Влияние видимых машинных данных на представительский пакет

То, что привело вас сюда, не приведет вас туда, куда вы идете. Эта поговорка может быть ключом к пониманию разницы между внедрением и масштабированием технологий. Руководители видели, как интеграция новых технологий, таких как искусственный интеллект и Интернет вещей, увеличивает ценность, но упускала этапы и оценки рентабельности инвестиций. Далее будет рассмотрено, как руководители могут использовать машинные данные для бизнес-аналитики, чтобы перейти к следующему шагу.

Проблемы с масштабированием пилотных проектов

Одним из современных драйверов производства является использование технологий для увеличения производства и снижения затрат. Многие ранние проекты сосредоточены на подключении и машинных данных. Хотя проект машинных данных может показаться многообещающим, он может не соответствовать ожидаемой рентабельности инвестиций или масштабироваться с аналогичными результатами. Часто это связано с тем, что цели пилотных программ связаны с одним проектом.

Руководители должны знать, как проекты машинных данных достигают целей на местном уровне, но учитывать, как локальный успех повлияет на других заинтересованных лиц. Понимая, как машинные данные вписываются в более широкую картину, новая технология может не привести к изменениям на уровне бизнеса, пока не будет достигнут определенный процент внедрения или N-значение. Ниже мы расскажем, что следует учитывать при запуске пилотной программы.

С чего начать?

Знайте свою цель и почему они важны. Рассмотрите несколько проектов (всего несколько, а не десятки), которые могут оказать наибольшее влияние на локальном уровне, и при этом понимайте потенциал влияния на более высокие уровни бизнес-аналитики в случае успеха или неудачи.

Задокументируйте свой рабочий процесс, ресурсы и другие ключевые показатели производительности, чтобы определить области, в которых было бы легко быстро интегрировать технологии для получения машинных данных. Знайте, сколько времени потребуется, чтобы получить достаточно данных для получения точных результатов для принятия обоснованных решений. Информированные решения включают в себя два набора результатов:время, чтобы определить, был ли пилотный проект успешным, и сколько времени или объем внедрения, необходимого для сбора машинных данных для более высоких бизнес-функций.

Но уже тридцать лет все было в порядке!

Это утверждение, возможно, является самым разрушительным заявлением в динамичной и быстро развивающейся отрасли. Однако в этом есть доля правды. Не начинайте с предположения об уничтожении устаревшего оборудования или подключении всего к новым современным устройствам. Устаревшее оборудование по-прежнему можно подключить!

Устаревшее оборудование или сети могут по-прежнему представлять ценность. Обновление их может означать трату денег на уменьшение отдачи, когда эти деньги могут быть направлены на область, которая обеспечит лучшую рентабельность инвестиций. Будьте в курсе новых технологий, которые работают с устаревшим оборудованием, чтобы усилить то, что у вас уже есть.

Руководители должны обеспечивать лидерство, но пусть менеджеры делают то, что они знают лучше всего. Когда дело доходит до инноваций, поддерживайте сверху вниз, но стройте снизу вверх. В то время как руководитель может задавать темп и направление, менеджеры могут лучше понимать архитектуру и рабочий процесс, чтобы принимать решения в каждом конкретном случае.

Хотите видеть производство в реальном времени?

Демонстрация Booka, чтобы узнать, как

Машинные данные в бизнес-данные

Тенденция внедрения технологий заключается в поиске решений, от которых легко определить рентабельность инвестиций или ощутимую выгоду, таких как профилактическое обслуживание. Машинные данные могут остаться на заводе, если руководители не смогут увидеть, как они соотносятся с бизнес-целями. Принятие быстрых, обоснованных решений на уровне бизнеса может включать данные о том, что происходит за пределами компании — продажи, цепочка поставок и действия конкурентов. Но пилотные программы дают возможность увидеть, как машинные данные могут быть связаны с…

• Гибкость или оперативность компании
• Доход или возможности для создания новых источников дохода
• Опыт клиентов
• Маркетинговые кампании

Заблуждения и решения

Распространенным заблуждением является то, что машинные данные должны быть обработаны, чтобы их можно было использовать на бизнес-уровне. Компании вложили деньги в передовое программное обеспечение, пытаясь фильтровать данные для бизнес-аналитики. Однако индивидуальные решения могут быть дорогими, их разработка может занимать много времени, а также они не могут быть гибкими или легко адаптируемыми после их установки.

Универсальные или готовые решения можно быстро интегрировать, но они также имеют ограничения. Поиск большего количества гибридных решений, предлагающих модульное и настраиваемое программное обеспечение, будет ценным на начальном этапе. Ищите поставщиков технологий, которые предлагают программное обеспечение как услугу (SaaS), предоставляют динамические информационные панели и микросервисы, способные смягчить данные пограничных и облачных компьютеров. Гибридные решения позволяют быстро приступить к работе и при необходимости настроить настраиваемые функции.

SaaS с машинными данными в режиме реального времени, оповещениями и уведомлениями отлично подходит для поддержания работы цеха, а дополнительные функции, такие как ключевые показатели эффективности (KPI) и планирование ресурсов предприятия (ERP), помогают следить за общей картиной, стимулировать цепочку поставок. инвентаризации и помочь руководителям принимать обоснованные бизнес-решения.

<я>

В целом руководители должны поддерживать инновации и продвигать корпоративную культуру в сторону использования аналитики машинных данных. В конце концов, данные — это будущее производства. Это можно сделать с помощью поощрения пилота, обучения и бонусных программ. Создание системы связи, в которой сотрудники могут делиться идеями или проблемами, может помочь определить, какие программы лучше всего мотивируют ваших сотрудников. В некоторых случаях компании внедряют геймификацию или соревнования, такие как хакатоны, для вовлечения и обучения сотрудников. Просто помните:то, что привело вас туда, где вы сейчас, не приведет вас туда, куда вы идете. Не держитесь за вчерашние решения при решении завтрашних задач.