数据以各种形式被捕获，并且几个世纪以来一直是流程的重要组成部分——从简单的计数标记和笔记到复杂的电子表格和云存储。如今，创建和存储的复杂数据或大数据的数量和容量令人震惊，估计每天产生 25 亿千兆字节。
在制造业中，通过更智能、更互联的技术（例如人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和物联网 (IoT) 设备等现已集成到运营系统中）创建和分发的数据量正在迅速增长。
然而，如果不熟练掌握大数据的利用和分析，数据将沦为纯粹的数字。
通过使用智能制造技术和管理传统数据集，制造商可以获得更多的数据点 车间 比以往任何时候都要多。对他们来说，未来获得更大的技术投资回报将取决于拥有复杂的分析模型，因为这将使他们能够定义、研究并从数据中得出切实的结论，从而做出正确的决策，实现最佳业务成果。通过使用正确的分析手段，不会遗漏任何数据。
如果自动化关乎效率，那么分析就关乎智能
关于现代制造业的讨论通常围绕旨在实现流程自动化以实现大规模运营效率的技术展开。随着 工业 4.0，我们见证了这项技术采用速度的不断加快，自新冠疫情推动数字化进入更高阶段以来，数字化转型的速度进一步加快。
如今，许多企业正努力借助智能工具和解决方案提高效率。然而，区分高效和智能至关重要。
例如，强大的物联网传感器能够实时监控和记录制造资产，从而提高了流程效率，例如虚拟跟踪生产设施中物料箱的位置和内容，以及按需自动补货。
然而，使用强大的分析功能可以实现更高水平的智能，从而促进优化。数据分析使制造商能够确定进一步提高效率和降低成本的领域——无论是通过重新安排生产线顺序、使用该箱中的零件重新配置产品，还是建议更经济的组件。
借助数据分析，制造商现在可以更进一步实现持续改进和流程优化目标，这是智能工厂的另一个关键特征。因此，对于制造公司来说，有效利用数据至关重要，为其运营增加另一层智能，以帮助他们识别和修复差距，同时增强现有流程。虽然这对某些人来说可能是一个挑战，但可以通过实施基准测试框架和工具来实现，例如 智能产业准备指数（SIRI） 因此公司可以推动和扩大数字化转型，并进一步改善其运营和流程。
从全自动工厂到自主制造生态系统
多年来，制造业经历了不少变革，随着每次新的颠覆浪潮而发生了重大变化。从临时投资新技术到从头开始制定详尽的数字化转型计划，制造业已经开始转型，打造智能工厂。但有远见的行业领导者想知道下一步该怎么做，以及实现这一目标需要采取哪些步骤。
随着未来的现代工厂利用和分析越来越多的数据，这些工厂也开始学习如何评估环境、适应约束并采取与组织预先定义的结果最接近的行动——几乎不需要人工干预。
随着时间的推移，数据分析和自动化的力量可以为下一代智能工厂提供动力，从而形成真正的自主制造生态系统，这是早期工业 4.0 努力的顶峰。虽然工业 5.0 仍然遥不可及，但自主制造生态系统的出现将是工业 4.0 的一个明显进步。
尖端数据分析所发挥的主导作用将成为制造业新时代的决定性特征，生产可以无缝平衡大规模生产和定制需求。
数据分析：制造业转型的支柱
数字化转型和智能互联技术为当今的制造商带来了比以往更大的成功。在整个数字化过程中，先进的机械和复杂的系统以及大数据、人工智能、机器学习和物联网帮助推动了下一代工厂的发展并最大限度地发挥了它们的能力。然而，如果没有数据分析这一重要支柱来解释和推断可采取行动的关键信息，现代工厂产生的海量数据将毫无用处。
借助数据分析，未来工厂和完全自主的生态系统可以成为现实，成为工业 4.0 高级阶段的一部分。然而，制造商要想进入下一阶段，必须了解自己缺乏什么以及如何弥补潜在的差距。借助 智能产业准备指数，明确的行业基准和清晰的路线图将为制造商寻求的转型铺平道路。
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