隨著企業利用更多數據來提高效率和降低成本，數字化轉型已成為一種日益流行的戰略。這同樣適用于工業過程。為了提高效率和降低成本，制造商需要能夠從當前的操作和流程中提取更多數據，以確定需要改進的領域。對于工業應用，這意味著積累更多的傳感器數據和有關工廠物理特性的信息。深入研究數據驅動決策的額外細節并不總是那么容易。

大多數數字化轉型項目必須快速有效地實施，以實現回報最大化。項目往往有較短的截止日期，期望立即獲得回報，同時為長期結果奠定基礎。更重要的是，數字化轉型需要文化變革和流程變革。

數字化轉型的價值

數字化轉型的主要目標是增加收入。獲得正確的操作數據可以為優化流程、降低成本、提高產量和實現其他效益提供新的見解。

除了節省或賺取更多的錢，組織還可以使用運營數據來解決其他問題。例如，公司可能需要改變生產流程以減少對環境的影響。

文化轉型對于業務變革的可持續性至關重要。決策需要以數據為指導。從運營商到高級管理層的利益相關者必須參與決策過程。員工必須投入并專注于滿足不斷改進的需求。數字化轉型的一部分是促進學習文化，使用新的數據和分析來縮小能力差距，并將決策轉移到組織內的較低層次。每個人都應該使用相同的集成工具集來實現共同的目標。

在這里，我們提供了一個數據轉換成功的六步策略，可以在幾乎任何工業環境中有效。

第一步：確定項目團隊

一旦你有了共同的目標，與涉眾分享這些目標將有機地產生一個項目團隊。

團隊應該是跨職能的，跨越不同的學科，擁有多個主題專家(sme)。一些最熟練和最有能力的涉眾可能會抵制變化，而變化可能是非常有價值的。通常，唱反調的人擁有更高水平的專業知識，他們已經嘗試過新的流程并發現了問題。一旦有了過程分析的新數據，他們就可以成為強大的盟友。

成功還取決于是否有執行發起人和授權團隊成員。中小企業和運營團隊需要合作以促進成功。

第二步：連接數據系統

下一步是收集必要的數據源。必須與數據歷史學家建立數據鏈接，以便從整個工廠收集時間序列數據。來自實驗室信息管理系統、制造執行系統、企業資源計劃、班次日志和其他來源的數據也必須集成。

集成內部數據源通常不是一個挑戰。但是，還必須捕獲來自外部供應商和供應商的許多數據。流程必須到位，這樣供應商要么將試驗數據和其他信息輸入系統，要么以另一種方式捕獲數據，以便為分析提供信息。

第三步：數據優化

鏈接數據是第一步。數據檢索需要優化，包括對高密度數據的快速訪問。當數據壓縮開啟時，您可以提高訪問速度，但會丟失數據分辨率。在使用數據壓縮實現更快的數據訪問或使用更高密度(即未壓縮數據)實現更高的數據保真度和較慢的性能之間存在權衡。

使用數據壓縮可以更容易地評估更大的歷史數據塊，從而為長期流程優化提供信息。使用高密度的數據可以提供更多的細節來評估短期問題。挑戰在于適應高速訪問和更高的數據分辨率。

第四步：自助服務分析

為了實現更快的ROI，您必須利用現有的數據，并授權用戶根據這些數據做出特別的決策。使用正確的自助服務分析方法，您可以通過尋找一致的模式來解決即時問題并發現長期問題。

有效地解決問題依賴于有足夠的數據來快速地思考問題。通過利用大數據處理和培訓中小企業，您可以快速解釋數據并使用圖形建模和儀表板識別趨勢。其結果是更快，更準確的決策和更快的投資回報率。

第五步：創造一個單一的真理來源

下一步是創建一種公共數據語言和提供單一事實來源的操作表示。

對于一家制造工廠來說，擁有數千臺顯示器并不罕見，每臺顯示器都代表著運營的各個方面。每個操作都有自己的顯示圖形和趨勢。這些數據點必須整合到端到端操作的內聚視圖中。

數據轉換的主要目標是創建一個集中的概述或報告卡——一個代表工廠性能標準參考的單一顯示索引。

第六步：持續改進

最后，您需要維護一個可持續的改進過程。經理們最感興趣的是實現短期目標，想知道一個特定的項目是否達到了目標。然而，對于可持續的改進，您需要良好的管理控制。除了監控流程之外，涉眾還必須能夠深入到數據中，以確定問題的根本原因。

為了促進持續改進，您必須在正確的時間用正確的信息提醒正確的人。還必須有一個通知機制，以便在出現問題時突出顯示。智能警報可以配置為在偏差時發送警報。您可以使用這種偏差跟蹤來控制因素-例如能源成本或環境問題。

無論工業環境如何，可持續數字化轉型的步驟都是相同的。成功取決于培訓和授權操作員成為流程工程師，并合作識別和解決問題。有了正確的數據，會議就變成了尋找解決方案的工作會議，而不是回顧必須做的事情的清單。如果您花時間挖掘數據、分析數據并有效地呈現數據，那么數據將為持續的流程改進提供燃料。