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工業 4.0 時代可持續製造的資料隱私和安全

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 2024 年 4 月 3 日

工業4.0被廣泛認為起源於2011年,如今,十多年過去了,製造業真正處於數據驅動的革命之中。根據一個世界經濟論壇白皮書稱,工業 4.0 將促使企業在互聯的價值網絡中聯合起來,利用數據和分析應用程式來提高生產力,培養新的客戶體驗,並對社會和環境產生重大影響。

全球產業和高級客戶顧問加里·科爾曼 (Gary Coleman) 表示, 德勤諮詢 曾表示,“第四次工業革命仍處於萌芽狀態”,但隨著這個時代的進一步展開,它將繼續釋放前所未有的大量數據供製造業管理,而這些數據也需要受到保護。全球資料隱私軟體市場一直在經歷指數級成長,這在一定程度上得益於物聯網 (IoT) 在各個領域的採用。因此,複合年增長率 (CAGR) 已成熟至 40.9%,強調在此關鍵時刻資料隱私和安全的重要性。

製造業中數據驅動流程的興起

如果數學家克萊夫·亨比(Clive Humby)是對的,“數據就是新石油”,那麼製造商就坐擁一個資訊金礦,可以用來做出關鍵決策。由於數位轉型的興起,製造業擁有比以往任何時候都多的數據,數位轉型為製造業帶來了顛覆性趨勢,例如物聯網、機器學習、數據和分析以及 超個性化。所有創新技術雖然具有變革性,但也會產生大量數據進行分析。

隨著製造業越來越依賴數據,對複雜的分析工具和強大的數據安全措施的需求也越來越大。在一項包含 1,300 名製造業高管的行業調查中,約 四分之三 已經發現,先進分析對企業做出明智決策的要求變得越來越重要,遠高於三年前。此外,還需要經過數據科學、人工智慧和高級分析培訓的熟練勞動力來分析見解和管理數據湧入。

為了成功採用數據驅動流程,製造商必須克服幾個障礙。根據哈佛商業評論這些阻礙因素包括捕獲和審查大量數據、有效監督供應鏈以及駕馭基於網路的技術和生產。儘管如此,數據驅動製造的優勢,例如提高效率和先進決策,使其成為該行業未來發展的重要途徑。

數據如何驅動智慧和永續製造?

工業 4.0 釋放了大量永續發展機遇,但也可能對不致力於全球環境、社會和治理 (ESG) 措施的製造商造成損害。製造商面臨聲譽受損、落後於競爭對手或在業界被淘汰的風險。然而,透過數位轉型產生的智慧數據,製造業可以擁抱創新並開闢新的永續發展道路。

數據透過即時監控、預測性維護和流程優化來幫助智慧和永續製造,從而最大限度地減少浪費、提高效率並減少對環境的影響。如果製造業能夠利用透過數位化、大數據和進階分析獲得的大量數據,他們就可以開始支援流程優化、減少浪費,並最終推動流程的可持續性。這些只是製造商可以帶來的一些好處。

使用數據實現永續製造的潛在好處

根據全球燈塔網絡第四次工業高管調查,超過四分之三(77%)受訪的高階主管表示,永續性、生產力或彈性是他們的首要任務,而數據可以成為上述所有方面改進的驅動力。

1. 提高效率

使用數據分析,製造商可以識別生產流程中的低效率問題並解決這些問題,以優化資源利用率並減少浪費。透過製作 數據分析 智慧工廠的另一個關鍵特徵是,數據將為營運增加一層額外的智能,以快速識別和修復差距,同時改善現有流程。

2、降低成本

根據美國環保署 (美國環保署),致力於永續製造將揭示數據驅動的見解,並可以幫助製造商透過優化能源使用、減少浪費和提高流程效率來降低資源和生產成本。

3. 提高產品和服務品質

製造業大致組成 三分之二 全球 GHG 總排放量,但透過利用數據和高級分析,製造商可以提高其產品和服務的質量,從而減少缺陷和退貨造成的浪費。

4.優化價值鏈

大數據提供了大量機會,包括支持製造商增強和簡化其價值鏈、提高資本回報率以及提高其營運的可持續性。麥肯錫全球研究院的分析發現了七個大數據槓桿 價值鏈,如下圖所示:

An infographic detailing the integration of big data across the manufacturing value chain, with specific actions and benefits listed for each stage.

 

使用數據實現永續製造的挑戰

根據 哈佛商業評論資料實施推動了德國的工業 4.0、美國的物聯網 (IoT) 和中國的物聯網 (wù lián wăng)。每一個都專注於利用大數據和分析來重塑製造業,然而,已經出現的重大挑戰包括:

1. 數據整合

資料應用中最重要的障礙之一在於將不同資料集(例如來自各種來源的結構化和非結構化資料集)整合到機器日誌、企業系統和感測器中。以允許有效分析和利用的方式協調這些不同的資料來源可能是一項複雜的任務。

2. 數據品質和準確性

您的表現取決於所提供的數據,並且要具有相關性,製造數據必須準確且可靠。然而,由於感測器錯誤、資料遺失或資料收集方法不規範等因素,資料品質往往很模糊。

3.數據分析能力

美國勞工統計局 (BLS) 預測36%到 2031 年,該領域的就業人數將會成長,但在數據科學現況報告中,63%的受訪者表示他們對該領域的人才短缺有一定程度的擔憂。由於缺乏合格的數據分析師,並非每個製造商都有能力將其大數據正確分析為可行的見解。

4. 資料安全與隱私

隨著資料收集的增加,資料外洩的風險也隨之增加。 勒索軟體攻擊來自民族國家的網路攻擊和分散式阻斷服務 (DDoS) 攻擊都在增加,製造商必須採取強有力的安全措施來保護敏感資料。

製造業的資料治理

在製造業內智慧地使用資料將有助於採用永續原則,但也可以帶來寶貴的好處,例如降低成本、提高生產力以及符合 ESG 原則,但前提是優先考慮資料治理。對於不聽從政府警告的製造商來說,其代價將是高昂的,相當於罰款、聲譽損失,最終導致業務失敗。

為了避免風險,製造商必須擁有強大的資料治理基礎,定義明確的政策、程序和責任來管理整個企業的資料。

永續製造中資料隱私和安全的未來

製造業傳統上是生產力開拓者,現在正在步入工業4.0時代,這將產生前所未有的大數據量和巨大收益的前景。然而,隨著該產業擴展到以延伸供應鏈為特徵的全球活動,風險因素也隨之升級。

資料隱私和安全將在製造業轉型中發揮關鍵作用,以納入 ESG 價值觀以及永續發展實踐和措施。為此,製造商必須及時投資資料保護技術,並採取前瞻性的方法,因為永續製造的未來將由那些能夠領先一步、有效利用資料、同時確保資料安全和隱私的人設計。要了解如何做到這一點,請找到有關我們使命的更多信息這裡.

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