原文标题：Production is Evolving…Do You Have the Insights to Keep Up?
挑战一：开始——保持——领先
您的房屋设备设施型号各异且寿命不同，其中一些是您构建的，另有一些是您获得的。而且，由于没有两个设施是一模一样的，所以当前对这些系统收集到的数据还没有一个统一的聚集和分析过程。你可以尝试着自己设立一个，要承担这个角色需要你成为一个系统集成商——但这并非你的核心竞争力之一。
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同样的，你不能向你的信息技术人员寻求帮助，因为由他们负责的后台系统并不适用于生产的世界。另外，你不希望有不熟悉你的流程的人来设置技术，中断你当前的输出。但尽管如此，鉴于现有的技术和资源，要使一切就绪可能仍需要几年。而到那时，你的竞争对手会都已跃居领先于你。
48%的受访公司认为他们缺乏能实现有效地收集和整合不同数据所需的人才（注4：2015年工业互联网行业研究报告，通用电气公司和埃森哲公司）。
通用电气公司的数字解决方案：从一个完整的基础入手
你的强项是做产品，而不是编写应用程序和管理数据。当你用通用电气公司的数字化方案工作时，在我们处理数据集成和管理时，您可以保持专注于自己的核心竞争力。
您可以使用我们独特的插件装置来跨厂房、设备、材料和人员追踪数据。这样一来，你就可以立刻测量和比较的设备指标和操作行为，从而发现生产损耗的真正原因——不对内部进行信息技术投资或高薪聘请专业人士作为长期员工。
当你了解有关全球工业组织的知识——从协调多个工厂延伸到确保个别设备的正常运作——你将会得到你所需要的支持，帮助管理从设备到云及两者之间无所不在的数据。另外，你将有渠道接触到通用电气公司工厂所用的最佳做法，这将给予你更多的机会来减少生产损耗，提高运营效率。
挑战二：有限的能见度妨碍了行动
多年来，从有关库存、生产和质量保证（仅举几例）的整个施设系统中，你已经积累了不少的应用集合。但由于工厂与工厂之间这些技术各不相同，数据在其中人工地传递，具有延迟和错误换位的潜在可能。同时，有一些数据根本没有被捕获到。
其结果是，要在整个生产过程或了解历史背景的情况下，得到一个唯一的、最新的视角几乎是不可能的。因此，当问题出现时，就会很难查明原因。很多时候，你唯一的选择就是依靠你最有经验的员工的直觉——你会因员工退休逐渐失去这种资源。这导致停机时间逐渐增加，你忙碌不停工的厂却会产生出废料，而过剩的产能会在别处闲置。
23％的高层管理人员将收集机器数据的成本以及这些数据的质量，视为实现数据分析举措的前三大障碍（注5：2015年工业互联网行业研究报告，通用电气公司和埃森哲公司）。
通用公司的数字化解决方案：使信息成为一种整个企业范围内的资产
当核心的业务知识只存在几个关键人的头脑里面时，它们之间相互孤立，这就有可能丢失一种重要的资源。使用通用电气公司数字化方案，你就可以在整个组织中广泛使用最佳做法，然后从你的操作行为中来提取设备数据和质量数据，并共享这些信息。
我们经过验证的、标准化的数据模板会指定您在所有的设备中跟踪哪些指标，并帮助你以确保你所收集数据保持一致，这样你就可以轻松地将所有生产线和车间的生产结果掌握在手。将信息与我们角色特定的仪表板相配对，您可以根据整个组织中运营商、工厂经理或是管理人员的个体需要，创建并自定义您的观念。
而由于没有任何一个个体、装备或数据位处于隔离状态，我们可以帮助你定义生产过程中的每一个元素之间的关系，本质上是创建工厂的数字表示。因此，下一次某台机器发生故障，您就可以迅速发现故障设备，以及会受到影响的操作和进程。
挑战三：变化迅速的客户需求
你的竞争对手正在利用先进的分析手段来开发微调的市场感知能力，帮助他们顺利应对瞬息万变的采购模式。要建立差异化，你的公司要比以往更迅速地推出新产品。然而，这种转变实际上已经颠覆你的日常生产进度。
在在线目录中改变一个项目的颜色是一回事儿。切换生产线是另一回事儿。这些变化需要数周或数月才能完成，并且需要巨大的资金投入。但是风险巨大：很多时候，在完成一个新产品的切换之前，市场需求再次转向。如果你无法匹配这些周期时间，您的客户将毫不犹豫地将业务转移到别处。
只有40％的受访公司可以利用现有的数据做出准确的预测和只有36％的公司可以用它来优化运营（注6：2015年工业互联网行业研究报告，通用电气公司和埃森哲公司）。
通用电气公司的数字化解决方案：飞速调整您的设备设施
如今，分化取决于于从市场中读取信号，并相应地同步您的输出。当你使用通用电气公司的数字化工作，你可以随着新的需求指示，使用信息而非蛮力来调整生产。
使用通用电气公司的适用于生产线/工厂的Analytics软件，快速生成材料的新清单、重排组件、更改设备计划并重新分配员工，这些你都将一览无余。您也可以严密监控生产过程，捕捉到偏差并在生产产品之前，调整好你的设备，帮助您避免材料浪费。
由于我们的软件支持对整个生产过程全范围的可追溯性，因此你可以对自己操作的细微差别产生更完整的理解。通过这种方式，你可以想像一下，主水平的一个变化将如何影响特定的线条和成品，或快速回溯以识别和隔离部件或材料问题的根本原因。
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