預測停機帶來的風險：67% 企業選擇削減其他投資以推動大數據

預測停機帶來的風險：67% 企業選擇削減其他投資以推動大數據

現時很多企業都已經明白到大數據的重要性，儘管在香港真正採用大數據的企業仍然只佔少數，不過在亞太區以至全球，經已開始有愈來愈多的企業加大力度投資於大數據。

近日一份由 KRC Research 研究機構開展的一項針對製造企業高管的調查顯示，大多數受訪者（67%）都在積極推進數據分析方面的投資計劃以應對極具挑戰的商業環境，即便削減其它領域的投資也勢在必行。

當被問及原因時，很多受訪者表示數據分析是工業物聯網（IIoT）的關鍵組成部分，它能夠有效解決導致停機和利損的一系列問題。

現時，企業高管們需要確保公司業務平穩且安全地營運，因此即便現金緊張，他們也希望能夠利用工業物聯網技術應對業務挑戰。

收集了來自北美製造業的 200 多位高管於 2016 年 5 月 23 日至 6 月 8 日參與了這項名為「數據對製造業的巨大影響：高管意見研究」的調查後，我們發現了以下的主要結果：

• 一些公司表示不得不在意外停機和設備故障的威脅下繼續運營，而這些因素是擴大收益的最大障礙。
• 大多數公司表示它們正在對數據分析技術進行投資。
• 25% 以上的受訪者表示明年不打算對數據分析進行投資。原因主要是對數據分析所帶來的好處不了解以及資源不足。

艱難的停機周期

意外停機是收益最大化的頭號威脅，不過 42% 的受訪者承認在經營過程中有過讓設備保持超負荷運行狀態的操作。當被問及近年來出現一系列問題的頻率時，71% 的受訪者表示至少偶爾會出現設備故障，64% 的受訪者表示出現過類似頻率的意外停機。

其實工廠設備超負荷運行會帶來設備故障、潛在安全事故等一系列問題。這些問題不可避免地會導致更多的停機時間，從而造成收益損失。很顯然，很多公司都陷入了這種惡性循環之中。

40% 的受訪者認為意外停機是收益最大化的頭號威脅。其他威脅因素包括：

• 供應鏈管理問題（39%）
• 人員配備不足（37%）
• 不合格產品（36%）
• 設備故障（32%）

數據分析是可行的解決方案

數據分析是製造業成功實施工業物聯網的關鍵組成部分。大多數受訪者對數據分析作為解決方案所帶來的收益持積極態度。例如受訪高管們承認大數據分析能夠降低以下問題的出現頻率：

• 設備故障（70%）
• 意外停機（68%）
• 計劃外維修（64%）
• 供應鏈管理問題（60%）
• 受訪者認為，數據有助他們得到必要的信息並實時做出正確決定（63%），減少浪費（57%），並預測停機風險（56%）。

此外，超過三分之二的受訪者（68%）表示，他們目前正在對數據分析進行投資。50% 的受訪者表示，自己所在的公司已經在數據分析使用方面步入了正軌。15% 的受訪者表示，其公司在數據分析使用方面走在了行業前列。

並非人人都採取了行動

儘管大多數受訪者表示正在進行和/或計劃在明年增加數據分析方面的投資，但仍有 32% 的受訪者表示目前沒有對數據分析進行投資，33% 的受訪者表示未來一年公司沒有數據分析方面的投資計劃或者不知道這方面有什麼投資計劃。

目前沒有投資計劃的受訪者中：

• 61% 的受訪者認為現有系統能夠確保安全性、保證產量，並幫助公司獲得成功
• 45% 的受訪者表示在沒有數據分析的情況下公司依然實現了增長
• 42% 的受訪者表示他們對大數據所能帶來的好處不甚了解
• 35% 的受訪者表示人們誇大了大數據所能帶來的好處
• 在沒有投資計劃的受訪者中，63% 的受訪者表示他們沒有這方面的合適資源，39% 的受訪者則表示他們沒有合適的數據分析人才。

對於一些公司來說，部署工業物聯網還存在著一些障礙。有些認為他們並不需要，另外一些公司則表示缺少合適的資源。好消息就是，工業物聯網並不需要企業進行脫胎換骨的改變，它可以根據各公司的情況進行階段性漸進式實施和擴展。