–このような高尚な名前で、この新しい約束とイノベーションのすべてが1つのことに集中していることを簡単に忘れてしまいます。RFIDチップとセンサーをほぼすべての物理的なパッケージに配置できる小型化された電子機器のおかげで、ビッグデータとビッグデータの猛攻撃は避けられません。このデータを使用して行うことは、完全なデジタル領域への移行に大きな影響を与えます。良い面としては、メーカーはさまざまな方法でビッグデータを最適化できます。ScienceSoftによるレポート」にはいくつかの例があります。生産プロセスの最適化により、貴金属メーカーの年間収益は1,000万ドルを超え、化学物質メーカーは原材料廃棄物を20%削減し、医薬品メーカーはワクチンの収率を50%向上させました。パターン認識、障害検出、および視覚化を使用した予防保守により、Intelは2017年に1億ドルの節約を予測できました。Electricが含まれます。アプリケーションの多様性の増大は、ビッグデータと分析の見かけ上無限の可能性が、最も差し迫った、または最も価値のある優先事項に集中する能力に対して機能する可能性がある重要な課題を示唆しています。メーカーはそれぞれ異なり、独自のビッグデータ/分析の優先順位があります。いくつかの基礎は大多数のビジネスに適用される可能性が高く、これらは戦略的計画プロセス中に留意するのに役立ちます。工場フロアの計装ほとんどの場合、デジタル変換は生産および工場フロアで始まります。CAD、CAM、および設計、仮想プロトタイピング、システム自動化のための関連ソフトウェアシステムのおかげで、データの有用性はすでに十分に確立されています。新しい機械がより完全に装備され、自己診断が可能になると、予測および予防保守分析が急速に進化しています。したがって、生産は製造業のビジネスの中心であるため、生産におけるビッグデータ分析のアップグレードは、明白で理想的な戦略的出発点です。オペレーションに可視性をもたらす次のステップ-運用を可視化する-は、後続のすべてのステップのステージを設定します。工場全体だけでなく、ネットワークやITからロジスティクス、購入、請求に至るすべての運用資産を網羅する、エンドツーエンドの分析ファブリックに対する全社的なコミットメントも必要になります。分析ファブリックは、ネットワークコンポーネント、マシンセンサー、アプリケーションログファイルなど、さまざまなソースからデータをすべてリアルタイムで取り込むことができる必要があります。コンテキストモデルの作成に必要な履歴情報について、データベースや他の会社のストアにアクセスできる必要があります。機械学習アルゴリズムを使用して最新のデータとコンテキストインテリジェンスを組み合わせることにより、分析はグラフィックダッシュボードを介して豊富な情報を提供するパターンを検出できます。これらのパターンは、実稼働分析で行われる予防保守処理に多少似ています。違い:分析は、組織のサイロやその他の運用上の断線を監視および克服して、組織の運用のエンドツーエンドの動作を表示できる単一のビジュアルプレーンで組織全体をカバーするようになりました。次に考えられるステップは、より洗練された顧客中心の分析を追加することにより、顧客を視野に入れることです。これらは、運用中のイベントが顧客関係にどのように影響するか、たとえば、出荷の減速がどのように大口顧客にボトルネックを作成するかを示すことができます。この情報により、カスタマーリレーションシップチームは問題を事前に回避する機会を得ることができます。顧客分析は他の方法でも機能します。アナリティクスでは、顧客の行動の突然の変化を発見し、生産やロジスティックスに迅速に適応させることができます。サプライチェーン分析の追加すべてのメーカーには、サプライチェーンのダイナミクスを分析する方法があります。嵐やその他のイベントが発生した場合に、配信オプションを再ルーティングまたは修正するために、予測モデルを使用するなど、すべてがリアルタイム分析に着手したわけではありません。メーカーがリアルタイムで顧客の行動を評価できるようになるにつれて、リアルタイムのサプライチェーン分析が重要になります。今日の製品開発と市場投入までの時間の短縮により、顧客の要求への対応において競争上の緊急性が強くなり、これにより、サプライチェーンと生産能力の迅速な対応が求められます。そのため、メーカーは、デジタルトランスフォーメーション戦略を完全に実装するための重要なステップとして、リアルタイム分析インフラストラクチャをサプライチェーンに拡張することを検討する必要があります。4.0が進むにつれて起こる避けられない変化に適応する従業員の能力にも注意を払います。データサイエンティスト、データエンジニア、ビジネスアナリストなど、将来の分析チームを構成する人々は、同僚の歴史的知識と分野の専門知識を求めなければなりません。その一部は、技術の変化への適応に熱心ではないかもしれません。マネージャーは、これらの人々を後よりも早い段階で新しいプロジェクトに持ち込み、技術的および組織的な変更の可能性について十分にコミュニケーションを取ることを約束する必要があります。リアルタイム分析のおかげで、データはメーカーにとってますます貴重になっています。管理者は、変換を成功させるには、作業するデータと同程度に人々を評価する必要があることに留意する必要があります。information.。