数据应用于运营
在阶段数据实际上也可能应用到运营,比如我们常说的构建了企业内部的bi系统,智慧运维app,通过bi系统进行辅助决策和运营。但是在数字化经济时代,面对客户的需求我们需要敏捷地响应,传统的bi很难做到如此敏捷。其次,在阶段更多的是固化的定时操作,比如我们接到到订单后,安排采购和生产,我们每个月进行一次需求计划和预测,然后安排生产。而在数字化阶段,真正需要回答的是客户究竟需要什么?我们该生产多少,哪些应该多生产哪些应该少生产,基于当前的订单数据,我们应该如何快速调整我们的市场策略,如何引导客户产生更多的购买需求等。也就是说数据不再是简单地实现管理自动化,而是需要形成数据思维,智慧运维解决方案,形成数据驱动运营的思想。这与我们在谈到-建设时,将业务能力数据化和数据能力业务化是一个道理。
-和机器学习
-和机器学习使制造公司能够充分利用不仅在工厂车间,而且在其业务部门,甚至来自合作伙伴和第三方来源的信息量。 -和机器学习可以创造洞察力,提供运营和业务流程的可见性、可预测性和自动化。 例如:工业机器在生产过程中容易发生故障。 使用从这些资产中收集的数据可以帮助企业基于机器学习算法执行预测性维护,从而延长正常运行时间和提率。
对于如何让数据在工业中发挥作用的方法,吵吵嚷嚷,意见不一。
● 德国是好的制造基地,它的“工业4.0”,更关注生产车间里的数字化,也就是生产过程的smart。
● 美国是消费基地,它的“工业互联网”,天津智慧运维,更关注终产品的智能化,也就是产品本身的intelligence。
● 而制造2025,智慧运维平台,有咱大的特点,更偏重产业政策的指导方向,也就是产业升级的guideline。
下面的问题就是,数字化工厂怎么上呢?
这就跟我问你“互联网转型怎么转”一样,你讨论20年也不会有结果,因为缺了一个行业的维度。
这世上没有什么病都能治的仙丹,数字化工厂的是辨证施治,行业不同,方案自然也就不同。
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