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联合基于物联网的工业分析将席卷制造业1

发布时间:2020-07-09 05:36:52 编辑:笔名
基于物联网的工业分析将席卷制造业

新出台的《2016-2017年度工业分析报告》显示,工业分析不仅能为企业增加收益、提高客户满意度,还能提升产品质量,并对工业分析的发展趋势进行了预测。

据麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)预测,到2025年,物联网(IoT)在全球范围内产生的经济价值将高达11万亿美元。

69%的决策者认为,到2020年,工业分析(Industrial Analytics)将对企业业务起到至关重要的作用;而15%的决策者则认为,就目前而言,工业分析的作用都已经十分重要了。

未来1至3年,工业分析将主要运用于设备的预测性和规范性维护、客户/营销相关分析,以及产品使用情况分析三个方面。

企业对数据专家的技能缺口尚待填补,具备必要的技术能力的企业只占22%。

如何定义工业分析

工业分析(Industrial Analytics ,缩写IA),即对在工业生产及整个产品生命周期过程中产生的数据进行收集、分析和应用,适用于任何制造和销售实体产品的企业。工业分析包括传统的数据抓取和建模方法,但其未来能否发挥价值主要取决于物质世界互联程度(物联网),以及分析、解释数据方法的改进(机器学习)。

数字分析协会(Digital A以满足用户两地通话需求。据悉nalytics Association e.V. Germany ,缩写DAAG)领头编撰了一本《2016-2017年度工业分析报告》,于近日发布。现归纳部分核心内容供诸君参考:

工业分析的三大好处:增加收益(33.1%),提高客户满意度(22.1%),提升产品质量。大多数的工业企业并不主要将工业分析用于降低成本,而是视其为增加未来收益的催化剂。企业利用工业分析获利的三种主要方法是:升级现有产品,改变现有产品的商业模式,创造新模式。

未来1至3年内,工业分析将最主要应用于设备的预测性和规范性维护。另两个种主要应用领域是客户/营销相关分析和产品使用情况分析则。

拥有企业级的数据分析策略的决策者达68%,设有专门的工作单元(部门)达46%,而实际完成了数据分析项目的只占30%。调查显示,在剩余的70%(没完成项目的)工业企业中,大多数处于项目试验阶段。需要合理的政策来协调;另一方面

未来五年,商业智能(Business Intelligence,缩写BI)、预测性分析工具及高级分析平台将对实现工业数据分析至关重要。未来五年,商业智能的重要性将从39%上升到77%,预测性分析工具的重要性将从32%升至69%,而用于工业数据分析的电子数据表(spreadsheets)的重要程度将下滑。

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