数据在制造业实现物联网的价值中至关重要

Deloitte预测15个最有竞争力的制造业国家和地区将有10个在亚洲，包括中国、日本、印度、韩国、台湾地区、新加坡、越南、马来西亚、泰国和印度尼西亚。

不过，为实现此一目标，亚太制造业将需拥抱物联网(IoT)。

亚洲制造业正快速从传统制造转移到先进或智能化制造，以解决人力短缺问题和技术发展造成的断层。

物联网(IoT)的运用——透过连网传感器将传统上孤立的机器、系统和产品链接起来。

物联网让制造商能够改善营运效率和掌握竞争优势。

以服饰制造商为例，它可利用传感器、数据和分析技术，监控其生产机具的效能和作业环境，并采取预防性措施以避免发生任何故障。

此种可预测的维护能力让制造商能够减少因为不预期当机和生产中断所引发的成本和时间损失。

在一个互连的厂房里，物联网提供整个产品线的实时监测能力。

制造商可以快速发现生产延误并进行调整以符合订单要求。

由于物联网的价值在于数据，因此数据管理策略是物联网项目成功的关键。

它应涵盖以下五大领域：

收集—包括捕捉传感器数据并提供数据传输能力。

传输—确保IoT数据能够安全且可靠的传输到数据中心。

储存—储存感测数据以供分析。

分析—分析传感器资料。

归档—为传感器数据提供成本效益的长期数据归建。

制造商也需要确保他们的数据管理策略涵盖储存在数据中心的核心数据，以及数据装置和机器传感器产生的边缘数据。

前者是指将所有收集到的数据先送到数据中心集中储存，之后才进行分析。

这对于数据的回溯分析非常有帮助。

后者也称为边缘运算(edge computing)，亦即由装置对其所产生的数据进行过滤、分析和做出初步决策。

以生产线的机器手臂为例，它可以收集效能资料并过滤其中不重要的信息，而唯有当出现异常时才向作业员传送预警，例如过热或零件故障等。

为了支持边缘运算和实时分析，制造商将需要部署内建快闪固态硬盘机的工业PC。

由于生产线机器通常在大磁场环境作业，会造成机械式硬盘机损坏，因此制造商采纳物联网时应考虑使用快闪储存。

再者，一个良好的数据管理策略应确保制造商能够运用相同的数据管理工具和程序，而不论数据驻留在何处。

越来越多制造商为了享有弹性而采纳混合云端，他们将需要一致的数据格式，以便能够轻易地结合来自不同环境的数据进行分析。

迈向先进制造之路似乎令人感到却步，因为有许多挑战必须克服，特别是从数据管理观点而言。

减少此种复杂性的方法之一是确保采用的方案能够统合物联网数据并且将这些数据提供给工作负荷或应用系统运用，而不论架构或平台为何。

排除数据孤岛并且确保不论任何地方都能存取数据，将有助于提升制造效率和加速创新。