数据驱动制造转型
数字化转型对成本的影响
物联网,人工智能和数字化通过优化交付,
质量和安全性,为容量增长和单位最低成本
创造了财务和竞争优势。
数字化转型对安全保障的影响
数据科学在传感器,边缘设备和连接系统的
输入上的应用为操作员,设施,设备和资产
提供了全面的健康,安全性和可靠性。
数字化转型对质量的影响
传感器,连接的设备,智能系统和AI正在彻
底改变质量,材料报废,客户退还的整体质
量和维修成本。质量计划的重点正在从反应
转变为预测。
数字化转型对交付的影响
制造商需要与客户和供应商/ OEM进行实时
协作以开发真正的牵引系统。机器学习和AI
可以消除交付差异。
预测性维护和指导性维修
10%-30%
减少计划外停机
使用视频分析和无人机进行运营监控
20%-80%
减少可记录的安全事件
外部预测质量
10%-15%
减少现场故障和保修成本
供应链动态调度和数字化身
10%-25%
减少在制品,原材料和制成品
动态调度和预测质量
15%-40%
提高劳动生产率和加班
可穿戴设备
20%-80%
减少可记录的安全事件
10%-30%
减少材料报废,材料过度使用和内
部故障
内部预测质量
15% -40%
车间动态调度
能源和水效率
5%-15%
减少能源和水的消耗成本
增强现实和机器人
100%
减少不安全或危险环境中的工人
预测供应商质量
25%-80%
降低供应商质量和供应商错配
物料流
50%-100%
消除运输罚款,加快运输和多批
次运输订单
通过持续利用工业数据的价
值,制造商可以:
1
• 将产品开发成本降低多达50%
• 降低的运营成本多达25%
• 毛利率提高1/3
1 数据来源: McKinsey Manufacturing Analytics Study
客户看到的平均影响力
2
2 数据来源: Hitachi Consulting Implementations