制造业在有效获取数据价值方面面临困难。
涉及多个合作伙伴的复杂数据应用，能为制造商带来远比简单应用更大的价值。
通过向决策者提供准确的设备数据，制造商可以把握工业4.0的巨大承诺，借助先进解决方案实现制造业的变革。
由于数据收集与数据使用相互脱节，制造业持续受损，有价值的应用场景因此受阻甚至完全无法实现。
尽管收集了海量数据，该行业在同业中仍然落后，表现出数据管理中任务自动化水平最低。
设备互联程度很高，制造商也看到了收集运营数据的价值。然而，所收集的原始数据并未发挥其本应具备的作用，即成为决策引擎。
制造业同时面临两方面的困境：一是员工老龄化，经验知识带有准部落式的特点；二是难以招募到具备合适技术能力的新员工。
Graham Immerman
很大程度上，这是因为数据以原始形态存在时，几乎毫无用处，或者至少只能支持最简单的应用场景。这些“初级”应用场景更适合数据成熟度较低的组织，同时也是建立快速且持续价值创造基础的关键。
但首先，为什么制造商如此难以获得可用的数据？
技能缺口与数据孤岛
据论坛与波士顿咨询公司（BCG）联合开展的一项调查显示，技能和能力不足是从制造数据中获取价值的首要挑战。
制造业同时面临两方面的困境：一是员工老龄化，经验知识带有准部落式的特点；二是难以招募到具备合适技术能力的新员工。
此外，数据孤岛在组织内部以多种形式出现，既有横向的，也有纵向的。数据可能被锁定在机器中、依赖特定软件、局限于某个部门，或因人工收集而滞留在“时间”之中，即因过时而失去价值。
制造设备结构复杂，产生数百个不同的数据点，且这些数据点持续变化。要为跨这些不同系统的数据分析提供有效工具，数据不仅必须打破孤岛，还必须转换为通用数据模型，才能被理解。
此外，老旧设备使得从机器中获取准确、可用的数据更加困难。这些资产往往还伴随着陈旧的基础设施以及对云端的抵触。随着越来越多的资产和系统互联，基础设施将不堪重负。
解决方案？基于数据成熟度的渐进式价值应用场景
随着制造商不断克服有效收集和使用数据的挑战，他们可以逐步迈向具有渐进价值的应用场景。这些更高级的应用场景，有赖于更成熟的数据基础设施，该基础设施支持数据的收集、转换和可获取性。
此外，高级应用场景还必须得到一个协调一致的解决方案提供商生态系统的支持，而非依赖单一的点状解决方案或内部资源。该生态系统包括设备制造商、服务提供商、技术解决方案和系统集成商。
每个合作伙伴都带来独特的视角和能力，从而推动复杂应用场景实现远超简单应用的价值。
一个简单的应用场景说明了处于数据应用初期的制造商如何开始使用数据：
实时测量与监控
能够准确识别生产中的问题，并使这些信息可供决策者获取和查看，是缓解问题的第一步。可将其视为数据可用性的第一阶段。
在成功克服了从设备中初步收集准确、实时数据的挑战之后，制造商即可即时洞察生产绩效。即使他们仅选择监控流入的数据，也能立即获得价值。
以SilencerCo为例，该公司是一家消音器制造商。管理层希望从机器中获取实时数据，以便通过基准设定来确立切合实际的预期，并改善决策。
从设备和操作人员处获取的实时数据，不仅显示在车间现场，也可远程访问，使管理层能够及时作出反应，同时也让操作人员更有责任感。
从定性角度看，数据的即时可视化为SilencerCo解答了其最基本却至关重要的问题。它还使其能够深入挖掘，通过分析数据找出主要停机事件的根本原因。
借助数据可视化，SilencerCo的机器利用率提高了8%，合格零件产量提升了200%，并消除了11,500小时的非计划停机时间。
算法、预测分析与自动化
再看BC Machining，这是一家位于北卡罗来纳州的制造商，为多个细分工业领域的客户提供铝材加工服务。这是一个更高级的数据应用场景。然而，其目标依然不变：提升决策水平，使决策更快，甚至实现自主决策。
在建立了支持数据收集并能发现生产问题的系统后，BC Machining希望进一步充分利用其数据。由于其数据成熟度已超越第一阶段，并拥有有效支持和利用数据的既定基础设施。
然而，BC Machining曾长期让设备满负荷运行（200%产能），为追求利润而频繁损坏机床，并将由此产生的废品成本和损失的时间视为成功的代价。
他们需要一个更复杂的解决方案，以便以更高频率（1kHz）收集设备数据。这些新增数据点使BC Machining能够开发出一种算法，用于预测机床何时会发生故障。此外，问题还会传递给机床控制系统，从而自动停止机器运行。
这一采用预测分析的高级应用场景，已几乎消除了100%的废品，同时也减少了操作人员分拣废品的时间。操作人员和机器因此可以把更多时间用于生产合格零件。结果，每台机器每年节省了72,000美元。
工业4.0曾承诺借助先进解决方案实现制造业的变革，但要开始利用数据，制造商必须首先确保能够收集准确的设备数据，并使其可供决策者使用。
只有这样，他们才能释放快速的价值创造，同时为未来与合作伙伴生态系统共同部署高级数据应用场景创造机会。
