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原文作者：KDnuggets
制造业正在经历一场巨大的变革。以机器人、传感器、物联网（IoT）和数字孪生为核心的智能技术，作为工业4.0的关键要素，正被广泛应用于制造工厂，尤其是大型企业，以推动向数据优先运营的转变，实现高效率、可持续性和对市场需求变化的快速响应。随着生产规模的扩大，这些智能工厂通过互联的数字系统和传感器产生海量数据。工厂和运营管理人员可以利用这些数据来优化工厂运营，并采取预防措施，以防止设备故障或工人安全等问题。此外，数据也有助于提升客户参与度。
尽管优势显而易见，研究表明，美国制造商每年因计划外停机造成的损失超过500亿美元。大约70%的设备故障遵循可识别和可预防的模式。这表明许多制造商仍然采用基于时间的维护策略（每季度、每半年或每年进行评估）。但这种技术对于降低运营成本并不实用，反而会使其膨胀。
此外，生成的数据通常是非结构化的，并且分散在遗留系统、传感器、制造执行系统（MES）、SCADA和企业资源规划（ERP）平台中。许多制造商缺乏规模、数据基础设施和专业知识，无法将原始信息转化为洞察力。这时，数据工程服务便能发挥作用，将生产线机器和系统中的分散信息转化为有意义的洞察，帮助团队在不增加运营成本的情况下提升效率和竞争力。
数据驱动制造的兴起：
由于工业自动化的引入，现代制造工厂充满了数据。企业越来越多地集成物联网（IoT）传感器、机器人和数控机床来加速生产。这就是为什么全球工业自动化市场，在2022年价值2058.6亿美元，预计到2029年将达到3950.9亿美元，复合年增长率为9.8%。这些工具以及现有的ERP平台和质量管理工具，产生了可以利用的大量信息流，以提高生产力、降低维护成本并促进销售。
如何做到呢？这就是数据工程服务发挥作用的地方。它是设计和构建系统以大规模聚合、存储和分析数据的实践。它可以帮助制造商从大型数据集中获得实时洞察，并做出更有效、更明智的决策。正是数据工程师将海量数据转化为有价值的战略发现。
Uptake，一家总部位于芝加哥的技术公司，利用数据工程技术来提前分析和预测设备故障。这有助于制造商优化其资产维护策略（从基于时间的维护无缝过渡到基于条件的预测性维护），以实现最大效率。
什么是数据工程服务？
数据来自多种多样的数据源：社交媒体、电子邮件、客户服务电话、聊天记录、工业物联网（IIoT）传感器、制造执行系统（MES）以及遗留工具。这些海量数据集虽然非常有用，但很少被充分利用。它们孤立地存在于数据孤岛或碎片化的系统中。而且，转换和分析这些数据所需的机制要么缺失，要么已经失效。在快速发展的工业格局中，如果没有实时可操作的见解，保持竞争力将变得极具挑战性。这正是数据工程服务所要解决的问题。它涵盖了数据管道、基础设施和架构的设计、开发和管理，以使企业数据变得可用。
对于制造商来说，这通常包括：
- 集成来自不同来源和媒介的数据
- 清洗和转换原始、不一致、非结构化和半结构化数据，使其成为标准化、可读的格式。
- 构建可扩展的数据管道，以处理实时流数据和批处理数据。
- 实施数据湖或数据仓库，用于安全存储和高效查询。
这样，制造团队就能随时获取可操作的数据。Michael Hausenblas，AWS开源可观测性服务团队的解决方案工程主管，阐述了其重要性：
“数据工程是连接广泛的业务目标与详细技术实施的桥梁。”
数据工程的实践应用：
步骤1：数据采集（Data Ingestion）：将数据从源（数据库、文件和网站）移动到云存储平台、数据仓库/数据湖。这个过程可以是实时的，也可以是简单的批量传输。
数据仓库与数据湖的区别：
