如何避免数据丰富但信息匮乏:为什么信息是智能工厂的货币

人们常说“数据就是新石油”。然而，就像石油一样，它通常以原始的形式开始。处理和提炼数据，使之成为更有价值的决策信息，是在数字化转型投资中获得最佳回报的秘密。

为什么来自数据分析的信息对现在(和将来)的制造商很重要?

分析将现实世界的输入与现实世界的输出结合起来，利用数字世界的速度和能力来集成更多的信息，适应它，并发展业务，以获得更好的业务结果。传感器技术、连接性、通信网络和云计算的进步意味着，制造商可以解决以前过于复杂、成本过高、耗时过长的挑战，或者缺乏足够的信息来确定根本原因和验证的挑战。人工智能、机器学习和深度学习不仅可以帮助更快、更准确地从历史数据中识别模式和趋势，而且它们可以随着新数据的出现而学习和适应。分析可以合并以前来自不同业务系统的完全不同的数据，这样您的生产线就可以根据您的采购系统变得更智能，您的采购系统也可以根据您的质量系统变得更智能。虽然提高效率、提高质量和降低成本是当今智能工厂的主要好处，但未来将形成的好处是数据如何产生和增长新的商业机会。为消费者和企业客户提供的工业物联网产品可以向您发送数据，以帮助改进您的产品或服务，并开辟新的收入来源，所有这些都有数据支持。

关于数据分析最大的误解是什么?
数据科学家接受的训练是寻找异常、识别趋势、发展理论，并实施模型和算法，以从数据中获得最佳信息。这听起来很难，事实也的确如此。但更困难的是解释分析的价值，并在实现工业4.0和数据分析愿景所需的数字技术和数据科学团队中获得一致投资。通常情况下，特别是在复杂的操作中，工作范围可能会让人感到难以承受，对结果和时间线的期望可能会很困难，问题和答案证明很难清晰地表达出来，整个过程需要在操作、IT、业务部门和财务之间进行广泛的协调。分阶段的方法和一个或多个经验丰富的生态系统合作伙伴的参与，可以帮助企业实现可管理的增量或端到端的转变，并获得领导层的投资支持。

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