有什么让你在这里不会让你在哪里。这句话可能是了解采用和缩放技术差异的关键。高管已经看到了如何集成AI和IOT等新技术增加了价值但是小姐里程碑和ROI估计。以下内容将审查高管如何利用机器数据来实现商业智能，以达到下一步。
制造业的目前的一个驱动因素是使用技术来增加生产和降低成本。许多早期项目专注于连接和机器数据．虽然机器数据项目可以显示承诺，但它可能无法满足预期的投资回报率或具有相似结果的规模。这通常是因为飞行员计划的目标旨在朝着该单一项目进行控制。
高管应该知道机器数据项目如何在本地符合目标，但考虑局部成功将如何影响其他利益相关者。虽然了解机器数据如何适合更大的图像，但新技术可能不会在业务水平上产生变化，直到实现了一定百分点的采用或N值。下面我们概述了推出试点计划时应该考虑的内容。
知道你的目标，为什么他们很重要。考虑多个项目（只有几个，而不是几十），可以在理解影响更高层次的商业智能的可能性时显示最大的影响，如果它成功或失败。
记录您的工作流程，资源和其他关键性能指标，以识别快速集成技术以获取机器数据的区域。了解获得足够的数据以获得准确的结果来提出明智的决策需要多长时间。明智的决定包括两套结果 - 确定试点是否成功的时间，以及需要多长时间或收养量收集更高业务功能的机器数据．
该陈述可能是动态和快速不断发展的行业中最具破坏性的陈述。但是，这有一些真相。不要以摧毁传统设备的假设，或者将所有内容连接到新的，最先进的设备。遗留设备仍然可以连接！
遗留设备或网络可能仍然提供价值。更新它们可能会花钱减少回报，当钱可以走向一个提供更好的投资回报率的区域。请注意与遗留设备合作的新技术，以扩大您已经拥有的内容。
高管提供领导者，但让管理人员做他们所知道的最佳。谈到创新时，从上下支撑，但从自下而上建立。虽然一位高管可以设置步伐和方向，但是管理人员可以更好地了解架构和工作流程，以便逐案决策。
技术采用的趋势是寻找易于确定ROI或有形益处的解决方案，例如预测维护。如果高管看不到业务目标，机器数据可能留在工厂地板上。在业务级别进行快速，知情的决策可能包括来自公司外部的数据 - 销售，供应链以及竞争对手正在做的事情。但试点计划提供有机会开始看到机器数据如何相关的...
常见的误解是需要处理机器数据以便在业务水平上使用。公司为先进软件投入了资金，以试图过滤业务分析数据。但是，定制解决方案可能是昂贵的，需要很长时间才能开发，并且无法灵活或容易适应一旦到位。
一定尺寸适合 - 全部或现成的解决方案可以快速集成，但也可以限制。找到更多混合解决方案，可在入门时提供模块化和可定制的软件。寻找提供软件作为服务（SaaS）的技术提供商，提供动态仪表板，以及能够减轻边缘和云机数据的微服务。混合解决方案使得可以根据需要快速启动并使用自定义功能进行调整。
SaaS采用实时机器数据，警报和通知很好，用于保存车间移动，而关键性能指标（KPI）和企业资源规划（ERP）等附加功能，请帮助留在大局，驱动供应链库存，帮助高管做出明智的业务决策。
总体而言，高管必须支持创新和驱动公司文化，以利用机器数据分析。毕竟，数据是制造业的未来．这可以通过鼓励飞行员、培训和奖金计划来实现。创建一个员工可以分享想法或问题的沟通系统，可以帮助表明哪些计划能最有效地激励员工。在某些情况下，公司引入了游戏化或黑客马拉松等竞赛，以吸引和教育员工。记住，把你带到这里的东西，不会把你带到你要去的地方。面对明天的目标，不要固守昨天的解决方案。
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