82%的制造企业普通存在数据孤岛现象，数据驱动真的很有必要！

2023年06月05日

近日，一份来自全球顶级咨询公司Gartner的数据表明，多达82%的制造企业受到数据孤岛的阻碍，可见数据量的迅猛增长与真正的“数据驱动”之间，还有很长的路要走。

目前很多制造业普遍存在“有数据”并不代表能“用得上”的现象，数字化转型升级改造也仅停留于表面。

全球顶级咨询公司Forrester在其《适应未来的技术战略》报告中写道：在这个竞争日趋激烈的时代，“数据驱动”显然已经成为企业提高自适应性和创造力以适应未来挑战的最佳蓝图。

制造企业“数据驱动”的必要性

众所周知制造企业每天都会生成大量的数据，涉及到供应链、生产、质量管理等多个方面。然而，这些数据往往分散在不同的部门和系统中，缺乏整合和分析。

当企业面临重要决策时，缺乏全面的数据支持会导致决策者无法准确评估局势、预测趋势和制定有效的战略。通过数据驱动，企业可以将不同部门和系统中的数据整合起来，通过数据分析和挖掘得出准确的洞察，从而提高决策的准确性和效率。

其次，通过数据驱动，制造企业可以实时监测生产数据，发现潜在的问题并及时采取措施，从而提高生产效率和产品质量。同时，数据驱动还可以帮助企业进行生产计划和资源分配的优化，进一步提升生产效益。

另外，通过数据驱动，企业可以获得供应链各个环节的数据，实时了解库存状况、交货时间等信息，从而更好地协调供应链合作和进行物流规划。

制造企业应积极推进数据驱动的实施，通过合理规划和技术支持，克服数据孤岛问题，实现数据的全面利用，提升企业竞争力和可持续发展能力。

助力制造企业解决数据孤岛难题

作为一家专注于数字化转型的技术服务提供商，讯能集思依托于世界先进的深层次数据优化算法和复杂决策模型的增强分析能力，以自研大规模AI决策平台JarviX为核心引擎，充分利用AOI、IOT、人工智能等技术打造了“计算引擎+决策技术中台+业务场景”的端到端无代码和数据可视化与智能决策分析平台。

在数据端：讯能集思通过随插即用的ODIN 5G智能网关，结合Bifros Bifros打通制造企业设备数据收集、传输、处理分析流程，提供可视化的用户界面和数据分析工具，实现制造企业生产数据等各类参数最佳化，且支持设备预测性维护，整合设备保养与生产排期计划，大幅提升设备使用率。

在决策端：利用人工智能技术在APS排程排产领域帮助制造企业优化性能，并辅助相关决策者做出数据驱动的决策，从根本上颠覆了传统制造企业数据流程，赋予一般人员无代码分析及开发的能力，大幅增进制造企业内部OT与IT的协作，为客户提供灵活、轻便、高效的决策优化服务，助力全球企业实现数字化转型与业务二次增长。