酷游地址:利用制造数据分析使工厂现代化

  数据收集能够在一定程度上帮助组织优化运营，减少相关成本并提高效率。可以在组织内部识别和纠正低效率问题，从而简化整一个流程，并随后提高生产线的总体投资回报率。

  随着传感器的日益成熟以及用于分析的实时数据的可用性，制造商能够迅速适应并在日益复杂和多变的外部环境中保持敏捷。

  在像新冠这样的全球性大流行病毒中，制造商和组织做出明智的决定至关重要。数据分析将为您的工作提供巨大帮助。

  从聪明的企业中收集大量数据后，至关重要的是，这一些数据是可理解的，并且要对此数据提出正确的问题，以便能采用措施。

  “至关重要的是，制造商做出正确的决定，”“我们大家可以将内部和外部数据结合起来，以帮助组织更好地了解将来会发生啥事情的可能性。这样，企业能做出更明智的决定。”

  Goh说：“在这个关键时期，您想知道正在发生的事情，还希望预测将要发生的事情，然后同时对其来优化。”

  “由于新冠，至少在短期内，反应更加积极，因为您知道制造商将面临需求减少，分销减少，工人安全问题，原材料采购等问题。”

  Goh说：“而且很重要的是它们的产品过时性。” “这样做的风险大幅度提升了。”

  最终，制造商要重新调整工作重点，并了解最近一段时间内重要的事情。Goh暗示，这就是分析能够给大家提供帮助的地方。

  Goh说：“短期内会很麻烦。”“我们应该从我们如何帮他们的方面出发，考虑怎么采取积极措施，以实现从数据到决策的转变。”

  Goh表示，这是技术之所在，从更广泛的意义上说，这改变了人们的思维方法和整体文化。

  Goh说：“我们观察到的是，分析的成熟度确实会产生一定的影响。”“并且至少在不久的将来，以一种或多种方式定义公司的估值。”

  Goh说：“新冠有短期影响。” “我认为，从长远来看，我们正真看到了很多反弹的潜力，并能够在一定程度上帮助组织实现其在分析中的优先目标。”

  很难想象一个没有受到这种流行病影响的行业。SAS之类的公司在这方面没什么不同，并且像每次危机一样，机遇与挑战并存。

  但是，正如Goh所解释的那样，尽管新冠改变了组织架构，但它并没改变公司的产品路线图，至少在短期内没有改变。

  “鉴于当前的情况，我们还有别的事情，例如联系跟踪成为其中的重要部分。过去，对此并没那么大的重视。”“鉴于当前的情况，也更强调趋势的可视化。”

  Goh补充说：“就我们的解决方案而言，它仍然是相同的，但是就用法而言，在许多情况下，对于新冠的要求，其应用方式却大不相同。” “例如联系跟踪，优化医院账单，甚至查看不同的趋势。”

  Goh说，此外，在新冠之前，许多组织不仅适用于制造业，而且适用于其他辅助行业，因为始终存在着一种由内而外的方法。

  “我们观察到的是从技术角度来看，现在已经从最初考虑外部因素然后再向内考虑转变。从内而外的角度来看。

  SAS改变了它的路线图，“我不会说很大的话。” 实际上，它很适合我们从始至终以来制定的路线图。”

  我们在产品和产品中经常强调的两个核心问题是基础设施的开放性。对于SAS，我们大家都知道有一个繁忙的供应商ECO，并且SAS通常希望成为任何组织的一员，因为明白我们在那里能加强技术需求。

  “通常，我们一定要使用遗留环境和数据，因此从开放的基础架构角度来看，我们具备极高的可集成性。”

  “第二点其实就是在编排方面。突出了跨行业的许多示例，这些示例从我们从数据编排中将数据纳入决策的能力方面做了展示。对于以前从未开始做过的组织来说，这是一个大问题。”

  如今，许多公司都实施描述性或反应性分析。最终，这将朝着预测性和最终规范性技术的方向发展。为实现这一目标，除了物联网（IoT）和流分析之外，（AI）将扮演重要角色。

  Goh说：“从新冠诞生的许多公司将开始重新构想其企业。” “他们将考虑组织怎么样处理这种性质或任何性质的下一次破坏。”

  这将专注于围绕智能自动化的讨论。“智能将来自分析和AI，并处理从边缘流进来的数据。”

  该数据可以是来自生产车间或生产线上的机器的数据。也可能是来自供应链，物流，交易系统的数据，也可能是来自市场，客户，社会化媒体的数据。

  因此，公司将考虑将所有这一些数据流放在一起，对其做相关操作以得出可操作的情报。

  Goh表示：“我们将看到分析在未来几年中将真正普及，AI将在制造业中慢慢的变普遍。” “我们将看到更多的公司利用流数据和流分析，尤其是AI和IoT，更多信息尽在振工链。”