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雷达卡
问题是，很少有制造商拥有以有意义的方式解析和使用这些数据的系统。这样做的一个重要原因是很难将你的手臂环绕在这一切上。您正在查看 100% 的数据以提取所需的 0.1% 的信息。这就像一次查看整个地图集，甚至不知道您的目的地。
绘制你的地图
在你走上任何一条路之前，最好计划好你的路线。构建数据集成基础架构就像绘制自己的地图。
原始数据是您的“A 点”；值是“点 B”。在您的道路上，您获取这些数据并将其集成到您的决策过程中，以支持制造智能和分析。原始数据必须来自所有机器——即确定设施中每台机器存储数据的方式和位置，并从该位置获取数据。然后，您需要将您拥有数据的所有其他内部系统连接到一个中心位置，您的内部数据和机器数据可以一起存在。
不是这样的。然后您必须过滤和汇总数据，以便以人们可以使用数据来了解正在发生的事情的方式呈现它。最后一步？使用仪表板、记分卡、警报、报告等向决策人员提供数据洞察。您从这些最终数据分析工具中收集的信息为您提供决策所需的洞察力，以决定您的业务需要采取哪些行动。A点到B点。
这里的“你”不是指一个人。这是一个系统。实际上，它是一系列作为单一支持生态系统协同工作的系统。
该支持生态系统是帮助您确定从何处开始收集业务洞察力的重要基础——我们工厂发生的这件事如何影响我们业务中的另一件事？
数据可以而且应该告诉你，但你必须先问清楚。
了解如何从您的机器、流程和操作中捕获和分析原始数据并将其转化为您可以使用的智能信息，绝对可以节省您的时间和金钱。它将提高您所做工作的质量。双倍奖金。
了解生态系统
所以，让我们定义一些需要开发和串在一起的系统：
数据湖：数据湖是收集来自机器的原始数据的地方。这也是数据分析师可以探索哪些数据有用的地方。它需要可以安装在内部服务器上或作为云服务租用的特殊基础架构。
数据中心：数据中心是来自数据湖和您组织的其他重要系统的有用数据的集中存储库。想想销售数据、CRM 和会计。它需要的基础架构与数据湖略有不同，但它也可以在服务器或云中运行。
数据仓库：您的数据仓库用于以易于回答业务问题的方式存储信息。要从中心到仓库，您必须移动数据并通过编写数据集成系统对其进行转换。许多大型制造商都有整个部门来做这件事。中小型制造商可能不会，在这种情况下，您可以探索咨询、供应商或承包商合作伙伴关系。
商业智能：不会消失的流行语。对于制造商而言，BI是指以仪表板、记分卡、报告等形式显示信息和数据可视化的工具。它倾向于关注趋势和历史表现。您必须构建商业智能应用程序，但最终，BI 是一门不断完善您提出的问题和对信息进行人工分析以持续改进的学科。
分析：在制造环境中，分析是指比 BI 更先进的数据分析技术，尤其是那些涉及大量统计数据的技术。BI 和分析之间的另一个重大区别是，分析往往侧重于预测未来，而 BI 侧重于了解过去。这是数据科学家、预测建模师和统计学家参与从上述所有系统中挖掘数据并使用它来构建分析模型以做出有价值的预测的地方。
投入使用
一旦制定了课程并且您了解了 IT 人员实际在谈论什么，就该开始挖掘数据了。
对于制造商来说，最令人兴奋的可能性在于工厂机器生成的数据，但其余的一切都需要到位才能充分利用它。这就是为什么数据中心是沿途的重要一站。它允许您将机器数据和您使用的业务工具联系在一起。
我们在制造客户中看到的最常见问题之一是缺乏对产品、零件和机器的良好主数据管理。通常，他们能够自己提取大量单独的机器信息，但将这些原始数据转化为定制的、相关且可操作的业务信息有时需要额外的帮助。
这项工作推动了下一步，这是关键——使用这些数据来利用你最具生产力的资源——无论是机器还是人本身的生产力——并改善表现不佳的人。这就是数据发挥作用的地方。
当制造商可以预测需求以满足客户的需求时，他们就会在竞争中领先一步。了解他们的机器利用率和停机时间会导致更有效的调度，从而简化、高效的流程。了解不同工人使用机器的方式可以进行指导和培训，从而提高结果和员工满意度。
工厂经理会告诉你这是他们的圣杯。获得有关工作流程的有用、全面的信息使他们能够充分利用机器的最大潜力，从而为您的客户带来飞涨的价值。
通过数据做出更好的决策
不要担心一次完成所有事情；构建您可以负担得起的维护和使用它。如果您没有具备内部技能的 IT 部门，请寻找合作伙伴——顾问、小型企业和供应商合作伙伴可以让您朝着正确的方向前进。
无论您如何到达那里，您都需要开始沿着这条路走下去。如果你想让你的制造有意义，你需要理解你的数据。当你开始掌握它时，制造商的力量是惊人的。
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