Производители планируют увеличить инвестиции в анализ Big Data
В опросе под названием «Влияние больших данных на производство: изучение мнения руководителей» приняли участие более 200 руководителей североамериканских производственных компаний. Опрос проводился подразделением «Промышленная автоматизация» компании Honeywell (NYSE: HON) совместно с корпорацией KRC Research с 23 мая по 8 июня 2016 г.
«Руководители предприятий должны делать все возможное, чтобы их бизнес функционировал стабильно и безопасно, они рассчитывают на технологии IIoT, которые могут помочь им в устранении помех для бизнеса даже в сложной финансовой ситуации, — говорит Эндрю Херд (Andrew Hird), вице-президент и генеральный директор департамента цифровой трансформации, подразделение «Промышленная автоматизация», Honeywell. — На протяжении более 40 лет Honeywell создает передовые технологии автоматизации, которые помогают производителям в достижении этих целей. Промышленный Интернет вещей от Honeywell — это следующий этап развития».
Проведенный опрос позволил сделать следующие основные выводы:
• Некоторые компании вынуждены работать под угрозой незапланированных простоев и поломок оборудования, которые рассматриваются как наиболее пагубные факторы, влияющие на рост доходов.
• Большинство компаний признают, что уже вкладывают средства в технологии анализа данных.
• Более четверти руководителей сообщили, что не планируют вкладывать средства в анализ данных в следующем году; в качестве причин в этой группе наиболее часто упоминаются непонимание преимуществ анализа данных и нехватка ресурсов.
«ПОРОЧНЫЙ КРУГ»
Незапланированные простои считаются основной угрозой для роста доходов, но 42 % респондентов признались, что эксплуатируют оборудование с большей нагрузкой, чем следует. На вопрос о том, как часто их компании сталкивались с производственными проблемами за последние годы, 71 % респондентов ответили, что отказы оборудования у них возникают время от времени, 64 % сказали то же самое о незапланированных простоях.
«Эксплуатация оборудования в более жестких режимах, чем следует, влечет за собой целый ряд проблем, начиная от поломок оборудования до угрозы происшествий, связанных с нарушением требований безопасности, — отмечает Херд. — Эти проблемы неизбежно приводят к увеличению времени простоев, что, в свою очередь, вызывает потерю доходов. Легко понять, что многие компании таким образом попадают в «порочный круг». Упреждающий анализ, реализуемый с помощью эффективных решений Honeywell на основе технологий промышленного Интернета вещей может помочь компаниям вырваться из этого круга».
40 % респондентов указали незапланированные простои как наибольшую угрозу для роста доходов. Среди других причин были указаны следующие:
• Проблемы управления цепочками поставок (39 %)
• Неадекватная квалификация персонала (37 %)
• Брак (36 %)
• Поломки оборудования (32 %)
АНАЛИЗ ДАННЫХ КАК ЭФФЕКТИВНОЕ РЕШЕНИЕ
Анализ данных — это ключевой компонент успешного внедрения технологий IIoT для производителей. Большинство респондентов признают эффективность технологий для анализа данных. Например, руководители заявили, что согласны с тем, что анализ больших данных может привести к сокращению:
• поломок оборудования (70 %)
• незапланированных простоев (68 %)
• внепланового техобслуживания (64 %)
• сбоев в управлении цепочками поставок (60 %)
Респонденты заявили, что, по их мнению, анализ данных может помочь быстрее принимать обоснованные решения (63 %), уменьшить объем брака (57 %) и прогнозировать риски простоя (56 %).
«Понять мотивацию таких оценок несложно — эти руководители правильно полагают, что анализ данных может помочь им в борьбе с самой большой угрозой для их бизнеса — внеплановыми простоями, — говорит Херд. — Именно поэтому они считают, что есть смысл продолжать инвестировать в это направление».
Кроме того, более чем две трети респондентов (68 %) заявили, что они в настоящее время вкладывают средства в анализ данных, а 50 % сообщили, что, по их мнению, возглавляемые ими компании находятся на правильном пути в отношении внедрения технологий анализа данных; а 15 % заявили они находятся опережают других в плане применения технологий анализа данных.