京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25