成为数据驱动型组织的三步

制造业务产生了越来越多的数据——从更智能的设备和机器，更紧密的供应链集成等等——但对于大多数制造商来说，几乎没有任何信息被用于推动业务决策。随着制造商开始更好地利用大数据，他们意识到这既是一个巨大的机遇，也是从猜测到数据驱动的巨大转变。

大数据将使组织能够更好地实时跟踪和反应工厂的表现，包括提高质量、降低成本、提高响应能力、改进计划和支持精益计划。最终，大数据将提供更紧密的集成、更高的可见性和改进的分析，从而推动制造业的卓越性和响应性。随着员工转向以数据为中心的思维，早期采用者将获得竞争优势。要成为一个数据驱动型组织，请遵循以下三个步骤。

1.致力于成为一个数据驱动的组织。将数据置于组织的核心位置是成为以数据为中心的过程中的基本步骤。根据IBM的说法，数据有四种类型:数量、种类、速度和准确性。容量是确保您有足够的数据量(对制造商来说不是问题)。多样性是指所收集的不同类型的数据，如计数、测量、二进制或标称。速度是描绘一幅完整图景所需的数据量。最后，准确性是关于数据收集的确定性。自动化数据收集可以增加所有四个V。收集数据后，需要将其转换为上下文中的信息，并在正确的时间提供给正确的人(或系统)。

2.部署解决方案来捕获、存储和构造数据。随着您对数据驱动的新承诺，是时候讨论捕获、处理、保护、集成和上下文化数据了。数千个传感器每毫秒通过智能制造基础设施发送数据，甚至可以压倒最强大的网络。精心规划和巧妙的数据收集方法有助于减少网络流量。用户需求应规定所需的数据，以便所收集的任何数据都有用处。一旦决定了如何捕获和构造数据，就该分析这些数据了。

3.增加数据分析技能和工具。这是橡胶与道路相遇的地方。为了充分利用以数据为中心的优势，您需要确保基础已经设置好。这意味着要收集正确的数据。一旦验证了所需的数据，就可以开始分析它，并使用它来影响组织的未来。要做到这一点，就意味着要专注于能让你占上风的技术。

选择正确的制造企业软件(MES)

在当今竞争激烈的市场上，它意味着用更少的钱做更多的事。流程改进计划旨在通过收集、分析和关联数据来确定流程瓶颈和低效率的根本原因，从而获得竞争优势。正确的MES在当今不断变化的复杂业务环境中是必需的，因为它通过适应不可预见的变化和自动化信息流来实现业务敏捷性。

在选择MES时，一定要寻找一些关键特性。首先，MES应基于成熟的技术运行。它还应该是一个集成的平台，新功能可以在不需要新软件的情况下激活。最后，它应该带有预配置的功能，以帮助您快速启动和运行许多更流行的应用程序，如OEE、SPC和电子记录。

在制造业中有各种各样的学科需要同时结合在一起，并且需要更高的自动化水平才能使独立的系统有效地运行。正确类型的MES可以帮助您自动化数据收集和信息流，将流程改进概念和实践转化为与业务的总体目标和目标直接相关的决策支持工具。

理查德•菲利普斯Polytron, Inc.， PE, PMP，制造智能集团产品负责人;迈克尔·斯蒂芬斯他是Parsec自动化公司负责客户服务的执行副总裁。控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．

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关于作者

理查德·w·菲利普斯，PE, PMP，Polytron, Inc.制造情报集团。飞利浦的专业知识和对战略工厂数据管理的专注为制造商提供解决方案，使其能够在整个企业范围内执行数据驱动的决策——从供应链到生产再到仓库。他曾为主要制造商咨询并实施智能制造战略，以帮助提供有效的工厂范围数据管理路线图。飞利浦在包装、工艺和材料处理系统方面有超过24年的资本项目实施经验。他拥有奥本大学电气工程硕士学位和学士学位。菲利普斯是制造智能和智能制造相关内容的出版作者和演讲者。

迈克尔·斯蒂芬斯Stephens在大数据、分析、可视化以及最近的IIoT领域拥有三十年的经验，他领导Parsec客户服务团队通过为数据驱动制造设计和部署软件解决方案来交付重大的商业价值。

Polytron, Inc.和Parsec Automation Corp.相成员截至17年9月27日。

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