在这个数字化的黄金时代，制造业是全球数据最密集的行业之一。据《福布斯》报道，制造商每年平均产生1.9PB的数据。
鉴于人工智能在数据爆炸式增长中扮演着关键角色，我们请它帮忙打个比方，说明1.9PB的数据量究竟有多大。它回答说，这个数据量相当于存储了工厂车间每台机器的数字蓝图和实时性能数据，而这些机器已经连续运行了一个多世纪。
虽然制造商产生的数据量惊人，但这凸显了制造商在解决数据洪流困境时目前面临的关键任务问题以及他们为什么需要立即采取行动。
不仅是首席信息官，高管们也已经到达了一个关键时刻，他们现在必须齐心协力，确保他们的制造业务能够应对每天生成和存储的大量复杂数据。
这是一个相对较新的现象。《福布斯》报道称，全球约90%的数据是在过去两年内产生的。麦肯锡公司指出，数据快速生成的主要动力来自人工智能和其他现代技术、计算技术、数字化带来的互联互通以及云迁移。
行业专家一致认为，这对制造业领导者来说既是挑战也是机遇，他们越来越迫切地需要在形势恶化之前解决数据困境。
高级数据分析是解决方案的关键部分，它将原始数据转化为有价值的见解，以推动更好的决策和业务成果，就像将矿石精炼成贵金属一样。
具有讽刺意味的是，您的数据中已经存在强大的洞察力；但真正的挑战是如何解锁它。
数据洪流：不进行分析就解锁数据洞察的挑战
根据制造业领导力委员会最近开展的研究，大多数制造商并不信任自己的数据，只有25%的受访者相信他们收集的数据是正确的。而只有不到一半的受访者了解其数据的价值。
制造商面临的其他主要挑战包括解读来自不同系统或以不同格式传递的数据（53%）、数据不易获取（28%）以及需要提升员工技能，因为他们缺乏有效分析数据的能力（28%）。
然而，尽管面临这些挑战，95% 的制造商仍承认其数据蕴藏着巨大潜力，能够帮助他们更快地做出更明智的决策。近 90% 的制造商认为数据对其竞争力至关重要，这表明他们深知如果不立即采取行动，将面临怎样的风险。然而，说起来容易做起来难，制造业领导者正努力维持运营，兼顾劳动力需求，并确保业务保持领先地位。
显然，这些障碍将是一个需要克服的挑战，但高级分析是关键，它使制造商能够将脱节的数据转化为可操作的见解，从而推动所有利益相关者的决策。
制造商利用分析技术实现自身优势的五大方式（真实案例）
在制造业中成功应对海量数据是提升效率、节约成本，以及（或许最为关键的）改进决策的关键。但数据分析的作用远不止于此，实时访问数据还能为制造商揭示大量有价值的信息。以下是制造商利用数据分析的五种变革性方式。
预测性维护可提高效率
数据分析可以预测设备故障，避免代价高昂的停机时间并提高效率。例如，德勤支持了一家全球包裹递送公司，该公司的分拣设施停机时间激增，但通过利用预测性维护，他们预测到需要超负荷运转。 每年效益$1亿美元 通过释放 150 个设施的产能。
质量控制和减少浪费
数据分析可以在产品出厂前发现缺陷，从而确保产品质量的一致性。通用电气就利用数据分析的优势，在产品到达客户手中之前就识别出潜在的缺陷，从而将缺陷率降低了50%。
供应链优化，降低成本
分析可以为供应链和物流带来重要的优化机会，从而提高透明度和控制力。安永 (EY) 表示，通过利用数据分析，SmartMaps™ 能够有效地挖掘数据，从而实现供应链转型，从而带来 5% 到 15% 的潜在成本削减机会。
需求预测和库存优化
精准预测需求，避免缺货和生产过剩。通过统一的需求预测视角，埃森哲帮助一家食品营销和分销公司将预测误差控制在约 6-8 个点，带来约 1 亿至 1.3 亿美元的潜在收益。
数据驱动决策 (DDDM) 和成本分析
数据分析可以将数据转化为可操作的见解，并实现成本分析，从而为数据明晰的决策提供信息并优化结果，从而增强领导者的能力。
安永报告称，由于数据主导的文化，他们在数据转型过程中支持的一家视频游戏制造商的运营效率更高、客户满意度更高、员工流失率更低。
成为数据驱动型制造商：如何快速实现数字化转型
在新的制造业时代，数据为王，领先的企业将是数据驱动的企业。为了保持竞争力，制造商需要在其运营的各个方面（包括投资、政策和整体业务战略等领域）做出更多基于数据的决策。
虽然你无法衡量你无法改进的事情，但数据分析将帮助你发现可操作的见解，从而推动 持续改进。通过这样做，您可以确定影响较大的领域并授权您的团队做出基于事实的决策。
这种方法可以推动一系列业务成果，包括加速数字化转型、增强可持续实践和提高 ESG 评级。
这对于制造业尤为重要，据报道，制造业是全球数据生成量最大的行业之一。当制造业领导者懂得如何释放数据的力量时，他们就能实现卓越绩效，超越同行。
借助创新的数据分析平台，领导者可以转变制造业务，解锁新的数据点，更深入地了解业务效率低下的问题，从而确定需要改进的高影响领域，并与全球同行进行结果对比。
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