Data is the lifeblood of A fábrica do futuro . À medida que os fabricantes implantam cada vez mais análises avançadas, IA e outras tecnologias digitais emergentes para transformar as cadeias de produção e suprimentos, eles devem encontrar maneiras eficazes de aplicar e gerenciar dados. Até agora, a maioria dos fabricantes se concentrou nos dados de suas empresas. Ao compartilhar dados entre as empresas, os fabricantes podem desbloquear valor adicional e acelerar a inovação. Os verdadeiros mestres da digitalização usam dados compartilhados não apenas para melhorar as aplicações existentes da tecnologia, mas também para implementar aplicativos que, de outra forma, não seriam possíveis. A recompensa pela troca de dados além das quatro paredes da fábrica é significativa: o valor total que as empresas podem criar em cinco áreas -chave do compartilhamento de dados é estimado em mais de US $ 100 bilhões, concentrando -se apenas em melhorias operacionais. (Consulte a exposição.)
Nearly three-quarters of manufacturing managers worldwide are considering data sharing to improve their operations, according to a recent BCG global survey. The true masters of digitization use shared data not only to improve existing applications of technology but also to implement applications that would otherwise not be possible. The reward for exchanging data beyond the factory’s four walls is significant: the total value that companies can create in five key areas of data sharing is estimated to be more than $100 billion, focusing on operational improvements alone. (See the exhibit.)
A new Livro branco Por BCG e o Fórum Econômico Mundial investiga os domínios de aplicativos que podem se beneficiar ou serem realizados por compartilhamento de dados entre as empresas. O White Paper apresenta padrões comuns nas aplicações, como modelos de colaboração, bem como as barreiras ao compartilhamento de dados e os fatores de sucesso para superá -los. Ele também apresenta uma estrutura para ajudar os fabricantes a selecionar aplicativos, identificar parceiros e discutir com eles a configuração ideal para suas colaborações de dados. Finalmente, ele descreve os principais facilitadores do compartilhamento de dados bem -sucedidos.
Quais são os aplicativos para compartilhamento de dados? (No primeiro domínio discutido, o compartilhamento de dados aprimora uma solução existente para análises avançadas e IA. Nas outras, o compartilhamento de dados possibilita esses domínios de aplicativos.)
Data sharing in manufacturing creates value in five main application domains. (In the first domain discussed, data sharing enhances an existing solution for advanced analytics and AI. In the others, data sharing makes these application domains possible.)
Aprimorando a otimização de ativos. A combinação de dados de vários usuários do mesmo tipo de maquinaria permite que os fabricantes melhorem os algoritmos que, por exemplo, permitem a manutenção preditiva. O compartilhamento de dados pode, assim, otimizar o desempenho dos ativos, aumentando o tempo de atividade da máquina e a qualidade do produto, criando uma situação em que todos ganham para todas as partes interessadas. Isso é particularmente importante para os fabricantes que não possuem a quantidade de dados necessários para algoritmos robustos de análise robustos. Embora os fabricantes já rastreem os produtos ao longo de cadeias de suprimentos, eles devem colaborar, compartilhar dados e usar sistemas comuns para estabelecer a verdadeira visibilidade de ponta a ponta. Isso lhes permite garantir que os fornecedores sigam os processos de produção acordados e que os fornecedores possam usar esses registros como prova nas discussões da garantia. As empresas das indústrias alimentares e farmacêuticas já estão construindo alianças de dados para alcançar esses benefícios.
Tracking Products Along the Value Chain. By gaining end-to-end visibility into their value chains, manufacturers can react quickly to unexpected events and reduce inventory. Although manufacturers already track products along supply chains, they must collaborate, share data, and make use of common systems to establish true end-to-end visibility.
Tracing Process Conditions Along the Value Chain. Manufacturers can instill trust and more efficiently comply with stringent regulatory requirements by having access to a continuous and complete digital record along the value chain. This allows them to ensure that suppliers follow the agreed production processes and that suppliers can use these records as proof in warranty discussions. Companies in the food and pharmaceutical industries are already building data alliances to achieve these benefits.
Trocando características do produto digital. Um gêmeo de produto digital compartilhado entre um fornecedor e um OEM pode, por exemplo, ajudar a eliminar inspeções de qualidade recebidas ou medições topográficas necessárias para processar automaticamente peças. Sharing data on product shape and composition allows manufacturers to synchronize and optimize connected production processes. A digital product twin that is shared between a supplier and an OEM can, for example, help to eliminate incoming quality inspections or topographical measurements needed to automatically process parts.
Verificando a proveniência. Ao compartilhar dados, os participantes da cadeia de valor podem estabelecer proveniência e autenticidade e ajudar a identificar fraudes. Para permitir isso, cada material e o bem precisam de uma identificação exclusiva à prova de adulteração que o segue ao longo de seu ciclo de vida de produção. Várias empresas uniram forças para colaborar em soluções blockchain que possibilitam isso. A colaboração pode ocorrer entre os fabricantes por meio de um provedor de soluções de terceiros, entre fornecedores diretos e fabricantes em uma cadeia de suprimentos ou entre fabricantes através de um fornecedor de máquinas. A colaboração direta entre empresas na mesma etapa da cadeia de valor é rara, dados os desafios competitivos e de conformidade. Por exemplo, dois OEMs automotivos provavelmente não compartilharão dados sobre seus produtos e produção diretamente entre si, mas se quisessem colaborar, eles poderiam fazê-lo através de terceiros. De uma perspectiva de confiança, uma empresa pode temer, sem querer, entregar dados valiosos ou confidenciais sobre os negócios ou perder o poder de negociação ou uma vantagem competitiva. As empresas também podem querer manter a visibilidade sobre como os dados compartilhados são usados e analisados. As preocupações técnicas incluem o risco de violações de dados e perdas, problemas de acessibilidade e interoperabilidade, diferentes níveis de maturidade digital entre os participantes da mesma solução e os custos das tecnologias de comutação (ou medo de serem travadas em uma tecnologia específica). Padrões. Customers increasingly demand more transparency regarding where their products come from and how they are processed, and they want to verify authenticity. By sharing data, value chain participants can establish provenance and authenticity and help identify fraud. To enable this, each material and good needs a tamper-proof, unique identification that follows it along its production life cycle. Several companies have joined forces to collaborate on blockchain solutions that make this possible.
