热搜：数据共享如何推动下一代制造业的发展？
使用高级分析和AI推动制造业价值。
当今行业中数据的价值比以往任何时候都可以为企业提供有关其内部运营，客户和产品交付状态的信息。在制造领域，数据是制造过程的关键，因为它会通知制造商查看哪台机器运行准确，需要维护的地方等等。但是要充分利用数据，公司需要高级分析，人工智能和其他技术。
大多数制造商已经开始实施此类技术和其他新兴数字技术，以改变生产和供应链。但是，许多人在有效地应用和管理数据以及最大化其ROI方面面临挑战。因此，通过在公司之间共享数据，制造商可以获取附加价值并加快创新。根据 WEF的白皮书，仅通过专注于制造流程优化，数据共享的潜在价值估计超过1000亿美元。
制造业中的数据共享
不可否认的是，数据是当今企业的新动力。与他人共享数据的能力可以为公司带来巨大的价值。在制造业生态系统中，数据共享可以带来巨大的价值，因为此过程可以增强资产优化，价值链的产品可见性，沿价值链的过程条件跟踪，交换数字产品特征以及出处验证。
在BCG最近的一项 全球调查中，全球将近四分之三的制造经理认为数据共享可改善其运营。创新型公司不仅使用共享数据来推进现有技术应用程序，而且还部署否则将无法实现的应用程序。
数据共享仅发生在制造商将其数据提供给其选定的公司和组织时。WEF白皮书指出，这始于战略协作，然后要使数据共享协作成功，利益相关者需要对如何共同提升价值有很好的了解。可以通过第三方解决方案提供商在制造商之间，直接供应商与供应链中的制造商之间，或者通过机器供应商在制造商之间建立这种协作。此外，报告还确定了可以促进成功的三个因素，包括明确的价值主张和数据共享的理由，互利的协议以及使用安全技术和通用标准。
除了优势之外，互操作性和数据收集也是数据共享的关键挑战。
制造业中的数据挑战
如今，制造业供应链已经面临着满足不断增长的产品需求的挑战。这使得提高生产率对于在垂直行业中获得竞争优势更为关键。主要挑战之一是工业数据集的分布式性质。由于数据是从不同的来源生成的，因此通常最终会以完全不一致的方式进行结构化和呈现，从而在工业数据访问，集成和共享方面造成障碍。
尽管具有成本效益的传感器的广泛集成及其与互联网的连接将推动收益，但它们还会生成大量需要有效处理和分析的数据。工业数据存储容量是制造商面临的另一项挑战，他们可以获取相关的，有意义的见解。
因此，通过实施能够收集和处理数据的智能数据分析工具和技术，制造商可以在其数据处理实践中取得成功。他们必须利用能够了解机器当前状态或运行状况，与其他系统和设备进行通信并能够对配置或操作更改做出安全反应的设备。
