隨著企業(yè)利用更多數(shù)據(jù)來提高效率和降低成本，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為一種日益流行的戰(zhàn)略。這同樣適用于工業(yè)過程。為了提高效率和降低成本，制造商需要能夠從當(dāng)前的操作和流程中提取更多數(shù)據(jù)，以確定需要改進(jìn)的領(lǐng)域。對于工業(yè)應(yīng)用，這意味著積累更多的傳感器數(shù)據(jù)和有關(guān)工廠物理特性的信息。深入研究數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的額外細(xì)節(jié)并不總是那么容易。

大多數(shù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目必須快速有效地實(shí)施，以實(shí)現(xiàn)回報最大化。項(xiàng)目往往有較短的截止日期，期望立即獲得回報，同時為長期結(jié)果奠定基礎(chǔ)。更重要的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要文化變革和流程變革。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價值

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要目標(biāo)是增加收入。獲得正確的操作數(shù)據(jù)可以為優(yōu)化流程、降低成本、提高產(chǎn)量和實(shí)現(xiàn)其他效益提供新的見解。

除了節(jié)省或賺取更多的錢，組織還可以使用運(yùn)營數(shù)據(jù)來解決其他問題。例如，公司可能需要改變生產(chǎn)流程以減少對環(huán)境的影響。

文化轉(zhuǎn)型對于業(yè)務(wù)變革的可持續(xù)性至關(guān)重要。決策需要以數(shù)據(jù)為指導(dǎo)。從運(yùn)營商到高級管理層的利益相關(guān)者必須參與決策過程。員工必須投入并專注于滿足不斷改進(jìn)的需求。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一部分是促進(jìn)學(xué)習(xí)文化，使用新的數(shù)據(jù)和分析來縮小能力差距，并將決策轉(zhuǎn)移到組織內(nèi)的較低層次。每個人都應(yīng)該使用相同的集成工具集來實(shí)現(xiàn)共同的目標(biāo)。

在這里，我們提供了一個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成功的六步策略，可以在幾乎任何工業(yè)環(huán)境中有效。

第一步:確定項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

一旦你有了共同的目標(biāo)，與涉眾分享這些目標(biāo)將有機(jī)地產(chǎn)生一個項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)。

團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該是跨職能的，跨越不同的學(xué)科，擁有多個主題專家(sme)。一些最熟練和最有能力的涉眾可能會抵制變化，而變化可能是非常有價值的。通常，唱反調(diào)的人擁有更高水平的專業(yè)知識，他們已經(jīng)嘗試過新的流程并發(fā)現(xiàn)了問題。一旦有了過程分析的新數(shù)據(jù)，他們就可以成為強(qiáng)大的盟友。

成功還取決于是否有執(zhí)行發(fā)起人和授權(quán)團(tuán)隊(duì)成員。中小企業(yè)和運(yùn)營團(tuán)隊(duì)需要合作以促進(jìn)成功。

第二步:連接數(shù)據(jù)系統(tǒng)

下一步是收集必要的數(shù)據(jù)源。必須與數(shù)據(jù)歷史學(xué)家建立數(shù)據(jù)鏈接，以便從整個工廠收集時間序列數(shù)據(jù)。來自實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)、制造執(zhí)行系統(tǒng)、企業(yè)資源計劃、班次日志和其他來源的數(shù)據(jù)也必須集成。

集成內(nèi)部數(shù)據(jù)源通常不是一個挑戰(zhàn)。但是，還必須捕獲來自外部供應(yīng)商和供應(yīng)商的許多數(shù)據(jù)。流程必須到位，這樣供應(yīng)商要么將試驗(yàn)數(shù)據(jù)和其他信息輸入系統(tǒng)，要么以另一種方式捕獲數(shù)據(jù)，以便為分析提供信息。

第三步:數(shù)據(jù)優(yōu)化

鏈接數(shù)據(jù)是第一步。數(shù)據(jù)檢索需要優(yōu)化，包括對高密度數(shù)據(jù)的快速訪問。當(dāng)數(shù)據(jù)壓縮開啟時，您可以提高訪問速度，但會丟失數(shù)據(jù)分辨率。在使用數(shù)據(jù)壓縮實(shí)現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)訪問或使用更高密度(即未壓縮數(shù)據(jù))實(shí)現(xiàn)更高的數(shù)據(jù)保真度和較慢的性能之間存在權(quán)衡。

使用數(shù)據(jù)壓縮可以更容易地評估更大的歷史數(shù)據(jù)塊，從而為長期流程優(yōu)化提供信息。使用高密度的數(shù)據(jù)可以提供更多的細(xì)節(jié)來評估短期問題。挑戰(zhàn)在于適應(yīng)高速訪問和更高的數(shù)據(jù)分辨率。

第四步:自助服務(wù)分析

為了實(shí)現(xiàn)更快的ROI，您必須利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，并授權(quán)用戶根據(jù)這些數(shù)據(jù)做出特別的決策。使用正確的自助服務(wù)分析方法，您可以通過尋找一致的模式來解決即時問題并發(fā)現(xiàn)長期問題。

有效地解決問題依賴于有足夠的數(shù)據(jù)來快速地思考問題。通過利用大數(shù)據(jù)處理和培訓(xùn)中小企業(yè)，您可以快速解釋數(shù)據(jù)并使用圖形建模和儀表板識別趨勢。其結(jié)果是更快，更準(zhǔn)確的決策和更快的投資回報率。

第五步:創(chuàng)造一個單一的真理來源

下一步是創(chuàng)建一種公共數(shù)據(jù)語言和提供單一事實(shí)來源的操作表示。

對于一家制造工廠來說，擁有數(shù)千臺顯示器并不罕見，每臺顯示器都代表著運(yùn)營的各個方面。每個操作都有自己的顯示圖形和趨勢。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)必須整合到端到端操作的內(nèi)聚視圖中。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的主要目標(biāo)是創(chuàng)建一個集中的概述或報告卡——一個代表工廠性能標(biāo)準(zhǔn)參考的單一顯示索引。

第六步:持續(xù)改進(jìn)

最后，您需要維護(hù)一個可持續(xù)的改進(jìn)過程。經(jīng)理們最感興趣的是實(shí)現(xiàn)短期目標(biāo)，想知道一個特定的項(xiàng)目是否達(dá)到了目標(biāo)。然而，對于可持續(xù)的改進(jìn)，您需要良好的管理控制。除了監(jiān)控流程之外，涉眾還必須能夠深入到數(shù)據(jù)中，以確定問題的根本原因。

為了促進(jìn)持續(xù)改進(jìn)，您必須在正確的時間用正確的信息提醒正確的人。還必須有一個通知機(jī)制，以便在出現(xiàn)問題時突出顯示。智能警報可以配置為在偏差時發(fā)送警報。您可以使用這種偏差跟蹤來控制因素-例如能源成本或環(huán)境問題。

無論工業(yè)環(huán)境如何，可持續(xù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步驟都是相同的。成功取決于培訓(xùn)和授權(quán)操作員成為流程工程師，并合作識別和解決問題。有了正確的數(shù)據(jù)，會議就變成了尋找解決方案的工作會議，而不是回顧必須做的事情的清單。如果您花時間挖掘數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并有效地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)將為持續(xù)的流程改進(jìn)提供燃料。