就制造業而言，無論是“工業4.0”的技術浪潮，還是工業互聯網作為“新基建”重點方向之一，制造業轉向數據驅動的大潮早已洶涌澎湃。工業物聯網將實體資產與系統及人員銜接起來，讓數據在工廠中自由流動，幫助企業提升生產效率，這也就是現代化生產中所追尋的“互聯制造”。
根據IDC預測，到2021年全球將有七成以上的制造企業使用數據來增強自動化和運營。正如數據已成為各個行業的驅動力一樣，制造業的下一次進化也將通過數據和分析提高運營效率。制造企業將利用新的數據源，并以創新的方式運用這些信息，來實現更高效的產品開發、供應鏈和生產力。“數據驅動型組織獲得客戶的可能性會提高23倍，保留客戶的可能性會提高6倍，盈利的可能性則會提高19倍”，麥肯錫近日發布的這一報告讓制造業轉向數據驅動顯得更加迫在眉睫。
互聯制造的興起
目前，制造業已開始采用實時數據流來改善運營模式。實時捕獲的數據可對設備維護、需求波動以及供應鏈中斷做出響應，從而提高生產效率并降低維護成本。為了充分把握實時數據流帶來的商業機會，制造企業必須重新考慮他們的數據管理方法，把重點放在有效的數據運用上。這種由數據分析驅動的“互聯制造”方法正助力傳統制造業朝著更加高效的運營模式發展，從而為企業、股東和客戶帶來價值。
例如，有些企業利用實時監控來優化生產流程，并管理物流;有些企業則依據數據進行預測性維護，取代傳統的嚴格按照時間表進行維護的方式;還有些企業利用計算機視覺等先進的分析工具，通過視覺圖像和視頻推送來改進品質控制。
五大數據分析應用
通過運用數據和先進的分析方法，制造企業可以實現各種功能強大的應用，特別是以下五個方面：
1. 實時流程監控
實時流程監控提供了針對運營狀態的一致、實時監控視圖。這些數據可以深入了解關鍵性的傳感器參數和關鍵績效指標(KPI)，并且可以衡量周期時間、生產率和缺陷率等生產指標。
2. 預測性維護
數據在制造業中發揮作用的最重要方式之一是設備維修和維護。制造企業可以根據設備的實際情況，以傳感器數據為依據來預測維護需求，以此降低成本并提高效率，而不必像以前那樣依賴于被動式維護。當運行技術數據(傳感器數據)與信息技術數據(MES、ERP等)相結合，就可通過優化停機時間安排、分配人力和降低物流成本帶來出色的效果。
3. 計算機視覺提升質控
利用計算機視覺，制造企業能夠以前所未有的速度和精度自動進行外觀檢查，從而使計算機可以有效管理質量控制，同時降低成本，并防止整個制造流程出現缺陷。
4. 產量優化
為了提高盈利能力，制造企業必須不斷優化其整個工廠的制造產量和生產水平。數據、分析和機器學習可以通過動態識別和消除瓶頸，提高生產率，減少庫存并提高資產利用率來幫助優化產量，所有這些都會對制造企業的營收和利潤產生顯著的影響。
5. 供應鏈優化
供應鏈應用范圍非常廣泛，從簡單的提供庫存水平可見性到復雜的供應鏈優化和轉型，實時數據和高性能分析使供應鏈績效達到了新的高度。
所有這些基于數據的現代增強功能都在使制造業變得更好，優化產量并簡化實現過程。
