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情境化数据:实现工业 4.0 的关键

英国数学家克莱夫·汉比 (Clive Humby) 创造了公理“数据是新的石油”。在人们收集和囤积各种信息的背景下,他的精辟表达经常被重复——通常没有署名。并且数据探矿者一直在为它钻探。但 Humby 的措辞并没有就此结束;它继续。他接着说:“它很有价值,但如果不提炼,就不能使用。必须将其转化为气体、塑料、化学品等,以创建一个有价值的实体来推动盈利活动。因此,必须对数据进行分解和分析,以使其具有价值。”
物联网
汉比是对的。而今天,随着数据量的爆炸式增长,他的洞察力比以往任何时候都更加重要。例如,在制造业中,快速增长的工业物联网使我们能够将传感器连接到工业过程的每个组件。结果是每天都在收集难以估量的数据。然而,就像石油一样,需要处理、分析大量数据,并将其转化为可供组织人员建设性使用的易于理解的见解。
 
在上下文中
但是,究竟谁可以使用它以及用于什么目的?答案是开放式的;基本上,产品制造业务中的每个功能都可以从数据驱动的洞察中受益。但是,只有在对每个特定功能或任务都有意义的上下文中对数据进行策划、组合、分析和解释时,他们才能做到这一点。
 
例如,如果您的目标是减少特定机器使用的能源,则需要在有关其速度、进给、位置和其他与该机器不同的过程参数的数据的上下文中理解其功耗的测量. 出于同样的原因,其他功能(例如设计、规划、检查和维护)都需要自己精心策划的数据集,以将重要性的某些影响与有关相关变量(例如该主题的特征、功能或其他特征)的信息相关联。
 
组织有很多机会从数据衍生的见解中受益。从数据驱动的决策中看到了巨大价值的工业运营方面包括提高产量、提高质量、提高安全性、减少浪费、更容易合规、更少召回和运营节省。其中许多成果源于管理者拥有更好的信息,从而做出更好的运营选择。但是,在自动化已成为大多数制造过程的重要组成部分的时代,数据也被用于使用机器学习和人工智能来指导自主设备的操作。
 
虽然数据收集很重要,但这只是开始。甲数据湖,而不脱离它提取情报的手段更像是一个数据沼泽。真正的魔法是通过消除智能来提高制造性能。今天有一些商业公司,专门为他们的客户做这件事。
 
分类帐
然而,我在这里提到的大部分数据都是关于库存、设备和已经在现场的人员的信息。这些很重要。但房间里也有大象。它与通过公司供应链从外部进入的材料有关的数据有关。大多数公司缺少的是物料分类账——一个具有跟踪进料属性、来源、质量差异、能源使用、浪费、库存、生产瓶颈以及所有其他影响资金状况的因素所需的详细程度的系统将购买的材料转化为销售的产品所花费的时间。
 
 
虽然公司的损益表通常会从收入中减去销售商品的成本,但这些成本的汇总方式通常很难了解其材料。在许多情况下,这些材料代表了生产中最大的单一费用。传统的详细程度不足以有效管理材料使用。
 
例如,您需要知道的事情包括:您是否购买了合适的材料?您是否为无法为您提供价值的品质支付高价?您是否使用了正确的能量?您使用的是最好的生产配方吗?你消耗的材料太多还是太少?在召回事件中,您的产品追踪能力如何?您的流程中浪费的成本是多少?
 
有了正确的数据,所有这些问题以及更多问题都可以以可行的方式得到解答。然而,所有这些都是更大图景的一部分:在生产过程的每个阶段收集有关物料流的数据是迈向数据转换的工业 4.0组织的第一步。当然,您收集的数据需要适当的分析和解释。但是有一些资源可以帮助您将原始数据的原油提炼成实用的、高价值的业务资产。现在是利用它们的绝佳时机。

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