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- 大多数工业企业在过去5年里开始为具体的生产改善措施收集数据。
- 数据收集和分析的前3大业务驱动因素是:具体线路或设备操作的改善;提高维护操作;以及整体工业4.0或数字化转型计划。
- 系统集成商说，他们57%的客户仍然依赖手写数据收集，然后输入电子表格软件，但只有29%的终端用户说他们使用手写数据收集方法。
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欢迎来到自动化的世界的技术问题。我是David Greenfield，内容总监，今天我将分享一些我们最近从大数据收集和分析技术的行业使用研究中获得的见解。
虽然大数据这个名字听起来很时髦，但它其实只是一个新的名字。几十年来，公司一直在从资产中收集时间序列数据。当然，虽然工厂经理和维修工人一直在使用这些数据来改善运营，但他们很少会考虑到广泛的业务转型。这就是大数据的真正意义所在——通过部署更多的传感器和其他数据收集技术来捕捉越来越多的数据，最重要的是——分析数据，以获得具体的业务改进见解……而不是仅仅捕捉数据，让它停留在那里，以便以后确定一些可能的用途。
因此，在这个研究项目中，我们调查了终端用户和系统集成商，重点关注了各种数据收集和分析技术的使用，从数据采集系统、历史学家、计算机维护管理系统到边缘和云计算，以及先进的分析软件。
这是我们发现的一些样本。虽然大多数终端用户(86%)表示，他们专门从设备和设备中收集数据，用于生产改善计划，但大多数人只是在过去五年内才开始这样做。只有27%的受访者表示，他们为这类目的收集数据已经超过6年。
在终端用户的回答中，有一个有趣的现象是，98%的用户计划在未来两年内从他们的生产系统中收集更多的数据。但只有30%的人计划为了具体的操作改进而这样做。
现在，这可能表明，那些收集和分析数据几年的人，许多人可能已经发现了许多改善他们的生产操作的方法，并可能寻求利用他们现在收集的数据，用于其他更有战略意义的商业目的。
调查中另一个有趣的发现是，终端用户和集成商一致认为数据收集和分析的三大业务驱动因素是什么。这些驱动因素包括:特定线路或设备操作的改善，维护操作的改善，以及成为公司整体工业4.0或数字化转型计划的一部分。
关于大数据收集和分析的具体技术，我们发现一个有趣的现象，虽然不太令人惊讶，但大多数制造商仍然依赖于早在当今大数据最受关注的技术发展之前就存在的数据收集和分析技术。
这并不是说新的收集和分析技术将被废弃——事实绝对不是这样。例如，边缘和云技术在整个行业中被广泛使用。即便如此，它们仍有很大的增长空间。只有29%的系统集成商客户使用混合云和边缘技术，只有14%使用独立的云系统。
根据调查结果，大多数制造商主要依靠三种数据收集和分析方法，其中一种是手写数据收集。系统集成商的受访者说，57%的客户仍然依赖手写数据收集，然后输入电子表格软件。但只有29%的终端用户表示他们使用手写的数据收集方法。即使你把集成商和最终用户的反应分开来看，仍然有很多公司依赖手写数据收集，这真的无法支持真正的大数据倡议。
使用的另外两种主要方法是历史记录和计算机维护管理系统——这两种方法在整个行业中都有很长的使用历史。
这项研究的结果将在我们的2022年10月号上发表，所以请关注在线和印刷的完整报告。
所以我希望你喜欢这一集的技术问题。持续关注本专栏，定期更新工业自动化技术的进展和应用。
