• 一項針對200位高管開展的調查顯示，大多數製造企業有計劃明年增加數據分析方麵的投資
  ，即使需要推遲其他技術投資
• 霍尼韋爾成熟的自動化技術和服務能夠助力製造業向工業物聯網演變

美國得克薩斯州休斯敦訊，2016年9月19日 - 霍尼韋爾（紐約證券交易所代碼：HON）過程控製部近期聯合KRC Research研究機構開展的一項針對製造企業高管的調查顯示，大多數受訪者（67%）都在積極推進數據分析方麵的投資計劃以應對極具挑戰的商業環境，即便削減其它領域的投資也勢在必行。

當被問及原因時，很多受訪者表示數據分析是工業物聯網（IIoT）的關鍵組成部分，它能夠有效解決導致停機和利損的一係列問題。

霍尼韋爾過程控製部數字化轉型業務副總裁兼總經理安德魯·赫德（Andrew Hird）表示：“企qi業ye高gao管guan們men需xu要yao確que保bao公gong司si業ye務wu平ping穩wen且qie安an全quan地di運yun營ying。即ji便bian現xian金jin緊jin張zhang，他ta們men也ye希xi望wang能neng夠gou利li用yong工gong業ye物wu聯lian網wang技ji術shu應ying對dui業ye務wu挑tiao戰zhan。四si十shi多duo年nian來lai，霍huo尼ni韋wei爾er為wei幫bang助zhu製zhi造zao商shang實shi現xian這zhe些xie目mu標biao提ti供gong了le領ling先xian的de自zi動dong化hua技ji術shu。霍huo尼ni韋wei爾er工gong業ye物wu聯lian網wang解jie決jue方fang案an正zheng是shi實shi現xian這zhe場chang業ye務wu演yan變bian的de下xia一yi步bu舉ju措cuo。”

來自北美製造業的200多位高管於2016年5月23日至6月8日參與了這項名為“數據對製造業的巨大影響：高管意見研究”的調查。其它主要發現包括：

• 一些公司表示不得不在意外停機和設備故障的威脅下繼續運營
  ，而這些因素是擴大收益的最大障礙。
• 大多數公司表示它們正在對數據分析技術進行投資。
• 25%以上的受訪者表示明年不打算對數據分析進行投資。原因主要是對數據分析所帶來的好處不了解以及資源不足。

艱難的停機周期

意外停機是收益最大化的頭號威脅，不過42%的受訪者承認在經營過程中有過讓設備保持超負荷運行狀態的操作。當被問及近年來出現一係列問題的頻率時，71%的受訪者表示至少偶爾會出現設備故障
，64%的受訪者表示出現過類似頻率的意外停機。

赫德表示：“工廠設備超負荷運行會帶來設備故障、潛(qian)在(zai)安(an)全(quan)事(shi)故(gu)等(deng)一(yi)係(xi)列(lie)問(wen)題(ti)。這(zhe)些(xie)問(wen)題(ti)不(bu)可(ke)避(bi)免(mian)地(di)會(hui)導(dao)致(zhi)更(geng)多(duo)的(de)停(ting)機(ji)時(shi)間(jian)，從(cong)而(er)造(zao)成(cheng)收(shou)益(yi)損(sun)失(shi)。很(hen)顯(xian)然(ran)，很(hen)多(duo)公(gong)司(si)都(dou)陷(xian)入(ru)了(le)這(zhe)種(zhong)惡(e)性(xing)循(xun)環(huan)之(zhi)中(zhong)。霍(huo)尼(ni)韋(wei)爾(er)高(gao)效(xiao)的(de)工(gong)業(ye)物(wu)聯(lian)網(wang)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)所(suo)提(ti)供(gong)的(de)預(yu)測(ce)性(xing)分(fen)析(xi)能(neng)夠(gou)幫(bang)助(zhu)公(gong)司(si)走(zou)出(chu)這(zhe)種(zhong)惡(e)性(xing)循(xun)環(huan)。”

