是什么使英國的數(shù)據(jù)制造商無法入夜？更重要的是，他們在做什么？詹姆斯·史密斯（James Smith）在今年的在線工業(yè)數(shù)據(jù)峰會上重點介紹了確定議程的一些關(guān)鍵對話。

在過去三年中組織了工業(yè)數(shù)據(jù)峰會系列會議，這為我提供了一個令人著迷的有利視角，從中可以觀察到英國制造商內(nèi)部“數(shù)據(jù)對話”的演變。

數(shù)字樞紐

在2018年，通常相當利基的技術(shù)討論已經(jīng)擴大到了來自各個公司的利益相關(guān)者的參與，幫助數(shù)據(jù)科學家和技術(shù)專家｀｀學習組織的語言＇＇，并加速了該行業(yè)向以數(shù)據(jù)驅(qū)動的思維方式的轉(zhuǎn)變。

由于Covid－19的影響，今年的工業(yè)數(shù)據(jù)峰會被迫在短時間內(nèi)上線－但是格式的改變并沒有阻止代表人數(shù)繼續(xù)增長三分之一以上。

顯然，時間已經(jīng)到了。在線工業(yè)數(shù)據(jù)峰會圍繞一次全體會議進行了重組，并獲得了一系列突破性的“討論室”會議的支持。

這些討論室各自專注于難題的不同部分，使與會代表可以選擇參加哪些專家主導的制造對話。

從目標到實現(xiàn)

當天的氣氛是由活動的第一位主旨演講者，GE Digital的Edge數(shù)據(jù)高級產(chǎn)品經(jīng)理Steve Pavlosky設定的，他通過要求制造商“從他們的設備生成的數(shù)據(jù)中獲取更多價值”來構(gòu)架當天的對話。 ，確定您想要的結(jié)果是什么�！�

據(jù)帕夫洛夫斯基稱，大多數(shù)制造商未能從產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中獲得他們應得的價值。

“所有這些正在創(chuàng)建的數(shù)據(jù)并沒有為您的業(yè)務創(chuàng)造價值，這與廢料箱中存放的材料沒有什么不同。他說，只有不到1％的數(shù)據(jù)用于改善決策。

對數(shù)據(jù)浪費流進行分析和環(huán)境化是實現(xiàn)最佳運營績效的關(guān)鍵，他繼續(xù)列舉了寶潔公司的示例，該公司從多個生產(chǎn)地點收集了制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）數(shù)據(jù)，以便比較性能，創(chuàng)建最佳實踐，并提高單個工廠的生產(chǎn)率和質(zhì)量。

“通過將MES交易數(shù)據(jù)與其質(zhì)量和過程數(shù)據(jù)綁定在一起，寶潔將所有這些數(shù)據(jù)都放入一個中央倉庫，可以對其進行分析，然后比較制造相似產(chǎn)品的所有工廠的運營情況，并使每個人都達到最高水平。這為提高整個組織的效率創(chuàng)造了巨大的機會�！�

       數(shù)據(jù)和預測性維護

下一位發(fā)言者是Stanley Black＆Decker的AI負責人兼首席架構(gòu)師Bala Amavasai，他專注于這家擁有175年歷史的公司如何將自己轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字組織，以及如何使用人工智能在通過音頻和視頻系統(tǒng)進行質(zhì)量檢查，以節(jié)省時間和預算，減少浪費并改善質(zhì)量控制。

云和邊緣中大量廉價的計算能力推動了數(shù)據(jù)的指數(shù)增長，但是Amavasai解釋說，工業(yè)數(shù)據(jù)仍然傾向于孤立無援。“對于大多數(shù)制造商而言，最初的任務是將數(shù)據(jù)連接在一起，并將其全部放入單個數(shù)據(jù)湖中，這需要進行連接。”

Stanley Black＆Decker通過持續(xù)監(jiān)控設備系統(tǒng)以使企業(yè)回答以下問題，即“ 在給定時間段內(nèi)該機器將使用多長時間？”，從而在預測性維護方面取得了良好的效果。

根據(jù)Amavasai的說法，只有首先有效地參與組織，才能取得這些結(jié)果。“ AI只是軟件，在后臺進行了大量研究，但從根本上說，它仍然是一個軟件項目。如果您希望AI提供有效的結(jié)果，則需要確保預先滿足所有要求�！