如今，從電子商務(wù)和健康護理到金融科技和體育行業(yè)，大數據的應用無(wú)處不在。官方的統計數據也反映了這一觀(guān)點(diǎn)：到2020年，全球大數據市場(chǎng)規模預計將超過(guò)570億美元。
制造業(yè)面臨競爭挑戰，并追求高生產(chǎn)力，也在加入大數據的應用熱潮。但是，這項技術(shù)能否在生產(chǎn)設施中起到重要的作用？為了獲得正確的答案，以下深入研究一下制造業(yè)大數據的主要優(yōu)勢：
1．采用大數據以減少停機時(shí)間
電力中斷或停機對于每個(gè)工業(yè)部門(mén)來(lái)說(shuō)都是一個(gè)噩夢(mèng)。制造商每年需要平均處理800小時(shí)的停機時(shí)間，這意味著(zhù)生產(chǎn)力損失將從5％升至20％。
例如，通用電氣（GE）在倫敦舉辦的“Minds and Machines Europe”活動(dòng)中分享了他們的最佳實(shí)踐。通用電氣的前首席執行官Jeff Immelt表示，醫療保健、能源和航空等不同行業(yè)的技術(shù)組合將會(huì )發(fā)生一些變化。
Immelt表示，通過(guò)大數據分析與材料科學(xué)相結合，配備傳感器技術(shù)的“智能機器”可以實(shí)時(shí)利用工業(yè)數據的強大功能，并帶來(lái)巨大的好處。
因此，通用電氣公司通過(guò)預測機器或某個(gè)組件何時(shí)發(fā)生故障，設法實(shí)現了其制造過(guò)程的自動(dòng)化，優(yōu)化了性能，并消除了停機時(shí)間。而每年所獲得的450億美元的市場(chǎng)收入是他們成功的證明。
舉個(gè)例子，航空業(yè)所實(shí)施的遠程監控和問(wèn)題的早期診斷中，燃氣發(fā)動(dòng)機的一組傳感器每隔30秒將捕獲一次數據。隨后，Hadoop軟件開(kāi)始發(fā)揮作用。其容錯冗余的Hadoop分布式文件系統（HDFS）將收集到的數據拆分為可管理的塊，并將其分布在數千個(gè)節點(diǎn)中，為基于MapReduce的極速并行計算奠定基礎。
這種大規模的數據處理有效地處理了大數據的體積、速度和變化三個(gè)V值，并幫助通用電氣公司糾正可能的制造缺陷。Immelt表示，通過(guò)Hadoop支持的分析，每年至少提升1％的燃氣發(fā)動(dòng)機性能，并為客戶(hù)節省20億美元的費用。
2．在大數據時(shí)代緩解供應鏈風(fēng)險
供應鏈充滿(mǎn)了不確定性。如果企業(yè)想減少可能的風(fēng)險，并與零售商和客戶(hù)建立良好的關(guān)系，則需要再次進(jìn)行數據分析。在供應鏈中，大數據應用圍繞著(zhù)可追溯性、采購和倉儲三個(gè)主要孤島開(kāi)展。
例如，物聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)數據卓有成效地用于產(chǎn)生有意義的見(jiàn)解，使制造商能夠追蹤貨物和減輕不利的情況。
根據英國特許采購與供應協(xié)會(huì )的報告，自然災害和極端天氣條件是導致供應鏈中斷的主要原因。為了確保這些情景不會(huì )導致業(yè)務(wù)中斷，企業(yè)可以分析龍卷風(fēng)、地震、颶風(fēng)等天氣狀況，并使用預測分析來(lái)計算延誤概率。
此外，通過(guò)從外部和在線(xiàn)渠道（例如金融分析師建議和媒體評論）挖掘歷史和實(shí)時(shí)數據，制造商可以發(fā)現未來(lái)趨勢，并在發(fā)生金融危機時(shí)獲得應急措施的寶貴時(shí)間。大數據的其他應用包括維護最佳庫存水平和改進(jìn)采購決策。
3．利用大數據提高產(chǎn)品質(zhì)量
質(zhì)量控制（QC）是大數據可以展示其價(jià)值的另一個(gè)領(lǐng)域。換句話(huà)說(shuō)，自2012年以來(lái)，跨國巨頭英特爾公司一直在使用預測分析來(lái)加速芯片的生產(chǎn)，同時(shí)提高產(chǎn)品質(zhì)量。
通過(guò)仔細檢查制造過(guò)程中收集的歷史數據，英特爾公司顯著(zhù)減少了每個(gè)芯片應該經(jīng)歷的測試次數。英特爾數據中心集團總經(jīng)理Ron Kasabian表示，“我們沒(méi)有通過(guò)19，000次測試來(lái)測試每一塊芯片，而是將測試集中在特定芯片上，以縮短測試時(shí)間。隨著(zhù)我們不斷開(kāi)發(fā)新芯片，在此期間發(fā)現了很多錯誤，并進(jìn)行了修復�！�
而且，采用大數據技術(shù)有助于英特爾公司測試設備。通過(guò)捕獲和分析傳感器生成的信息，企業(yè)可以及早發(fā)現生產(chǎn)線(xiàn)故障，并采取預防措施。這種數據驅動(dòng)的方法已經(jīng)成為增強質(zhì)量控制的關(guān)鍵推動(dòng)者和戰略成本的削減者。英特爾公司在2012年節省了300萬(wàn)美元的生產(chǎn)成本。
在這里只是介紹了制造行業(yè)應用大數據的三種情況。而提供大數據咨詢(xún)服務(wù)的企業(yè)肯定會(huì )擴展這一清單，這取決于企業(yè)的業(yè)務(wù)模式和目標。
如果企業(yè)還沒(méi)有掌握數據，請關(guān)注其潛在收益。這些措施包括消除停機時(shí)間，改善供應鏈管理，加速生產(chǎn)和創(chuàng )新，提供更好的服務(wù)，提高客戶(hù)滿(mǎn)意率，平衡成本等等。 |
