制造工厂每天产生大量的数据,每一天。传统上,数据已经指出在纸上或在电子表格分析。然而,今天,它可以通过传感器自动收集和分析工具,远远超过电子表格的能力。ABI研究公司预测,2026年,制造商和工业企业将投入198亿美元在数据管理、数据分析和相关专业服务。
“对许多制造商来说,有一个升值,经营决策需要基于经验证据而不是猜测。不一定是捕获和分析数据的挑战,而分析首先,“ABI Research的首席分析师Michael学解释。“研究结果需要产生有意义的影响操作所以制造商需要退一步,制定精确的目标。”
制造商应该让供应商来帮助他们优先考虑形状和活动项目。例如,优先增加产量,减少浪费,提高质量,或者完全理解一块是否机器需要服务吗?预见性维护是至关重要的,以避免停机时间和提高工厂安全。与此同时,视频检测软件缺陷捕获更大程度的准确性比人类的眼睛。
用例扩展,供应商生态系统的演变与他们会合。例如,明亮的狼,InVMA Dploy解决方案技术和咨询专业嫁给帮助各自的客户欣赏数字转换从业务的角度来看。Davra看起来确保制造商正在使用干净的数据,Relimetrics关注视频检查,牵牛星分析功能支持数字双胞胎,Senseye预见性维护。
的人工智能(AI)和机器学习的发展意味着供应商不能报告数据,而且预测结果并提出行动建议。行动的方向是引人注目的命题,当结合数据可视化平台嵌入数据在许多不同的角色。没有代码的出现/低代码平台让员工没有数据科学家利用分析的角色。
“虽然制造商已经花了几十年的炼油身体生产线,今天他们需要花费精力在优化流程收集和分析数据。收集的数据不应该只是为了它,”学总结道。
这些发现来自ABI研究工业应用的数据管理应用分析报告。这份报告是公司的工业和制造业的一部分研究服务,包括研究、数据和ABI的见解。基于大量的初级面试,应用分析报告深入分析在关键市场趋势和因素为一个特定的应用程序,这可能会专注于一个市场或地理位置。
