智能制造为实时数据打开了大门

智能制造和工业物联网(IIoT)技术可以使用实时数据来优化流程，为制造商降低成本。

通过约翰·克莱蒙斯 2019年7月6日

在当今数字化转型的制造业世界中，智能制造和工业物联网(IIoT)技术为制造商提高业务效率和增强运营流程能力打开了大门。工业物联网使机器能够相互交谈，并收集和共享大量数据。制造商需要捕获这些数据，了解这些数据，然后深入挖掘根本原因。然后，他们可以使用这些实时数据来优化流程并降低成本。

许多制造商对数据的解释不同，最终得出不同版本的事实，这使得几乎不可能找到共同点。制造商需要找到一组基于事实的数据。为此，从时间序列、结构化数据和非结构化数据的角度来考虑数据。这听起来可能有点简单，但这是一个开始捕捉和组织事实的好地方。然后制造商可以开始分析和使用这些信息。

虽然有些人可能认为数据科学家对数据分析是必要的，但使用直观的分析软件是值得考虑的。在智能制造世界，这种争论并不重要，因为有时可能需要其中一个或两个。重要的是分析数据，深入找出设施内部发生问题的根本原因。

为什么要分析数据?当然是为了找出根本原因，但还有什么呢?有四个基本要素可以帮助描述制造商需要的各种类型的信息:

1.描述性的

首先，从数据中获取描述性信息。发生了什么事?这些数据提供了基本的事实和描述:发生了什么，什么时候，什么地方，谁在那里。一旦用户有了相关事实的一个版本，这第一层通常很容易。

2.诊断

其次，从数据中提取诊断信息。为什么会这样?这就变得更加困难了。这是根本原因。还有根本原因的根本原因。这需要问为什么，然后再问为什么，多次。通过这种向下钻取方法，数据开始提供发生了什么以及为什么发生的答案。

3.预测

第三，从数据中获取预测信息。会发生什么?如果一切都保持不变，一切都朝着当前的方向发展，接下来会发生什么?这些数据更难获得，但这也是数据开始变得有价值的地方。预测信息告诉用户会发生什么，什么时候会发生以及为什么会发生。

4.说明性的

第四个也是最后一个元素，规定性信息，问的是什么需要发生了什么，需要采取什么行动。这是最难分析的部分，但也是最有价值的部分。数据应该提供采取什么行动来防止坏事发生或帮助确保好事发生的信息。这些数据还可以帮助找到优化和改进流程的方法。

除了基本的分析之外，数据还是一项战略资产，在市场上可以作为差异化因素发挥重要作用。有些人直到将数据用于对生产流程进行重大更改时才意识到数据的价值。

制造商可以从他们收集的数据中创造新的收入来源。他们可以战略性地使用智能制造，为客户创造新的商业模式和新价值。其他好处和改进包括:

为了做出这些战略决策，看看其他三个让数据有价值的方面:

1.快速且可行

数据需要快速和可操作。它必须是实时的，才有价值。一般来说，数据越老，当涉及到改变工厂当前的情况时，数据的价值就越小。在正确的时间，实时地将正确的数据提供给正确的人，这是一个非常强大的概念。它支持决策，并允许人们应用解决问题的技能来进行重大的操作改进。

2.有关

人们需要知道数据意味着什么，它说了什么，这样他们才能做一些有意义的事情。数据需要与任务相关联，并有围绕它的上下文，关于现在需要做什么。即使数据很重要，它仍然需要与正在发生的事情和人们试图解决的实时问题相关。

3.聪明的

数据需要聪明，才能通向知识，最终通向智慧。无论是否应用人工智能(AI)，数据都需要是智能的。它需要根据上下文和其他解决当前问题的相关数据来创造意义。从根本上说，数据需要帮助人们变得更聪明——不仅仅是在解决问题的一瞬间，而是从长远来看。这样，数据、知识和智慧就会随着时间的推移而积累起来。

在这个大数据时代，不要错过数据的真正价值。不要只是分析它，然后决定将某些东西上下调整0.5个百分点。想想用这些数据做重大决定。也许做出0.5%的调整在当时是正确的，但在更大范围内使用这些数据来制定有关业务、制造和技术战略的决策。

让数据帮助你决定在市场上走向何方，如何更好地为客户服务，如何与竞争对手打交道，如何利用机会等等。智能制造是指实时数据可以优化流程并影响制造商的业务。

约翰·克莱蒙斯生产IT主管是在特立独行的技术是CFE Media的内容合作伙伴。由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．