制造业正面临一场数据驱动的革命。各公司正通过超连通的价值网络进行合作,用数据和分析应用来推动生产力,提供新的客户体验,并改善公司的社会和环境影响。
这种技术进步是在一个充满不确定性的时期出现的。气候变化、供应链中断和冲突困扰着全球系统,但数据的创新使用实际上可以成为稳定全球制造业的力量。
数据、分析和制造
为了实现超连通价值网络的愿景,制造商必须采用大量的数据和分析应用,如预测性维护、先进的机器人技术和供应网络的跟踪和追踪等。基础数据资产则是这些应用的命脉。其中,数据的作用如下:
通过对报告和控制台的人工分析,从数据中识别模式,提供可操作的见解;
通过对历史数据的前沿分析,预测未来结果,以便企业的利益相关者采取相应行动;
启用自我优化系统,通过自我学习的自我导向算法,利用历史和实时数据的输入,采取自主行动。
虽然大多数制造商现在已经开始了其数据生产之旅,但许多人仍无法从中获取重大价值。2021年的一项研究对1300多名制造业高管进行了调查,结果显示,只有39%的人成功地将数据驱动应用扩展到了单一产品生产过程之外,并形成了成功的商业案例。
通过共享数据释放价值
为了加速发展全球互联的制造业数据生态系统,论坛及其社区开发了制造业数据卓越框架。该框架能够帮助企业开发新能力,建立新型伙伴关系,并评估其数据驱动应用的成熟度。企业也可以用它来评估其在建立组织和技术能力方面的进展,而要在公司、供应链和生态系统层面提取数据价值,这些能力将是必需的。
制造业数据卓越框架能够帮助企业开发新能力,建立新型伙伴关系,并评估其数据驱动应用的成熟度。(图片来源:世界经济论坛)
我们邀请了世界经济论坛通过数据共享释放制造业的价值倡议的成员们分享了他们如何应对这些挑战,以及参与社区活动和使用制造业数据卓越框架对其业务提供的帮助。
以下是他们的发言。
Michelangelo Canzoneri,默克集团智能制造部全球负责人
尖端的即插即生产技术、先进的机器人技术和人工智能系统,使得智能制造成为第四次工业革命的核心。在这一浪潮中,最前沿的是通过数据驱动的数字孪生来封装产品和生产知识。通过融合科学和技术,数字孪生能够提供各种制造优势,包括模拟生产过程和供应链以提高预测能力,以及提出更有效的设计质量方法。
作为这个先锋社区的一部分,共同学习和分享最佳方案是非常宝贵的。这些合作使我们能够评估如何在整个价值链中进一步孵化和扩大制造业的数据生态系统。对于那些使用数字孪生的制造业来说,其利益相关者的下一步将是开发一种协作和安全的方法来共享数据和模型,以克服互操作性方面的挑战,在共同的架构上交换数据,并快速、敏捷地适应不断变化的环境。
Gabriel Gonzalez,采埃孚集团企业生产高级副总裁
数据生态系统是卓越运营的巨大优势,无论是在我们的工厂内部、全球供应链还是在我们的终端客户层面。在采埃孚,我们一直在开发我们的数字制造平台,目前正在我们所有工厂中推广,努力使其达到数字应用水平,从而得以利用我们的完整性能:状态监测或OEE(设备综合效率)分析仪以及车间管理应用。
参加世界经济论坛的通过数据共享释放制造业的价值倡议,提升了我们对工厂数字化成熟度的了解。我们在欧洲和北美的工厂进行了六次密集的自我评估,学会了如何应用它。其所带来的明显优势包括:评估时间缩短、管理系统简化、工厂不需任何外部援助,而且有可能与其他公司比较结果和最佳做法。
该框架可以进一步改进,提高评估的力度,并得出一个考虑到网络安全和连接性的全面数字化路线图。
Dr. Gunter Beitinger,西门子制造部高级副总裁兼工厂数字化负责人
赢得这场与全球变暖的赛跑,并将全球升温限制在2.0C以下,是人类面临的最大挑战之一,对此,工业价值链的去碳化是一项必要行动。但是,只有当我们开始在供应链上分享数据,协助去碳化,并根据实际的排放数字,而不是估计数字,在各个方面采取负责任和可持续的行动,才能赢得这场赛跑。
数据生态系统是应对这一挑战的先决条件。在世界经济论坛的通过数据共享释放制造业的价值工作组中,我们明确了要如何设计这一生态系统,以解决透明度和保密性之间的根本冲突。为实现供应链中可信赖的数据交换,我们制定了一个方法,并在这些原则上成立了一个协会,这使我们能够共用一个去中心的、开放的、可信赖的生态系统,同时也保证数据主权。
Haldun Dingec,Arelik数字生产技术执行董事
在制造业中,数据有助于创建端到端的互联价值链。只有这样做才能提高企业的可持续性和敏捷性,从而提高生产力并推动创新的客户服务。在这个数字时代,第四次工业革命技术正在使数据驱动的生态系统成为现实,从而使我们得以创建需求预测、质量保证智能、智能能源管理、智能劳动力管理、现场监控、供应商互联和完全定制产品等应用。
通过参与世界经济论坛的通过数据共享释放制造业的价值倡议,我看到了围绕数据交换的种种可能性。它也让我克服了知识产权保护和分享技术知识的障碍,因为我得以从其他方面进行考量。与来自不同公司的专家团队一起完成一个项目是一次非凡的经历,而且令人高兴的是,这个项目是关于可持续发展的。
我们期待着与社区一起继续这一旅程,最终实现由数据驱动的超连通价值网络的愿景,并探索人工智能等智能制造技术能够如何进一步帮助我们利用数据的力量。
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