對于大多數制造企業而言，如何減少生產制造過程中的成本，提升生產效率是非常關鍵的過程，在大數據技術越來越成熟，應用越來越深度的當下，大數據技術給制造企業帶來了機會。
近期，霍尼韋爾過程控制部聯合KRC Research研究機構開展的一項針對制造企業高管的調查顯示印證了這個猜測。很多受訪者（67%）表示，他們都在積極推進數據分析方面的投資計劃以應對極具挑戰的商業環境，即便削減其它領域的投資也勢在必行。當被問及原因時，很多受訪者表示數據分析是工業物聯網（IIoT）的關鍵組成部分，它能夠有效解決導致停機和利損的一系列問題。

霍尼韋(wei)爾過程控制部(bu)數字化(hua)轉型業(ye)(ye)(ye)務(wu)(wu)副總(zong)裁兼總(zong)經理安德魯 赫德（Andrew Hird）表示： 企業(ye)(ye)(ye)高管們需要確保公司業(ye)(ye)(ye)務(wu)(wu)平穩(wen)且(qie)安全(quan)地運營。即便現(xian)(xian)金緊張，他們也(ye)希望能夠利用工業(ye)(ye)(ye)物聯網技術應對業(ye)(ye)(ye)務(wu)(wu)挑(tiao)戰。四十(shi)多年(nian)來，霍尼韋(wei)爾為幫(bang)助制造商實(shi)現(xian)(xian)這(zhe)些目標提供了領先的(de)自(zi)動化(hua)技術。霍尼韋(wei)爾工業(ye)(ye)(ye)物聯網解決方案正是實(shi)現(xian)(xian)這(zhe)場業(ye)(ye)(ye)務(wu)(wu)演變的(de)下(xia)一(yi)步舉(ju)措。

來(lai)自北美(mei)制造(zao)業的200多位高管于2016年5月23日至6月8日參與(yu)了這項名為 數據對制造(zao)業的巨(ju)大(da)影響：高管意見(jian)研(yan)究(jiu) 的調查(cha)。其它主要發現包括：

一些公司(si)表示不(bu)得不(bu)在意外停機和設(she)備故障的(de)威(wei)脅下繼續運(yun)營，而這些因素是擴(kuo)大收益的(de)最大障礙(ai)。

大多數公司表示它們(men)正在對(dui)數據(ju)分析技術進行投資。

25%以上的受訪者表示明年(nian)不打算對(dui)數(shu)據分(fen)(fen)析進行投資。原因主要是(shi)對(dui)數(shu)據分(fen)(fen)析所帶(dai)來(lai)的好處不了解以及資源不足。

艱難的停機周期

意(yi)外停機是收益(yi)最大化的(de)(de)頭號(hao)威脅，不過(guo)42%的(de)(de)受訪(fang)者承認在經(jing)營(ying)過(guo)程(cheng)中(zhong)有(you)過(guo)讓設備保(bao)持超負荷運行(xing)狀(zhuang)態(tai)的(de)(de)操作。當被問及近年來出(chu)現(xian)一系列問題的(de)(de)頻率時，71%的(de)(de)受訪(fang)者表示至少偶爾會出(chu)現(xian)設備故障，64%的(de)(de)受訪(fang)者表示出(chu)現(xian)過(guo)類似頻率的(de)(de)意(yi)外停機。

赫德表示： 工廠設備超負荷運(yun)行(xing)會(hui)(hui)帶(dai)來設備故障(zhang)、潛在安全事(shi)故等一系列(lie)問題(ti)。這些問題(ti)不可避免地會(hui)(hui)導致更多(duo)的(de)(de)(de)停機時間(jian)，從而造(zao)成收(shou)益損失。很顯然(ran)，很多(duo)公司都陷入了這種(zhong)惡性(xing)(xing)(xing)循環之中。霍尼韋爾高(gao)效的(de)(de)(de)工業物(wu)聯網(wang)解決方案所提供(gong)的(de)(de)(de)預測性(xing)(xing)(xing)分析能夠幫助公司走出這種(zhong)惡性(xing)(xing)(xing)循環。