Collaborating to Promote Value
For collaboration on data sharing to be successful, stakeholders need a good understanding of how to promote value together. Collaboration can occur between manufacturers through a third-party solution provider, between direct suppliers and manufacturers in a supply chain, or between manufacturers through a machine supplier. Direct collaboration between companies in the same value chain step is rare given competitive and compliance challenges. For instance, two automotive OEMs will probably not share data on their products and production with each other directly, but if they wished to collaborate, they could do so through a third party.
The barriers to data-sharing collaborations are primarily trust-related and technical. From a trust perspective, a company may fear unintentionally giving away valuable or sensitive data about the business or losing negotiation power or a competitive advantage. Companies also may want to maintain visibility into how shared data is used and analyzed. Technical concerns include the risk of data breaches and losses, accessibility and interoperability issues, different digital maturity levels among participants in the same solution, and the costs of switching technologies (or fear of being locked into a particular technology).
Successful collaborations address these issues by developing a clear value proposition and rationale for data sharing, using mutually beneficial agreements, and applying secure technologies and common standards.
Uma estrutura de cinco etapas pode ajudar os fabricantes a iniciar um relacionamento de compartilhamento de dados. Essa estrutura não cobre todos os aspectos da construção de uma complexa colaboração de compartilhamento de dados. Em vez disso, é um ponto de partida para uma discussão informada sobre os aplicativos de compartilhamento de dados e a criação de relacionamentos bem-sucedidos de compartilhamento de dados. Isso fornece uma base para os parceiros prepararem sua colaboração em detalhes. A estrutura inclui as seguintes etapas:
- Entenda os desafios dos negócios a serem abordados pelo compartilhamento de dados. Ao priorizar os aplicativos de compartilhamento de dados, é essencial examinar a proposta de valor e os riscos, bem como a acessibilidade e a qualidade dos dados. É necessária uma avaliação para identificar os parceiros certos e entender a prontidão organizacional e de infraestrutura de todas as partes interessadas. Finalmente, as partes precisam discutir os requisitos para a configuração da colaboração, mecanismos de compartilhamento, modelo de compensação e arquitetura de tecnologia, entre outros aspectos. A seleção das tecnologias corretas e o uso de padrões comuns ajuda a superar as principais barreiras percebidas ao compartilhamento de dados, como problemas e riscos de interoperabilidade. Novas tecnologias e o impulso em direção à padronização em todo o setor e arquiteturas de referência comuns são promissores e devem ser incentivadas ainda mais. Para que isso aconteça, os líderes em fabricação devem estabelecer uma visão clara, desenvolver a proposta de valor correta e selecionar o conjunto certo de parceiros construindo confiança dentro de seu ecossistema. Uma vez que esses pré -requisitos estiverem em vigor, os fabricantes podem se concentrar em superar outras barreiras ao compartilhamento de dados, como segurança, privacidade e interoperabilidade. Ao usar uma abordagem estruturada, os líderes podem identificar aplicativos relevantes e estabelecer colaborações bem -sucedidas. Apesar de muitas incertezas, a receita de sucesso é clara: especialistas, participantes do setor e governos devem intensificar sua colaboração em torno do compartilhamento de dados para permitir que mais fabricantes se tornem mestres de digitalização.
- Develop specific applications that address the business challenges.
- Prioritize applications based on business impact.
- Identify and assess partners for each application.
- Define the right setup for the data-sharing relationship.
When prioritizing data-sharing applications, it is essential to examine the value proposition and the risks as well as the data accessibility and quality. An assessment is needed to identify the right partners and understand the organizational and infrastructural readiness of all stakeholders. Finally, the parties need to discuss the requirements for the setup of the collaboration, sharing mechanisms, compensation model, and technology architecture, among other aspects.
After applying this framework, manufacturers still have a lot of work to do to prepare for the sharing of the data. Selecting the right technologies and using common standards help to overcome the main perceived barriers to data sharing, such as interoperability issues and risks. New technologies and the push toward industry-wide standardization and common reference architectures hold promise and should be further encouraged.
Every manufacturer has an opportunity to immediately start unlocking value through data sharing. To make it happen, leaders in manufacturing must establish a clear vision, develop the right value proposition, and select the right set of partners by building trust within their ecosystem. Once these prerequisites are in place, manufacturers can focus on overcoming other barriers to data sharing, such as security, privacy, and interoperability. By using a structured approach, leaders can identify relevant applications and establish successful collaborations. Despite many uncertainties, the recipe for success is clear: experts, industry participants, and governments must intensify their collaboration around data sharing to enable more manufacturers to become masters of digitization.
O papel branco completo fornece uma discussão abrangente dos desafios e oportunidades. Daniel Küpper
