务的质量，从而减少缺陷和退货造成的浪费。
4. 优化价值链
大数据提供了丰富的机遇，包括支持制造商增强和精简其价值链、提高资本回报率，以及使其运营更具可持续性。麦肯锡全球研究院的分析发现了七大大数据杠杆，涵盖了整个行业。 价值链如下图所示：
利用数据实现可持续制造的挑战
根据 《哈佛商业评论》数据应用推动了德国的工业 4.0、美国的物联网 (IoT) 和中国的物联网 (IoT)。这些领域都致力于运用大数据和分析技术重塑制造业，然而，也出现了一些重大挑战，包括：
1. 数据集成
数据应用的最大障碍之一在于如何将来自不同来源的结构化和非结构化数据集集成到机器日志、企业系统和传感器中。如何将这些不同的数据源协调起来，以便进行有效的分析和利用，可能是一项复杂的任务。
2. 数据质量和准确性
您的能力取决于所提供的数据，而为了确保相关性，制造数据必须准确可靠。然而，由于传感器误差、数据缺失或数据收集方法不规范等因素，数据质量往往难以保证。
3.数据分析技能
美国劳工统计局 (BLS) 预测36%到 2031 年，该领域的就业将有所增长，但在一份数据科学报告中，63%的受访者表示，他们对该领域的人才短缺感到有些担忧。由于缺乏合格的数据分析师，并非所有制造商都能够将大数据妥善分析，转化为切实可行的洞察。
4. 数据安全和隐私
随着数据收集的增加，数据泄露的风险也随之增加。 勒索软件攻击、来自民族国家的网络攻击和分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击都在增加，制造商必须采取强有力的安全措施来保护敏感数据。
制造业的数据治理
在制造业中，智能地使用数据将有助于采用可持续原则，同时也能带来宝贵的益处，例如降低成本、提高生产力以及符合ESG原则，但前提是数据治理必须优先考虑。对于不听从政府警告的制造商来说，代价将是高昂的，包括罚款、声誉受损，最终导致企业倒闭。
为了避免风险，制造商必须拥有强大的数据治理基础，为整个企业的数据管理制定明确的政策、程序和职责。
可持续制造中数据隐私和安全的未来
制造业传统上生产力先驱正迈入工业4.0时代，这将带来前所未有的大数据量和巨大的收益潜力。然而，随着该行业扩展为一个以延伸供应链为特征的全球性活动，风险因素也随之增加。
数据隐私和安全将在制造业转型中发挥关键作用，以融入 ESG 价值观以及可持续发展实践和举措。为此，制造商必须及时投资数据保护技术，并采取前瞻性思维，因为可持续制造业的未来将由那些能够领先一步、高效利用数据并确保其安全和隐私的人来设计。要了解如何做到这一点，请了解更多关于我们使命的信息。这里.
