ibm商业价值研究院-认知制造技术对电子行业至关重要_24页_552kb

认知制造技术对电子行业的重要性总结

核心内容

认知制造技术正在成为电子行业实现下一代生产模式的关键推动力。通过整合认知计算、工业物联网（IIoT）、数据分析和自动化技术，认知制造能够帮助电子企业应对日益增长的复杂性，包括成本上升、劳动力短缺、数据利用不足以及对定制化和灵活性的需求。该技术不仅提高了生产效率，还增强了决策能力和运营透明度。

主要观点

• 认知制造是未来趋势：它通过将数据与智能系统结合，使制造过程更加灵活、高效和可预测。
• 认知计算与制造结合：认知制造融合了分析、自动化、移动、协作等技术，形成“虚拟/实体”系统，使机器与人员更紧密协作。
• 成熟度阶段：认知制造实施企业可分为三个阶段：观望者、新手上路者和积极实施者。积极实施者在技术投资和项目成功率方面表现最佳。
• ROI差异显著：在IIoT、认知计算和预测性分析项目中，积极实施者实现高ROI的比例远高于其他群体。
• 数据与流程是关键：数据质量、流程优化和战略制定是推动认知制造成功的核心因素。

关键信息

认知制造技术带来的价值

• 提高产量：72% 的受访者认为认知制造能以较低的单位成本实现更高的产量。
• 缩短停机时间：71% 的受访者表示认知制造有助于减少机器停机时间。
• 提升质量与准确率：66% 的受访者认为其能提高准确率，最大程度减少缺陷。
• 加快生产线调整：64% 的受访者认为其能缩短准备和调整时间。
• 灵活整合产品变体：62% 的受访者认为其能以最少的付出灵活整合多个产品变体。

技术采用情况

• 云计算：所有受访者都正在实施或已经实施云计算。
• 移动技术：83% 的受访者至少实施一个移动技术试点项目。
• 协作：78% 的受访者至少在实施一个协作试点项目。
• 大数据分析：77% 的受访者至少在实施一个大数据分析试点项目。
• 认知计算：仅57% 的受访者在试点或已实施认知计算项目，7% 的受访者广泛实施。

认知制造成熟度阶段

• 观望者：未制定战略，对认知制造兴趣不大。
• 新手上路者：制定了战略，开始实施一两个项目。
• 积极实施者：不仅制定了战略，还在多个项目中实施，投资回报率显著。

投资与ROI对比

• 积极实施者：在IIoT、认知计算和预测性分析项目中实现高ROI的比例分别为72%、57% 和60%。
• 观望者：在认知计算和IIoT项目中实现高ROI的比例分别为38% 和30%。

技术支出计划

• 云计算：积极实施者（88%）、新手上路者（77%）、观望者（59%）。
• IIoT：积极实施者（71%）、新手上路者（49%）、观望者（47%）。
• 大数据分析：积极实施者（76%）、新手上路者（51%）、观望者（47%）。
• 认知计算：积极实施者（62%）、新手上路者（40%）、观望者（53%）。

实施建议

战略制定

• 制定清晰的认知制造战略，包括使命、愿景、业务案例、竞争优势等。
• 战略需定期更新，以适应技术发展和业务需求变化。

用例开发

• 使用用例模板进行详细规划，明确价值驱动因素、核心流程、期望的洞察、成果和数据输入。
• 优先考虑对业务影响大的用例，如认知型维护、认知型维修、关键部件管理和目测检查。

人才与技能

• 培养数据科学家和具备认知计算技能的团队。
• 建立技能评估和再培训机制，以支持认知制造的实施。

数据管理

• 提高数据质量和可用性，确保数据来源清晰、质量可靠。
• 建立数据监管策略，以保护数据安全并满足合规要求。

障碍分析

• 积极实施者：主要障碍是缺乏技术娴熟的人力资源。
• 新手上路者：最大的障碍是数据质量不足。
• 观望者：缺乏业务案例和建模技能，对新技术结果不确定。

企业行动建议

积极实施者

• 验证投资回报和技术组合。
• 早期锁定人才，推动技能评估与再培训。
• 整合分析、自动化与认知能力，建立自主和学习型系统。

新手上路者

• 审视现有与规划中的投资，明确技术优先级。
• 注重数据质量与监管，与合作伙伴协同建立高质量数据源。
• 聚焦特定用例，如IIoT和协作，以实现初步成果。

观望者

• 制定战略，明确流程优化是关键任务。
• 考虑外部帮助以构建业务用例和模型。
• 扩大对预测性分析、大数据分析和IIoT的投资。

调研背景

• 调研对象：全球141位电子行业高管。
• 调研方式：包括40次面对面访谈和101次电话访谈。
• 研究机构：IBM商业价值研究院。
• 研究目标：探讨认知制造在电子行业中的应用、成熟度及实施建议。

了解更多信息

• 完整报告可访问：ibm.com/industries/electronics/
• IBM商业价值研究院执行报告应用可从应用商店下载。
• 中国网站下载地址：http://www-935.ibm.com/services/cn/gbs/ibv/

附录

• 调研团队：包括John Constantopoulos、Qin XK Deng、Hiroshi Yamamoto等IBM专家。
• 高管支持：Bruce Anderson、Krish Dharma等IBM高管参与调研指导。
• 致谢：感谢多位IBM内部专家和外部合作方对本报告的贡献。
• 相关出版物：
  • The Business of Things（2015年12月）
  • Economy of Things（2015年6月）
  • Analytics in the Cognitive Era（2016年10月）

版权声明：本文档为IBM Corporation所有，未经许可不得复制或传播。更多信息请访问 ibm.com/legal/copytrade.shtml。