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數據分析師課|新公布的數據分析產生的制造業價值,這些方面變得越來越重要

發布時間:2020年03月26日 10:13:30 來源:環球網校 點擊量:

【摘要】在茫茫的數據發展長河中,人們慢慢掌握了數據處理的方法,其中重要的處理方法之一就是對數據的分析,所以出現了數據分析師這一處理數據的職業,有很多剛入職成為數據分析師的新人都會有數據分析的問題,今天就來講講數據分析產生的制造業價值的問題。

曾有專家預測,2020年對制造商來說是重要的一年。此前有數據機構預測馬來西亞、越南和印度尼西亞將首次躋身制造業競爭力前 15 強的國家或地區行列,緊隨中國、日本、印度、韓國和新加坡,而瑞典或瑞士這樣的老牌西方國家將被擠出前 15 強。但要實現這一點,亞太地區的制造商需要抓住物聯網帶來的機遇。接下來,我們將共同了解一下數據分析產生的制造業價值,以及制造商如何從中獲益。

新興的制造業預計將成為未來亞洲經濟的巨大推動力。預計到2020年,最具競爭力的制造業國家中多數均來自該區域,其中包括中國、日本、印度、韓國、新加坡、越南、馬來西亞、泰國和印度尼西亞等。

為什么會出現此格局?因為亞洲制造商正越來越多地從傳統制造轉向先進制造或智能制造,以應對勞動力短缺和技術進步不斷帶來的顛覆影響。特別是在中國市場,很多企業均力圖通過更為科學、先進、精細以及附加高知識產權價值的運作方式,提升制造業水準與產品綜合競爭力。

其實,在這過程中最關鍵的方法之一便是通過聯網傳感器將原本孤立的機器、系統和產品連接在一起,從而利用物聯網(Internet of Thing, IoT)技術提高運營效率、獲得競爭優勢。

例如,一家服裝制造商可以組合使用傳感器、數據收集與分析技術來監控其機器設備的實時性能與生產環境,并在機器出現故障前采取預防措施。有了這種預測性維護能力,制造商可以減少由于意外停機和生產中斷而造成的成本和時間損失。在智能工廠中,IoT 可提供整個生產線的實時洞察。制造商可以借此快速識別生產滯后或產能過剩并做出調整以滿足生產訂單需求。

由于IoT的價值在于數據,所以數據管理戰略是IoT項目成功的關鍵。它應該涵蓋五個方面:

收集,其中包括收集傳感器數據并可進行傳輸;

傳輸,側重于確保來自互聯設備的數據安全、可靠地傳輸到數據中心;

存儲,需要存儲傳感器數據并保證其可用于分析,甚或是實時分析;

分析,分析系統所收集到的傳感器數據并獲得洞察;

歸檔,著眼于經濟高效的長期傳感器數據歸檔與管理。

更多的制造商還需要確保他們的數據管理戰略涵蓋核心數據(存儲在數據中心的數據)和邊緣數據(在設備和傳感器上生成的數據)。對于前者,收集到的所有數據首先發送到數據中心集中存儲,然后再進行分析。這對于回顧性數據分析很有用。

然而,至于后者,也稱為邊緣計算,聯網設備執行部分篩選和分析操作,并根據生成的數據做出初始決策。例如,生產線上的一個聯網機械臂便可以收集其性能數據,過濾掉不重要的信息,僅在出現異常情況(例如,過熱或部件故障)時,才向操作員發送警報。為了支持邊緣計算和實時分析,制造商需要利用內置閃存固態驅動器的工業 PC。由于生產線上的機器通常會用到大型磁鐵,這些磁鐵會損害機械硬盤,因此制造商在采用 IoT 時應該考慮使用基于閃存的存儲。

除此之外,數據分析產生的制造業價值還有很多,良好的數據管理戰略應該確保無論數據駐留在何處,制造商都可以使用相同的數據管理工具和流程。隨著制造商為了實現靈活性越來越多地采用混合云,他們需要采用統一的數據格式,以便能夠輕松地整合來自不同環境的數據用于分析。

或許向先進制造發展會讓人望而生畏,因為需要處理的事情多種多樣,尤其是數據管理。減少這種復雜性的一種方法是使用能夠統一 IoT 數據以便用于工作負載或應用程序的解決方案,完全無需考慮架構和平臺。消除數據孤島并且能夠隨時隨地訪問數據有助于制造商提高效率和加快創新步伐。

縱觀當下行業發展,亞太地區大多數地區制造業的未來都將倚仗智能和互聯技術。據IDC預測,到 2021 年,該區域制造商在 IoT 上的合計投資將占到全球總投資的三分之一左右。但對亞洲制造商來說,切勿因 IoT 風靡全球就盲目跟風。首先,他們需要一個適應未來需求的數據管理戰略,以便能有效地利用互聯設備生成的數據。只有這樣,他們才能夠利用 IoT 監控業務發展,做出明智決策,推動企業向前發展,超越競爭對手。

以上就是有關于數據分析產生的制造業價值的相關內容,以及相應的解析,不論你是已經入職數據分析師崗位的新人,還是打算進入數據分析崗位的小白,以上的內容都或多或少會對大家有所幫助,環球網校的小編在這里祝大家的數據分析師職業道路順利。

分享到: 編輯:吳晨輝

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