制造业实施大数据战略面临哪些挑战
制造业正在迅速采用大数据策略以提高效率和生产率。先进的分析功能可帮助解码复杂的制造流程，用自动化算法替代人为制定的决策，并提高生产效率和速度。能够利用海量数据对行业有益，有大数据技术可用于处理如此大量的数据。
实施中面临的主要挑战：
确定需求
大数据战略是关于收集信息并使用它们来改变业务运营方式的。一家制造公司在生产中执行许多流程，因此了解大数据策略对改进特定流程的需求至关重要。当然，首先需要确定需要解决什么问题，否则，我们可能无意识地探索大量不必要的数据，最后还希望能够找到我们需要的东西。在大多数情况下，制造公司会花费大量时间和资源来捕获随机数据并对其进行处理，而这一行为在大多数情况下并没有带来任何好处。确定实际需求并收集可帮助您实现目标的数据是一项挑战。例如，如果公司需要解决库存损失问题，则要求该公司收集在仓储和存储过程中产生的所有数据以供进一步执行。
数据选择
内部产生大量数据，例如客户交易数据，内部供应链数据和整个公司的许多绩效数据。对于许多公司而言，单单处理这些数据是一个挑战，但这由不是可以创造所有价值的地方，因此了解其他可用数据来源非常重要。例如，我们可以将天气和气候数据，交通模式数据，价格比较数据等外部数据带入市场，以了解市场上还提供了哪些其他价格。确定要使用的数据，如何获取数据，如何将其汇总为可在整个公司中使用的集成形式是一个挑战。
转型能力
大数据实施中最困难的部分是转换功能，重要的是要了解数据的真正影响通常需要大量的策略，团队的努力和所花费的时间。使具有适当技能的人有能力使用最新的数学技术和最新的统计方法来处理数据并带来收益。需要招募在行业中以相同方式工作多年的人员。建立一支由熟练专业人员组成的高效团队是一项真正的变革管理挑战。在许多情况下，公司会聘用现有人员并对他们进行新方法，新流程和新技能的培训，这需要用在不同环境中拥有丰富经验的人员来补充现有团队。
随着数据的增长，制造公司正在应用分析技术以更快的速度和效率获得可观的价值。但是，在花费数百万美元用于数据分析之后，由于仍未解决的挑战，公司仍无法看到收益 。
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