数据湖存储海量的原始、非结构化数据（图像、音频、视频和会议记录）以及结构化数据，而数据仓库只存储结构化数据用于商业智能和报告。
- 数据仓库平台：Amazon Redshift、Google BigQuery 和 Snowflake。
- 数据湖平台：Amazon Lake Formation、Apache Iceberg Lakehouse 和 Azure Data Lake Storage。
步骤2：数据存储：捕获的数据随后存储在中央数据库中，以便进一步处理和评估。它允许用户只需通过互联网连接，就可以在任何设备上随时访问和管理文件。
步骤3：数据集成：旨在打破数据孤岛，并在不同系统之间保持一致、准确、最新的视图——以实现全面统一的视图。它为商业智能和高级分析奠定了基础，帮助团队做出更能推动生产力和客户参与的明智决策。
步骤4：数据处理：从仓库/数据湖中提取、分类、清洗和格式化数据，使原始的、非结构化的数据可用于分析。
步骤5：数据可视化：通过视觉吸引人、易于理解的格式呈现复杂数据，以便做出更明智的决策。Tableau、Microsoft Power BI 和 Zoho 是一些也具有人工智能功能的数据可视化工具。
这些洞察可以帮助制造商识别新机会、简化运营、提高盈利能力并迈向新的高度。在此获取更多见解。
为什么制造业现在比以往任何时候都更需要数据工程
工业物联网（IIoT）数据的爆炸式增长
传统上，制造工厂使用装配线、铸造和机加工等方法，操作员和主管通过手动日志、监督控制和数据采集（SCADA）系统、ERP系统、质量控制系统和设备记录来捕获数据。维护是基于时间的，而不是主动的或基于状况的。
这就是为什么设备故障和工厂停工很常见。
智能工厂的出现，利用互联的系统、机械和设备来实时收集、共享和分析数据，彻底改变了制造流程。一条生产线每天可以产生TB级的数据，如温度读数、振动指标和缺陷计数。管理这种信息洪流并优化维护流程需要一个强大的数据架构。数据工程团队构建管道，连接工厂机器、传感器和生产系统，以收集生产线的实时数据、监控产品质量并跟踪供应链数据，从而实现预测性维护并在出现问题时即时发出警报。您是否知道，根据美国能源部的数据，与被动维护相比，预防性维护可以节省高达18%的成本？
连接遗留系统和现代平台：
遗留系统不容易与现代云平台或人工智能平台集成。但丢弃它们或更换工厂的传统架构既耗时又昂贵。数据工程服务通过API和ETL工具实现无缝集成，连接遗留系统和新系统。此外，人工智能代理可以作为“侧车”或适配器，为团队提供实时洞察。这种互操作性对于端到端的运营可见性至关重要。
简化供应链和库存管理：
采购、物流、生产——供应链可能非常复杂。数据工程有助于集成这些数据，提供统一的视图，以优化库存水平、预判延误和短缺，并实现敏捷决策。例如，如果工厂经理的显示器上实时显示信息，表明下周的生产可能因物流挑战而延迟，那么团队可以采取积极措施来解决这个问题，从而避免与客户（买家）的关系紧张。
结论
从优化生产流程（收集、集成和分析来自多个源的数据），到改进产品设计（收集和处理来自客户、供应商和合作伙伴的反馈），再到实现预测性维护，以及帮助创建新的商业模式，数据工程服务为制造企业开辟了尚未开发的机遇。随着越来越多的公司通过在生产中采用先进、高度集成的技术来继续向智能制造过渡，对数据工程的需求也将不断发展。它可以在塑造数字未来和保持竞争力方面发挥决定性作用。
通过将原始数据转化为可操作的智能，这些服务使制造商能够减少运营停机时间、优化生产，并在日益互联的世界中获得竞争优势。选择权在您：您是否准备好充分利用您尚未挖掘的数据金矿了呢？
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