要想提高制造业，就要把大数据集中在大问题上

尽管制造企业在大数据和机器人等技术上投入了大量资金，但许多企业在实施和扩大这些资源方面都遇到了困难。约阿希姆Breidenthal他是贝恩公司高级制造与服务部门的合BOB体育app伙人，讨论阻碍实施的盲点，以及公司如何做才能做好．

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约阿希姆BREIDENTHAL在这个技术几乎可以解决任何问题的时代，为什么还有这么多的制造设施如此不可靠?当然不是因为缺乏支出。各大公司都在硬件传感器和机器人、数据、分析和仪表盘上投入了数百万美元。但他们仍然没有看到规模效益。现实情况是，这些新技术解决方案既可以是问题的一部分，也可以是解决方案。公司在尝试实施时通常会面临一些盲点。

第一个是，公司被供应商推出的新技术所蒙蔽，没有对业务基础给予足够的关注，所以他们没有得到技术能给他们带来的深刻好处。第二个盲点是，虽然大量的资源，财政和人力，用于证明一个概念，但没有同等数量的资源用于扩展解决方案。飞行员不会变成一个转型。

那些做对了的人会做一些事情。他们识别高影响的业务问题，并了解这些问题的根本原因。他们选择或开发独特的技术，并解决业务问题的根本原因。他们在管理供应商风险的同时，也要确保自己的数据安全，同时还要确保在数据到达时能够找到新的解决方案。

他们与作业者紧密合作，设计和部署解决方案，提出正确的问题，数据科学家可以使用数据回答问题。从第一天开始，他们就考虑扩展，关注资源，确保他们理解来自IT、数据和人员的基本需求。

但没有公司会因为还没有完成而感到难过，因为这在5年前甚至是不可能的。但在5到10年内，这将成为桌上赌注。但我们有很多理由保持乐观，因为尽管有初期的问题，但你不必为了实现这一点而破坏你的计划或系统。取得成功的最好方法就是开始行动。

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公司可以阻止他们的资产健康雄心被浪费掉。