在這個競爭日趨激烈的時代，“數據驅動”顯然已經成為企業提高自適應性和創造力以適應未來挑戰的最佳藍圖。
近日，一份來自全球頂級咨詢公司Gartner的數據表明，多達82%的制造企業受到數據孤島的阻礙，可見數據量的迅猛增長與真正的“數據驅動”之間，還有很長的路要走。目前很多制造業普遍存在“有數據”並不代表能“用得上”的現象，數字化轉型升級改造也僅停留於表面。
全球頂級咨詢公司Forrester在其《適應未來的技術戰略》報告中寫道：在這個競爭日趨激烈的時代，“數據驅動”顯然已經成為企業提高自適應性和創造力以適應未來挑戰的最佳藍圖。
制造企業“數據驅動”的必要性
眾所周知制造企業每天都會生成大量的數據，涉及到供應鏈、生產、質量管理等多個方面。然而，這些數據
往往分散在不同的部門和系統中，缺乏整合和分析。
當企業面臨重要決策時，缺乏全面的數據支持會導致決策者無法準確評估局勢、預測趨勢和制定有效的戰略。
通過數據驅動，企業可以將不同部門和系統中的數據整合起來，通過數據分析和挖掘得出準確的洞察，從而提高決策的準確性和效率。
通過數據驅動，制造企業可以實時監測生產數據，發現潛在的問題並及時采取措施，從而提高生產效率和產品質量。同時，數據驅動還可以幫助企業進行生產計劃和資源分配的優化，進一步提升生產效益。
助力制造企業解決數據孤島難題
作為一家專注於數字化轉型的技術服務提供商，訊能集思依托於世界先進的深層次數據優化算法和覆雜決策模型的增強分析能力，以自研大規模AI決策平台JarviX為核心引擎，充分利用AOI、IOT、人工智能等技術打造了“計算引擎+決策技術中台+業務場景”的端到端無代碼和數據可視化與智能決策分析平台。
在數據端：訊能集思通過隨插即用的ODIN 5G智能網關，結合Bifros Bifros打通制造企業設備數據收集、傳輸、處理分析流程，提供可視化的用戶界面和數據分析工具，實現制造企業生產數據等各類參數最佳化，且支持設備預測性維護，整合設備保養與生產排期計劃，大幅提升設備使用率。
在決策端：利用人工智能技術在APS排程排產領域幫助制造企業優化性能，並輔助相關決策者做出數據驅動的決策，從根本上顛覆了傳統制造企業數據流程，賦予一般人員無代碼分析及開發的能力，大幅增進制造企業內部OT與IT的協作，為客戶提供靈活、輕便、高效的決策優化服務，助力全球企業實現數字化轉型與業務二次增長。
此外，訊能集思還利用人工智能技術提供更多價值。通過應用機器學習和深度學習算法，對制造數據進行智能分析和預測，為企業提供更精準的生產計劃和質量控制方案。這不僅提升了企業的決策能力和生產效率，也為企業創造了更多的商業價值。
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