40%的(de)受訪者認為意外停機是收益最大化的(de)頭號威脅(xie)。其(qi)他(ta)威脅(xie)因素包括：

供(gong)應鏈管理問(wen)題（39%）

人員配備不(bu)足（37%）

不合格(ge)產品（36%）

設備故障(zhang)（32%）

數(shu)據分析是可(ke)行的解(jie)決方案(an)

數(shu)據分(fen)析(xi)是(shi)制造企(qi)業(ye)成功實施工業(ye)物聯網的關鍵組成部(bu)分(fen)。大多數(shu)受訪(fang)者對數(shu)據分(fen)析(xi)作為(wei)解決方案(an)所帶來的收(shou)益持(chi)積極態度。比(bi)如(ru)，受訪(fang)高(gao)管們承認大數(shu)據分(fen)析(xi)能(neng)夠降低(di)以下問題的出現頻(pin)率(lv)：

設備故障（70%）

意外停機（68%）

計(ji)劃外維修（64%）

供應鏈管理(li)問(wen)題（60%）

受訪者認(ren)為，數據有(you)助他們得到必(bi)要的信息并實時做出(chu)正確決定（63%），減少(shao)浪(lang)費(fei)（57%），并預測停機風險（56%）。

赫(he)德表示： 這其中的(de)道理不難理解。這些高(gao)管明白數據分析能夠幫助他(ta)們應對業(ye)務運營(ying)所面臨的(de)頭號威脅(xie) -- 意外停機。因此，他(ta)們覺得有必要繼續(xu)投(tou)資。

此外，超過三分(fen)之二的(de)(de)受訪者（68%）表示(shi)，他們(men)目前正在對數據(ju)分(fen)析進(jin)行投(tou)資。50%的(de)(de)受訪者表示(shi)，自己所在的(de)(de)公(gong)司已經在數據(ju)分(fen)析使用(yong)方面步入了正軌。15%的(de)(de)受訪者表示(shi)，其(qi)公(gong)司在數據(ju)分(fen)析使用(yong)方面走在了行業前列。

并非人人都采取了(le)行動

盡管大多數受訪者表(biao)示正(zheng)在(zai)進(jin)行(xing)和/或計劃在(zai)明年增加數據(ju)分析(xi)方面的(de)(de)投(tou)資(zi)，但仍有(you)32%的(de)(de)受訪者表(biao)示目前沒有(you)對數據(ju)分析(xi)進(jin)行(xing)投(tou)資(zi)，33%的(de)(de)受訪者表(biao)示未來(lai)一年公司沒有(you)數據(ju)分析(xi)方面的(de)(de)投(tou)資(zi)計劃或者不知道這方面有(you)什么投(tou)資(zi)計劃。

目前(qian)沒有投資計劃(hua)的受訪者中：

61%的受(shou)訪者認為現有系統能夠確(que)保(bao)安全性、保(bao)證產量(liang)，并(bing)幫助公司獲得成功(gong)

45%的受訪(fang)者表(biao)示在沒(mei)有(you)數據(ju)分析的情況下公司依然實現了增長(chang)

42%的受訪者表示他們(men)對大(da)數據所能帶來的好處(chu)不甚了(le)解

35%的受(shou)訪者(zhe)表示人們夸(kua)大了大數據所能帶(dai)來的好處

在沒有(you)投資計劃的受訪(fang)者中，63%的受訪(fang)者表(biao)示他(ta)們(men)沒有(you)這方面(mian)的合適資源(yuan)，39%的受訪(fang)者則表(biao)示他(ta)們(men)沒有(you)合適的數據分析人才。

赫德解釋道： 對于一些公司來說，部署工業物聯網還存在著一些障礙。有些認為他們并不需要，另外一些公司則表示缺少合適的資源。好消息就是，工業物聯網并不需要企業進行脫胎換骨的改變，它可以根據各個公司的情況進行階段性漸進式實施和擴展。這也是霍尼韋爾將工業物聯網稱為演變，而不是變革的原因所在。
 

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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