需要考虑的工业4.0大数据挑战

随着技术的发展，企业必须考虑行业4.0的大数据挑战。

实现工业4.0的目标很简单:在很大程度上提高效率和利润，操作更简单，并尽可能在危险或重复的领域引入自动化技术。

要完成这些任务，您需要财务和人力支持以及有意义的运营信息。换句话说，它需要大数据。任何想要获得工业4.0回报的企业都需要首先解决以下大数据挑战:

1.孤立的数据

缺乏跨平台和跨部门的数据共享可能是企业实现工业4.0的一个相对较大的挑战。存在于“孤岛”中的公司数据可能对一方或一个部门有利，但通常会导致浪费。如果组织中的每个部门不能相互共享数据和见解，那么真正的商业智能就无法实现。

例如，在半导体制造商的运营中，制造商以某种方式结束“数据周期”，从生产的测试阶段发回数据，并将其无缝“折叠”到开发的早期阶段。这将使公司能够尽早发现缺陷产品，全面提高产品质量。

2.数据系统冗余

与隔离数据密切相关的另一个问题是数据系统冗余。一些企业可能使用企业资源规划系统来跟踪业务的各个部分，包括客户和供应商。但是，如果一个企业有多个企业资源计划(例如，每个设施或销售区域一个)来在两者之间传输数据，该怎么办？如果有30个呢？

这就是安海斯-布希英博(Anheuser-Busch InBev)遇到的问题，该公司合并了一些子公司，成为世界啤酒行业最著名的公司之一。当时，该公司有27个不同的企业资源规划系统。目前，它们仅采用企业资源规划系统，以便更好地利用数据分析、报告和其他数字工具，这些工具受益于集中有序的企业数据库。

3.人才短缺

许多企业都急于雇佣数据专家来帮助构建和维护数据库，然后从所有组织的数据中收集(或构建工具来收集)见解。这提出了一个问题。许多公司同时招聘员工。

美国公司目前需要招聘15万多名数据科学家。这是基于领英对美国公司的调查，这些职位仍然供不应求。

与人员配备密切相关的另一个挑战是技能短缺。这些包括一些困难的技能，如数学和软件开发。然而，优秀的数据科学家还需要具备许多软技能，例如良好的沟通技巧和告诉他人数据中出现的故事的能力。

4.安全性和数据访问

现在，有很多关于物联网(包括工业机器控制设备)安全漏洞的文章。在整个商业环境中，商业决策者仍然不愿意投资物联网和其他数字转换技术，因为他们担心这些资产带来的安全问题。

事实上，在Forrester和ForeScout的调查中，约77%的公司表示，他们正面临一些以前不必担心的“重大”安全挑战。然而，这些挑战是什么？企业如何应对这些挑战？以下是一些对策:“当涉及到数据安全和访问数据的能力时，许多细节可能会吸引人们的注意力。如果企业与外部公司签订使用其数据设施的合同，它需要解决一些问题，例如他们的数据中心安全能力。企业在建立内部数据基础架构或依赖第三方基础架构时，总是需要权衡利弊。然而，在这两种经历中，一些挑战(如未预见的计划)是相同的。

5. 缺乏认同感和兼容性

结论

最后，另一个挑战是如何确保收购。不可否认，工业4.0被广泛使用，它可以提高美国各行业的生产率(如交通、能源传输、医疗保健、制造业等)。)增加了35%。

然而，与此同时，企业可能既有新系统也有旧系统，但它们并不总是能很好地协同工作。如今，颠覆性数字技术为企业打开了新的大门，增加了复杂供应链的风险。正如企业的所有部门都需要正确的数字工具来促进数据的顺畅流动一样，企业也需要能够无缝地交换记录、身份验证、通知等。实时的。

只要你牢记这些挑战并投资于合适的人，你就能找到克服这些挑战的创造性方法。大数据和工业4.0具有巨大的生产潜力和利润潜力。虽然现在看起来很复杂也很难解决，但将来总会有解决办法的。