这是一个数据过载的世界，制造商们正竭尽全力应对。然而，根据 Forrester 的研究，高达 98% 的制造商难以有效利用数据。您是否也认同这一点？您并不孤单——领导者必须管理的数据量正在以惊人的速度增长， 近 50% 的受访者 他们表示，他们的数据量已经翻了一番，预计到2030年，未来五年的数据量将翻三倍。但问题不仅仅是数据过剩，还在于缺乏有效的分析。
在制造业，数据不仅仅是一种资源，更是释放前所未有的生产力和盈利能力的催化剂。麦肯锡公司坚信分析技术在该领域具有变革的力量。过去，制造商的IT能力落后，但利用先进的分析技术，他们能够将数据有效利用，例如改进从原材料采购到成品销售的整个流程。
高级分析还可以帮助制造商解决以前隐藏的问题，例如隐藏的瓶颈或无利可图的生产线，但同样重要的是，分析使制造业领导者能够利用实时洞察做出基于事实的决策并推动转型。
低水平的分析会阻碍制造运营，导致决策失误，并因无法解决关键数据挑战而扼杀创新。德勤的一项研究指出， 70% 的制造商 确定数据质量、语境化和验证等问题是人工智能实施的主要障碍，但强大的分析对于克服这些障碍至关重要。
了解当今制造分析的主要挑战
制造业上一次经历如此巨大的变革是在20世纪中叶自动化技术的引入，它有效地彻底改变了生产方式和整个行业。如今，分析技术正处于另一场革命的前沿，它能够将海量数据转化为切实可行的洞察，彻底改变从车间到基层整个制造业的格局。不幸的是，制造业的数据量正在人工智能的加速下快速增长，这加剧了一个本已严重的问题——数据过多，时间不足，有时甚至缺乏分析数据的专业技能。
制造业领导力委员会的一份报告发现，近四分之三的制造商仍然依赖电子表格（！！！）手动输入数据，另有68%的制造商仍在使用电子表格分析数据。此外，还有一个问题：这些数据本身是否可靠？对许多制造商来说，答案是“不可靠”，只有25%的制造商对其数据高度信任。此外，其他数据挑战包括不同的数据存储系统（53%）、数据访问困难（28%）以及缺乏有效分析数据的技能（28%）。
这些挑战不会消失，凸显了制造商对高级分析的迫切需求。强大的分析工具能够以电子表格或人工无法比拟的速度运行，使制造商能够简化数据集成并确保数据质量。《福布斯》报告指出，数据应成为制造业未来的基础。正确的数据与先进的分析相结合，使制造商和各利益相关者能够做出更明智的决策，确保其业务不仅面向未来，还能抓住机遇并最大限度地减少弱点。
为什么分析驱动的战略是成功的关键——你的五大要素
高级分析既带来挑战，也带来机遇。但当领导者成功在关键运营领域实现过去难以想象的真正转型时，其效益将显著提升。这些转型包括提升质量、提升性能和产量、降低成本以及优化供应链。以下是高管们如何利用这些策略来应对数据挑战：
1. 抛弃电子表格，采用统一的、分析驱动的方法：
过时的电子表格已无法满足现代制造业的需求。只有采用统一的数据处理方法，分析才能蓬勃发展。Gartner 认为，制造商必须拥有“精心设计的框架和流程，以开发、整理、更新和提供结构化和非结构化数据”，但我们更进一步，主张所有策略都应统一。先进的分析技术可确保所有工作都基于单一事实来源，打破数据孤岛，并改进所有运营。
2. 停止使用过时的流程，投资先进的分析和人工智能：
德勤表示，应用人工智能的先决条件是获取高质量数据。四分之三的受访者表示，他们已做出转变，加大对数据生命周期管理的投资，以支持其生成式人工智能战略。分析平台也至关重要，因为它们可以利用预测性和规范性分析来发现模式、优化流程并预测未来挑战，从而实现数据驱动的决策。
3. 解决数据不信任问题，使用分析来确保数据质量和治理：
Gartner 的研究表明，制造商需要确保他们构建一个可扩展的、 价值驱动的数据交换流程 解锁利用多样化的IT和业务数据来推动业务决策。“通过运用数据和分析治理原则，CIO可以提供所需的数据质量，从而实现跨复杂生态系统的数据交换。”
4. 利用分析驱动的可视性结束孤立的混乱局面：
例如，当数据分散在数据孤岛中时，质量控制可能会受到影响，难以进行彻底的分析，也难以找到缺陷和低效的根本原因。决策延迟也可能是一个令人不快的副作用。高级分析可以确保数据孤岛不再影响运营效率，将零散的信息转化为整合的洞察，从而确保更高质量的产品、更精简的流程以及更快、更智能的决策。
5. 更少思考，更多自动化和实时监控：
先进的传感器、机器监控工具和自动报告系统使制造商能够实时捕获和分析数据，而分析技术则将这些数据转化为可操作的洞察，从而优化流程并预测问题的发生。实时数据与分析技术的结合使制造商能够提高效率、减少停机时间并快速解决问题。
从战略到现实：一位客户如何利用高级分析解锁数百万美元
在这个数据驱动的世界里，分析可以带来变革性的影响，将数据战略转化为切实可行的成果。据德勤称，戴姆勒亚洲卡车公司与该公司合作，部署了一个主动感知平台，用于分析结构化和非结构化数据，从而能够提前13个月预测并优先处理质量问题。在两年内，这种分析驱动的方法就为客户节省了成本。 $8百万 在保修成本方面，强调分析的强大功能，确保制造业领导者发现以前隐藏的见解，主动解决挑战，并释放可衡量的商业价值。
立即行动，否则就会落后——为什么采用分析驱动的思维方式至关重要
随着数据以惊人的速度涌入，制造业领导者正处于关键的十字路口，他们不仅需要直面挑战，更需要利用分析的力量抓住机遇。行动的时间窗口正在缩小，这意味着高管必须立即采取行动，通过高级分析来挖掘数据的潜力，以保持竞争力。通过实施高级分析，企业领导者可以获取洞察，从而更快地做出决策，推动战略投资、制定政策并优化创新技术的采用。
与 INCIT 这样的智能制造专家合作后，制造业领导者可以通过智能工业就绪指数 (SIRI) 或消费者可持续性工业就绪指数 (COSIRI) 进行数字化成熟度或环境、社会和治理 (ESG) 评估，并利用 XIRI-Analytics 等分析解决方案来发现新的数据驱动洞察，从而帮助制造企业开启持续改进之路。XIRI-Analytics 为制造商提供基于数据的决策、全球基准测试、成本分析和温室气体分析，从而提高效率、竞争力和可持续性。
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