W 2026 roku producenci przeznaczą 19,8 mld dolarów na technologię przetwarzania danych

- Wielu producentów jest świadomych tego, że decyzje operacyjne muszą opierać się na dowodach poprzedzonych wcześniej badaniami, a nie na domysłach. Wyzwania niekoniecznie polegają na gromadzeniu i analizowaniu danych, a przede wszystkim na tym, co należy analizować. Ustalenia muszą mieć znaczący wpływ na działalność - powiedział Michael Larner, główny analityk w ABI Research.

Producenci powinni angażować dostawców w ustalanie priorytetów podejmowanych działań i kształtowania projektów. Przykładowo mogę być one związane ze zwiększaniem mocy produkcyjnych, zmniejszeniem ilości odpadów, poprawą jakości lub wyznaczaniem momentu, w którym maszyny mają być serwisowane. Konserwacja predykcyjna ma kluczowe znaczenie dla uniknięcia przestojów i poprawy bezpieczeństwa w hali produkcyjnej. Jednocześnie oprogramowanie do kontroli obrazu z kamer rejestruje defekty z większą dokładnością niż ludzkie oko.

W miarę rosnącej liczy przypadków użycia tego typu rozwiązań środowisko dostawców rozwija się, aby im sprostać. Takie firmy, jak Bright Wolf, InVMA i Dploy Solutions łączą wiedzę technologiczną i konsultacyjną, aby pomóc swoim klientom lepiej wykorzystać transformację cyfrową z perspektywy biznesowej. Davra stara się zadbać o to, aby firmy korzystały z danych pierwotnych. Relimetrics skupia się na inspekcjach przeprowadzanych przy pomocy obrazu, a Altair na możliwościach analitycznych wspierających cyfrowe bliźniaki, Senseye - na konserwacji prewencyjnej.

Znaczne postępy w rozwoju sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym oznaczają dla dostawców, że nie muszą być ograniczeni tylko do zbierania danych ale mogą także prognozować wyniki i sugerować zalecane działania. Ukierunkowanie na podejmowanie odpowiednich działań tworzy przekonujące propozycje, a w połączeniu z platformami do wizualizacji danych są one osadzane w wielu różnych rolach. Pojawienie się na rynku rozwiązań, które nie wymagają umiejętności programowania lub takich, wykorzystujących język wysokopoziomowy pozwala pracownikom bez specjalistycznej wiedzy poddać dane analizie w swojej dziedzinie.

- Wiele firm przez dekady udoskonalało fizycznie swoje linie produkcyjne, jednak obecnie przedsiębiorcy muszą się skupić na optymalizacji procesów gromadzenia i analizowania danych - podsumował główny analityk w ABI Research.