40%的受訪者認為意外停機是收益最大化的頭號威脅。其他威脅因素包括：

• 供應鏈管理問題（39%）
• 人員配備不足（37%）
• 不合格產品（36%）
• 設備故障（32%）

數據分析是可行的解決方案

數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)是(shi)製(zhi)造(zao)企(qi)業(ye)成(cheng)功(gong)實(shi)施(shi)工(gong)業(ye)物(wu)聯(lian)網(wang)的(de)關(guan)鍵(jian)組(zu)成(cheng)部(bu)分(fen)。大(da)多(duo)數(shu)受(shou)訪(fang)者(zhe)對(dui)數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)作(zuo)為(wei)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)所(suo)帶(dai)來(lai)的(de)收(shou)益(yi)持(chi)積(ji)極(ji)態(tai)度(du)。比(bi)如(ru)，受(shou)訪(fang)高(gao)管(guan)們(men)承(cheng)認(ren)大(da)數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)能(neng)夠(gou)降(jiang)低(di)以(yi)下(xia)問(wen)題(ti)的(de)出(chu)現(xian)頻(pin)率(lv)：

• 設備故障（70%）
• 意外停機（68%）
• 計劃外維修（64%）
• 供應鏈管理問題（60%）

受訪者認為，數據有助他們得到必要的信息並實時做出正確決定（63%），減少浪費（57%）

，並預測停機風險（56%）。

赫德表示：“這其中的道理不難理解。這些高管明白數據分析能夠幫助他們應對業務運營所麵臨的頭號威脅 ——意外停機。因此
，他們覺得有必要繼續投資。”

此外，超過三分之二的受訪者（68%）表示，他們目前正在對數據分析進行投資。50%的受訪者表示，自己所在的公司已經在數據分析使用方麵步入了正軌。15%的受訪者表示，其公司在數據分析使用方麵走在了行業前列。

並非人人都采取了行動

盡管大多數受訪者表示正在進行和/或計劃在明年增加數據分析方麵的投資，但仍有32%的受訪者表示目前沒有對數據分析進行投資，33%的受訪者表示未來一年公司沒有數據分析方麵的投資計劃或者不知道這方麵有什麼投資計劃。

目前沒有投資計劃的受訪者中：

• 61%的受訪者認為現有係統能夠確保安全性
  
  、保證產量，並幫助公司獲得成功
• 45%的受訪者表示在沒有數據分析的情況下公司依然實現了增長
• 42%的受訪者表示他們對大數據所能帶來的好處不甚了解
• 35%的受訪者表示人們誇大了大數據所能帶來的好處

在沒有投資計劃的受訪者中，63%的受訪者表示他們沒有這方麵的合適資源，39%的受訪者則表示他們沒有合適的數據分析人才。

赫德解釋道：“對(dui)於(yu)一(yi)些(xie)公(gong)司(si)來(lai)說(shuo)
，部(bu)署(shu)工(gong)業(ye)物(wu)聯(lian)網(wang)還(hai)存(cun)在(zai)著(zhe)一(yi)些(xie)障(zhang)礙(ai)。有(you)些(xie)認(ren)為(wei)他(ta)們(men)並(bing)不(bu)需(xu)要(yao)，另(ling)外(wai)一(yi)些(xie)公(gong)司(si)則(ze)表(biao)示(shi)缺(que)少(shao)合(he)適(shi)的(de)資(zi)源(yuan)。好(hao)消(xiao)息(xi)就(jiu)是(shi)


，工(gong)業(ye)物(wu)聯(lian)網(wang)並(bing)不(bu)需(xu)要(yao)企(qi)業(ye)進(jin)行(xing)脫(tuo)胎(tai)換(huan)骨(gu)的(de)改(gai)變(bian)，它(ta)可(ke)以(yi)根(gen)據(ju)各(ge)個(ge)公(gong)司(si)的(de)情(qing)況(kuang)進(jin)行(xing)階(jie)段(duan)性(xing)漸(jian)進(jin)式(shi)實(shi)施(shi)和(he)擴(kuo)展(zhan)。這(zhe)也(ye)是(shi)霍(huo)尼(ni)韋(wei)爾(er)將(jiang)工(gong)業(ye)物(wu)聯(lian)網(wang)稱(cheng)為(wei)演(yan)變(bian)，而(er)不(bu)是(shi)變(bian)革(ge)的(de)原(yuan)因(yin)所(suo)在(zai)。”

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