在這個數位化的黃金時代，製造業是全球數據最密集的產業之一。根據《富比士》報道，製造商每年平均產生 1.9PB 的數據。
由於人工智慧在資料爆炸性成長中發揮關鍵作用，我們要求它幫助創建一個類比，說明 1.9PB 的資料相當於多少，以便更好地理解這一點。該公司回覆稱，這個數據量相當於儲存了工廠車間每台機器的數位藍圖和即時性能數據，這些機器已經連續運作了一個多世紀。
雖然製造商產生的數據量驚人，但這凸顯了製造商在解決數據洪流困境時目前面臨的關鍵任務問題以及為什麼需要立即採取行動。
不僅是首席資訊官，高管們也已經到達了一個關鍵時刻，他們現在必須齊心協力，確保他們的製造業務能夠應對每天生成和儲存的大量複雜數據。
根據《富比士》報道，這是一個相對較新的現象，全球約 90% 的數據是在過去兩年內產生的。據麥肯錫公司稱，資料創建的快速成長主要得益於人工智慧和其他現代技術、運算、數位化連接和雲端遷移。
行業專家一致認為，這對製造業領導者來說既是挑戰也是機遇，他們越來越迫切地需要在情況惡化之前解決數據困境。
進階數據分析是解決方案的關鍵部分，它將原始數據轉化為有價值的見解，以推動更好的決策和業務成果，就像將礦石精煉成貴金屬一樣。
諷刺的是，您的數據中已經存在強大的洞察力；但真正的挑戰是如何解開它。
資料洪流：不進行分析就解鎖資料洞察的挑戰
根據製造業領導委員會最近進行的研究，大多數製造商不信任他們的數據，只有 25% 的受訪者相信他們收集的數據是正確的。不到一半的人了解其數據的美元價值。
製造商面臨的其他主要挑戰包括解讀來自不同系統或以不同格式傳遞的資料（53%）、資料不易取得（28%）以及需要提升員工技能，因為他們缺乏有效分析資料的能力（28%）。
然而，儘管面臨這些挑戰，95% 的製造商承認他們的數據具有巨大的潛力，可以更快地做出更好的決策。近 90% 的人同意數據對於他們的競爭力“至關重要”，這表明他們知道如果他們現在不採取行動將會面臨什麼風險。然而，說起來容易做起來難，製造業領導者正在努力維持運營，滿足勞動力需求，並確保其業務保持突出。
顯然，這些障礙將是一個需要克服的挑戰，但高階分析是關鍵，它使製造商能夠將脫節的數據轉化為可操作的見解，從而推動所有利害關係人的決策。
製造商利用分析技術實現自身優勢的五大方式（真實案例）
在製造業中成功應對資料洪流是提高效率、節省成本以及（可以說最為關鍵的）改善決策的關鍵。但數據分析不僅如此，即時存取時還能為製造商揭示大量有價值的資訊。以下是製造商利用數據分析的五種變革方式。
預測性維護可提高效率
數據分析可以預測設備故障，避免代價高昂的停機並提高效率。例如，德勤支持一家全球包裹遞送公司，該公司的分揀設施停機時間激增，但透過利用預測性維護，他們預計他們將能夠 每年效益$1億美元 透過釋放 150 個設施的產能。
品質控制和減少浪費
數據分析可以在產品出廠前發現缺陷，從而確保產品品質的一致性。作為一個用例，通用電氣利用資料分析的優勢，在產品到達客戶之前發現產品中的潛在缺陷，從而將缺陷數量降低了 50%。
供應鏈優化，降低成本
分析可以為供應鏈和物流帶來重大的優化機會，增強透明度和控制力。據安永 (EY) 稱，透過利用數據分析，SmartMaps™ 能夠有效地挖掘數據以轉變其供應鏈，從而帶來 5% 到 15% 的潛在成本削減機會。
需求預測和庫存優化
以雷射精度預測需求，避免缺貨和生產過剩。透過統一的需求預測視圖，埃森哲幫助一家食品行銷和分銷公司將預測誤差降低了約 6-8 個點，從而帶來約 $100-$130M 美元的潛在收益。
數據驅動決策 (DDDM) 和成本分析
數據分析可以將數據轉化為可操作的見解，並實現成本分析，從而為數據明確的決策提供資訊並優化結果，從而增強領導者的能力。
安永報告稱，由於數據主導的文化，他們在數據轉型過程中支持的一家電玩遊戲製造商的營運效率更高、客戶滿意度更高、員工流失率更低。
成為數據驅動型製造商：如何快速實現數位轉型
在新的製造業世界中，數據為王，領先的組織將是數據驅動的組織。為了保持競爭力，製造商需要在整個營運過程中做出更多基於數據的決策，包括投資、政策和整體業務策略等領域。
雖然你無法衡量你無法改進的事情，但數據分析將幫助你發現可操作的見解，從而推動 持續改進。透過這樣做，您可以識別影響較大的領域並授權您的團隊做出基於事實的決策。
這種方法可以推動一系列業務成果，包括加速數位轉型、增強永續實踐和提高 ESG 評級。
這對製造業來說尤其重要，據報導製造業是全球數據產生量最大的產業之一。當製造業領導者知道如何釋放資料的力量時，他們就能實現高效能並超越同行。
透過創新的數據分析平台，領導者可以轉變製造業務，解鎖新的數據點，更深入地了解業務效率低下的問題，從而確定需要改進的高影響領域，並與全球同行進行結果對比。
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