IBM大数据解决方案助企业预测资产风险

近日，IBM发布了全新针对大数据与分析的解决方案和商业咨询服务，帮助企业管理层和决策者预测及预防供应链中断造成的损失。该解决方案将利用仪表化设备中的大数据，发现生产流程中的不规范操作以及不合格产品，并在实际问题产生前预测一系列设备性能存在的风险。

众所周知，在资产的生命周期内进行运营、维护及管理开支巨大。当不可预计的灾难性故障频繁发生时，这笔开支又将大幅提升。设备关闭，特别是不在计划内的设备关闭对于企业来说意味着数百万美元的损失;计划外的维修成本比计划性维护开支高出三至十倍。

IBM全球业务咨询服务部大数据分析高级合伙人Fred Balboni先生表示：“世界正在迈入一个全新的智能时代，决策的制定更需要基于事实和真实的数据，利用大数据的分析提取更加精确的商业洞察。越来越多的企业意识到一个全新的机遇：利用大数据解决过去看来棘手的问题，能够取得更佳的商业效率，并为客户创造新的价值。有数据显示，不管在哪一个行业中，对结构化数据或者非结构化数据进行分析的企业具有更强的竞争力。”

对于一条由无数部件组成的自动化生产线而言，决策者难以知晓何时需要更换数千部件中的某个，更难以确保对生产线、石油钻井或重型机器进行维护时实现最低的经济损失。IBM新的解决方案将通过监测静态和流动数据，分析环境及设备监管系统所配备的传感器上的数据，驱动深刻洞察。

这种新的集成解决方案将基于多重静态、动态来源的大数据进行分析，并通过生成预测性统计模型对设备故障情况，并进行预报和警告，从而有利于更为全面的决策。随后，这些预报和警告将出现在相应负责人的平板、智能手机或者浏览器上，通过交互式工具提出故障根本原因分析和流程提升的建议。

这一新功能旨在对各行各业的客户提供帮助，其中包括汽车、电子、航空、国防、制造业、矿业、交通运输、电子通信、能源以及公共事业等。

在安大略的坎布里奇市，交通运输和公共事业部门的资源被越来越多的紧急维修需求占用，因而难以完成主动的监管和维护工作。因此该市专门建立了资产管理部门，在IBM分析解决方案的协助下，该部门脱离了原始的零散操作模式，转而建立了更加积极并以行业为基准的运作模式，改善了市政服务的质量，加强了基础服务设施的稳定性。

某全球性汽车制造商一直在寻求提升产品质量的方式。通过IBM分析解决方案，该公司可以依靠实时数据对产品质量进行监管，并能够很迅速地识别和解决问题。在该解决方案部署后，该汽车制造商汽缸盖生产次品率在十六周内降低了百分之五十，并有效提升了客户的满意度。

某全球制造企业通过IBM分析解决方案部署了一套早期监测模型，实现了更为快捷的次品检测流程。现在每年可以节省一亿三千万美元的维修费用。

通过了解设备性能的现实情况，各个行业的组织都能在生产体系、供应链以及销售网络中预测潜在的故障或事故，同时改善运作效率，并通过积极的响应来预防或减轻潜在危害，提升客户满意度。

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