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NI深度调研:挖掘产品数据的价值

2022-11-23 10:14:18 赵明灿 阅读:
NI对产品创新者的一份调研结果显示,产品数据是保持竞争力的关键,但他们在如何从数据中提取价值方面却存在很大差距。

产品数据对于保持竞争力至关重要,但许多公司在从数据——尤其是测试数据——中提取价值方面却面临挑战,一项针对高级产品高管的调研结果显示。这项由NI(美国恩艾公司)委托进行的调研还发现,先进的数据战略与不断创新之间存在关联。ZAzednc

这份由《金融时报》研究部门 Longitude发布的题为“Designed to perform”的报告,对300名高级产品高管进行了调研,其中包括半导体、交通、消费电子、航空航天和国防等10个行业的工程、研发、制造、运维、生产和产品的首席产品官、高级副总裁和副总裁。这项调研问及了他们如何使用产品数据来帮助应对产品复杂性、成本、合规性和上市时间方面的挑战。ZAzednc

NI表示,推动产品战略变化的两个最大因素是缩短上市时间和增加产品复杂性。该公司表示,这些挑战导致了产品的发布和召回超出了预算和计划。ZAzednc

关键调研结果显示,2/3的受访者认为,数据战略对优化产品生命周期至关重要。在过去12个月内,拥有全公司产品数据战略的公司中有52%实现了更快的上市时间,而没有数据战略的则为33%。ZAzednc

尽管数据在产品开发中具有价值,但55%的受访者认为成本是阻碍他们改进当前产品生命周期的关键因素。ZAzednc

测试数据成为区分因素

调研结果还表明,测试是一种未充分利用的资源:38%的受访者表示,他们很少使用测试来为产品设计提供信息;51%的受访者认为,如果他们在流程的早期部署测试,他们可以从数据中提取更多价值。ZAzednc

大多数受访者认为,深入了解他们的测试数据有很大的价值。40%的受访者认为,将测试数据集成到产品开发过程中,是能够为企业带来最大价值的首要举措之一。55%的受访者表示,将测试数据集成到产品开发流程中,将是未来12个月的关键优先事项。ZAzednc

其他主要举措包括:部署包括工程和制造在内的企业数据和分析战略(41%);创建创新项目(36%);使工程流程现代化(34%);以及在制造过程中利用人工智能/机器学习(1)。ZAzednc

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1NI产品数据调研中的主要商业计划列表。(图片来源:NI)ZAzednc

主要关注点

调研还发现,受访者最关心的问题因公司规模而异。例如,在拥有1至500名员工的公司中,产品创新者最关心的问题包括缩短上市时间、人才短缺、环境法和贸易壁垒。相比之下,拥有1000名以上员工的公司最关心的问题则包括客户设备日益复杂、供应链波动、全球竞争以及客户对产品定制的需求。ZAzednc

总体而言,57%的受访者表示,他们的生产流程已经过时,无法跟上新的商业和技术趋势;46%的受访者认为,除非他们对产品生命周期流程做出重大改变,否则他们的公司将在两年内失去市场份额。ZAzednc

尽管65%的公司认为数据战略对优化产品生命周期至关重要,但47%的公司使用了有限的数据战略,只有29%拥有先进数据项目的公司能够充分利用制造数据来改进制造流程,只有24%的公司将工程、制造和在用数据结合起来以获得先进的见解(2)。此外,74%的公司没有使用产品数据来实现数字孪生。ZAzednc

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2:采用有限战略和先进战略的公司之间的不同数据战略。(图片来源:NI)ZAzednc

NI表示,研究结果表明,拥有更先进产品数据战略的公司,具有更好的业务成果。这包括更高水平的创新、生产力、制造效率和上市速度。ZAzednc

但仍有更多的工作要做。ZAzednc

特别是,该调研将测试数据确定为许多公司在处理数据分析不足和测试瓶颈时最未充分利用的资源。1/3的受访者表示,他们无法从测试数据中获得见解,这阻碍了他们改进产品生命周期;52%的受访者表示,他们捕获、存储和管理测试数据的方式,阻碍了他们从见解中提取价值。ZAzednc

总体而言,调研结果表明,采用有限数据战略的公司比较落后。例如,在过去12个月里,70%采用有限数据战略的公司将产品数据和分析作为优先事项进行了投资,而采用先进数据战略的公司则将重点转移到了机器学习、数字孪生和机器人流程自动化。ZAzednc

该报告还提供了六个关于如何构建良好数据战略的提示。它们包括:ZAzednc

  1. 确定需要改进的领域。无论是在企业、组织甚至实验室层面,就需要改进的领域达成集体决策是关键的第一步。 
  2. 向上追溯识别数据源。规划解决改进向量所需的分析,然后规划出分析工具所需的数据,再在运营中查找这些数据源——如果尚不存在这些数据源,则应设法挖掘并利用此类资源。尤为重要的一点是,应定期将测试数据视为中心源,以便推动产品层面的提升。
  3. 实施标准化战略。就初步实施的一组流程、系统、软件和数据格式达成一致,但同时也需要考虑可扩展性和灵活性,并通过决策来定义标准化的解决方案架构。这样就可以使当前的项目、未来的项目和跨团队的项目兼容并易于执行。
  4. 搭建以产品为中心的数据通道。投资技术,以便创建、收集和存储所需的数据。这包括任何更新的数据生成资产、与数据源的新网络连接,以及将所有数据转换为可用格式的软件架构。然后全面检视流程、设备、测试、检验、谱系、ERP 等等,从而确保可以访问正确的数据来解决特定问题。
  5. 分析和行动。使用标准化解决方案架构来处理数据,并设计协作工作流来利用见解,从而实现数据驱动的变化。这是将收集和记录数据从一种成本行为转换为强大资产的关键步骤,从而为公司增加价值。
  6. 在整个组织中扩展。让标准化战略成为影响更广泛业务的催化剂。在转向标准化下一个解决方案之前,总结并分享每个解决方案中的成功经验。然后确定新的改进领域并引进新的团队和新的数据,以结构化、可扩展和互联的方式扩大组织内数据驱动的足迹。

创新,顾名思义,需要有改变和接受新工作方式的意愿。推而广之,产品创新需要在整个产品生命周期内进行创新。这意味着要使用企业可获取的所有产品数据资源来优化和简化操作。但是企业需要真正颠覆自身对产品数据的思考方式,更重要的是,改变将其纳入到产品生命周期的方式。否则,企业的数字战略能够发挥的效益将会有限。ZAzednc

责编:Franklin
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赵明灿
赵明灿是EDN China的产业分析师/技术编辑。他在电子行业拥有10多年的从业经验。在加入ASPENCORE之前,他曾在电源和智能电表等领域担任过4年的工程师。
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