Cloudera｜互聯製造 — 數據和分析如何重塑製造業

Cloudera 成功案例 2022 年 8 月 4 日 最後更新時間 : 2023 年 3 月 24 日

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歷年來製造業在採用新興技術方面都是落後的，因為從生產線到後台營運的業務流程都與傳統的應用程式相關聯。但這種情況正迅速改變中，面對競爭壓力，眾多經濟部門在技術進步的推動下，製造業領導人正尋求新的方法來提高生產力，減少停機時間，並簡化營運和供應鏈。

毫無疑問，數據是重塑商業布局的主要驅動力。例如，The Mckinsey Global Institute 表示，由數據驅動的組織獲得客戶的可能性高出 23 倍。

製造商非常了解數據的價值：IDC 預測，截至 2021 年，全球 70% 以上的製造商將使用數據來加強自動化和營運。正如數據已經成為各行各業的驅動力一樣，製造業的下一步發展將依靠數據和分析來提高營運效率。藉由新數據源並以創新的方式利用這些訊息，製造商將實現改進和更有效的產品開發、供應鏈和生產能力。

重塑製造業

製造業已經開始接受串流和即時數據流。當下搜集的數據用於即時調整並根據需要（有時甚至是自主）響應設備維護、工作流程路由、波動的需求、供應鏈中斷以及其他各種推動生產力的變量，從而降低維護成本和優化供應鏈。但為了充分利用這些即時數據，製造商必須重新思考他們的數據管理方法，才能更有效地利用數據。

有些人把這種新興方法稱為「互聯製造」。這種由數據和分析驅動的製造業願景正在重塑這個傳統行業，邁向更高效、更有效率的營運模式，為企業、股東和客戶創造價值。

有些製造商利用即時流程監控（real-time process monitoring）來優化生產過程和管理物流；有些製造商利用數據來推動預測性維護，而不是死板地按照表定時間進行維護；還有製造商利用先進的分析工具 – 例如電腦視覺，它使用視圖和影片訊號改善品質管制。

透過利用數據和應用現代分析技術，製造商可以實現一系列厲害的案例。以下是我們所知的製造商以數據和分析為核心實現的一些主要案例的摘要：

即時處理監控提供了運作狀況的連續即時視圖。這些數據提供了對關鍵傳感器參數和 KPI 的洞察，並測量生產目標，如周期時間、生產率和缺陷率。

數據可以幫助製造商改善關鍵資產和生產設備的維修維護過程。製造商可以根據感測器的數據，根據設備的實際狀況來預測維修需求，不再依賴被動的維修，從而降低成本並提高效率。

當這些營運科技數據（感測器數據）與資訊科技數據（MES、ERP等）相結合時，透過優化停機時間安排、人力分配和降低物流成本實現了強大的效果。

利用電腦視覺，製造商可以利用電腦以無人能比的速度和細節自動化視覺檢查，使電腦能夠有效管理產品品質，同時降低品質控制的成本，並防止整個製造過程中的缺陷。

製造商必須不斷改善和優化各個工廠和生產單位的產量。數據、分析和機器學習發揮了關鍵作用，它們透過動態識別來消除製造瓶頸，進而提高生產率、減少庫存和提高資產利用率。

即時數據和高性能分析的湧入使供應鏈性能達到了新高度——從庫存量可視性等簡單用例，到即時庫存的優化和轉換相關的其他更複雜的用例。

所有這些現代的、數據驅動的強化功能正在使製造業變得更好，優化產量並簡化履行。

為了充分利用這些資料驅動的創新，製造商需要採用一種新的、更複雜的數據管理方法。他們希望能夠擷取、處理、儲存、分析、建模任何類型的數據（結構化、非結構化或半結構化數據），不管它在哪裡——在邊緣端、在工廠車間、在數據中心、或在任何公共、私人或混合雲端。

為了從數據中產生有意義的洞察力，今天的製造商需要轉向一個整合的多功能平台，提供經過實證且開放的數據管理工具和分析引擎。

Cloudera 數據平台（CDP）是業界首個企業資料雲，具有從邊緣端到 AI 的分析能力。它提供了強大的自助分析服務，包含混合和多雲環境，並包括複雜和細粒度的安全和治理政策。

透過 Cloudera，製造商可以從各種來源擷取數據，包括串流和企業數據源，在混合基礎架構中儲存和處理數據，並對所有數據進行分析或應用機器學習算法，同時在所有環境中保持嚴格控管企業的數據安全及治理。

作為一個 100% 的開源平台，CDP 對製造業而言相當容易使用。一次性設置數據安全、治理和控制政策，並持續執行這些政策的能力，有助於降低營運成本和業務風險，同時給予 IT 部門完整的基礎架構選擇和靈活性。