
制造企业利用大数据分析应对极具挑战的商业环境
一项针对200位高管开展的调查显示,大多数制造企业有计划明年增加数据分析方面的投资,即使需要推迟其他技术投资
霍尼韦尔成熟的自动化技术和服务能够助力制造业向工业物联网演变
美国得克萨斯州休斯敦2016年9月19日电 /美通社/ -- 霍尼韦尔 ( 纽约证券交易所代码: HON )过程控制部近期联合KRC Research研究机构开展的一项针对制造企业高管的调查显示,大多数受访者(67%)都在积极推进数据分析方面的投资计划以应对极具挑战的商业环境,即便削减其它领域的投资也势在必行。
当被问及原因时,很多受访者表示数据分析是工业物联网(IIoT)的关键组成部分,它能够有效解决导致停机和利损的一系列问题。
霍尼韦尔过程控制部数字化转型业务副总裁兼总经理安德鲁·赫德(Andrew Hird)表示:“企业高管们需要确保公司业务平稳且安全地运营。即便现金紧张,他们也希望能够利用工业物联网技术应对业务挑战。四十多年来,霍尼韦尔为帮助制造商实现这些目标提供了领先的自动化技术。 霍尼韦尔工业物联网 解决方案正是实现这场业务演变的下一步举措。”
来自北美制造业的200多位高管于2016年5月23日至6月8日参与了这项名为“数据对制造业的巨大影响:高管意见研究”的调查。其它主要发现包括:
一些公司表示不得不在意外停机和设备故障的威胁下继续运营,而这些因素是扩大收益的最大障碍。
大多数公司表示它们正在对数据分析技术进行投资。
25%以上的受访者表示明年不打算对数据分析进行投资。原因主要是对数据分析所带来的好处不了解以及资源不足。
艰难的停机周期
意外停机是收益最大化的头号威胁,不过42%的受访者承认在经营过程中有过让设备保持超负荷运行状态的操作。当被问及近年来出现一系列问题的频率时,71%的受访者表示至少偶尔会出现设备故障,64%的受访者表示出现过类似频率的意外停机。
赫德表示:“工厂设备超负荷运行会带来设备故障、潜在安全事故等一系列问题。这些问题不可避免地会导致更多的停机时间,从而造成收益损失。很显然,很多公司都陷入了这种恶性循环之中。霍尼韦尔高效的工业物联网解决方案所提供的预测性分析能够帮助公司走出这种恶性循环。”
40%的受访者认为意外停机是收益最大化的头号威胁。其他威胁因素包括:
供应链管理问题(39%)
人员配备不足(37%)
不合格产品(36%)
设备故障(32%)
数据分析是可行的解决方案
数据分析是制造企业成功实施工业物联网的关键组成部分。大多数受访者对数据分析作为解决方案所带来的收益持积极态度。比如,受访高管们承认大数据分析能够降低以下问题的出现频率:
设备故障(70%)
意外停机(68%)
计划外维修(64%)
供应链管理问题(60%)
受访者认为,数据有助他们得到必要的信息并实时做出正确决定(63%),减少浪费(57%),并预测停机风险(56%)。
赫德表示:“这其中的道理不难理解。这些高管明白数据分析能够帮助他们应对业务运营所面临的头号威胁 -- 意外停机。因此,他们觉得有必要继续投资。”
此外,超过三分之二的受访者(68%)表示,他们目前正在对数据分析进行投资。50%的受访者表示,自己所在的公司已经在数据分析使用方面步入了正轨。15%的受访者表示,其公司在数据分析使用方面走在了行业前列。
并非人人都采取了行动
尽管大多数受访者表示正在进行和/或计划在明年增加数据分析方面的投资,但仍有32%的受访者表示目前没有对数据分析进行投资,33%的受访者表示未来一年公司没有数据分析方面的投资计划或者不知道这方面有什么投资计划。
目前没有投资计划的受访者中:
61%的受访者认为现有系统能够确保安全性、保证产量,并帮助公司获得成功
45%的受访者表示在没有数据分析的情况下公司依然实现了增长
42%的受访者表示他们对大数据所能带来的好处不甚了解
35%的受访者表示人们夸大了大数据所能带来的好处
在没有投资计划的受访者中,63%的受访者表示他们没有这方面的合适资源,39%的受访者则表示他们没有合适的数据分析人才。
赫德解释道:“对于一些公司来说,部署工业物联网还存在着一些障碍。有些认为他们并不需要,另外一些公司则表示缺少合适的资源。好消息就是,工业物联网并不需要企业进行脱胎换骨的改变,它可以根据各个公司的情况进行阶段性渐进式实施和扩展。这也是霍尼韦尔将工业物联网称为演变,而不是变革的原因所在。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08