Максимизация ценности от Big Data: стратегии для производственного успеха

Почти два десятилетия после входа термина «big data» в лексикон, производители осознают: настоящее преимущество не в чистом объеме, а в релевантности и точности собираемых данных. Когда аналитика тесно выровнена с стратегическими целями компании, операции становятся эффективнее, а конкурентное преимущество — крепче.

Хорошо спроектированные платформы big data последовательно доставляли выгоды в разработке продуктов, принятии решений и сокращении затрат. Например, Intel сообщила об экономии $30 млн за счет оптимизации рабочего процесса качества через данные-ориентированные инсайты.

Время стратегизировать

Исследование Actify.com указывает, что примерно 33% всех данных потенциально полезны при правильном анализе, но многие фирмы обрабатывают лишь около 0.5% генерируемых данных. Корпоративная стратегия данных гарантирует, что организации фокусируются на инсайтах, которые важны, избегая потери времени на нерелевантную информацию.

Построение такой стратегии включает четыре базовых принципа:

• Практичность — план должен быть простым для внедрения и поддержания.
• Релевантность — он должен быть тесно связан с бизнес-целями компании.
• Эволюционность — стратегия должна адаптироваться к новым трендам и технологиям.
• Универсальность — консистентность между отделами обеспечивает единое управление и обработку данных.

Будьте готовы

Умные сенсорные технологии позволяют производителям захватывать гранулярные данные практически с каждого оборудования. Мониторя компоненты вроде двигателей или прокладок, предиктивная аналитика может прогнозировать механические отказы до их возникновения. Этот проактивный подход снижает неплановые простои и дорогие аварийные ремонты, которые часто следуют за ними.

Предвидение отказа оборудования позволяет командам обслуживания планировать вмешательства и заказывать части заранее, обеспечивая непрерывную операцию и избегая ям чисто реактивного или чисто планового режимов обслуживания.

Даг Лейни знаменито описал big data через «три V»: объем, скорость и разнообразие. Современные лидеры должны также учитывать четвертую V — ценность. Обеспечение высокого качества данных и их прямой привязки к бизнес-результатам гарантирует, что инвестиции в аналитику переводятся в осязаемые возвраты.

Об авторе

Марк Говард, директор EU Automation, ведущего поставщика промышленного оборудования, приносит более 20 лет экспертизы в производственных технологиях.