数字化转型推动化工行业创新

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化工行业的创新需要数据,但也需要一个有效管理数据的平台;而目前的方法还远远不够。如果投资硬件以支持 20% 效率的提高,意味着能更快地向客户提供更多产品,并且对产品质量更有信心,那么企业就不会再犹豫了。然而,真正的 数字化转型 根据所执行的工艺,可轻松获得 20 - 75% 的效率。

虽然数字化转型在化工行业的许多公司中都是一个日益增长的趋势,但正确的方法才能将公司的数字化和创新水平提升到一个新的高度。让我们来看看为什么数字化转型如此重要,以及如何让企业更接近目标。

从短期和长期的角度,思考您的企业可以在多大程度上实现转型。今天就确定一个能带您实现转型的平台。2018 年,全球化工行业的研究与创新(R&I)支出达到 $502 亿美元,几乎是 2008 年的两倍。该行业的创新不仅确保了其未来的发展,其产品和技术还促进了许多下游价值链的创新。考虑到创新在这个不断增长的行业中的作用,投资研发和创新以及数字数据管理平台可以带来巨大的收益,包括最大限度地降低成本和简化产品开发流程。

一个新颖的问题:数据太多了

阻碍创新的因素之一是研究人员要处理的信息太多。为实现流程自动化而对硬件和技术进行的投资,保证了来自实验室设备和联网传感器的数据流源源不断。但接下来会发生什么呢?这些数据能被利用吗?面对产生的大量信息,我们既没有时间也没有人力对其进行分析,更不用说洞察新产品开发了。

以不同格式进入工作流程的信息使问题更加复杂。Crowd Flower 的一项调查显示,数据科学家可能要花费 80% 的时间来整理信息:清理、整合和格式化,以便使用。因此,企业面临的数据比以往任何时候都要多,却无法对其进行分类。

如今,化工行业的公司正在投资数字化转型,以帮助组织和分析超负荷的数据。但是,要最大限度地分析和连接数据,以获得突破性的洞察力和创新力,还有很长的路要走。如果企业想从数据中获得最大价值,就需要提高数据管理能力,以支持对正在开发的早期产品进行分析,并将其与之前开发的产品进行比较。试想一下,您开发了一种新产品,其中使用了一种更具可持续性的成分,而这种成分在开发过程中已被确定为可替代非可持续性替代品的合适成分。现在,想象一下识别整个企业中使用旧配料的所有产品,这将为您的企业提供机会,推动整个产品系列实现更高的可持续发展性!

第一步是建立一个研发管理平台,以存储有背景的信息。第二步是实施基础设施,将信息连接起来,打破信息孤岛,使信息易于访问,并在应用程序之间移动数据,同时保证数据的完整性。有了中央数据库,研究人员就可以随时随地访问数据,从而鼓励全球范围内的项目开放合作。它不仅能消除孤岛,促进跨部门分析,还能支持全球创新机构和大学网络,提高洞察力。

例如,要了解无机催化剂的性能,就必须了解其成分数据以及催化剂的开发过程。如果这两个
在不同的国家,不同的机构保存着不同的信息,研究人员需要花费时间和精力才能找到答案。但是,有了一个单一的集成平台,就可以即时访问和查看信息的来龙去脉,从而节省了分析数据的时间,而不是搜索信息的时间。

过时的技术阻碍创新并增加成本

获得安全和性能证书需要数年时间,而且成本高昂。除了漫长的生产时间外,制造商还必须应对该行业带来的风险。责任问题代价高昂,而产品失败的风险又阻碍了创新之路。为了防范责任风险,制造商需要对产品进行大量测试,从而增加了开发成本。事实上,责任保护是生产新产品的最大成本之一。
简单到难以辨认的注释都会产生连带影响--如果注释无法读取,就会导致数据完整性问题,进而引发责任问题和返工。重做测试会延误项目,使用更多材料会增加总成本。
事实上,据估计,返工占项目成本的比例高达 40%。第一次就把事情做对是企业的另一个主要动力,因为这些效率的提高降低了每项研究的成本。数字化研发数据采集可确保第一时间采集数据,确保数据可读、可查错、可搜索、可分析和可安全共享。存储的数据具有丰富的上下文,有助于深入了解下游数据湖和 Al 应用程序。

数字化转型带来企业洞察力

许多公司已开始引导其组织向数字化转型的方向发展,但在行业的不同部门中,分布仍不均衡。政治和消费环境瞬息万变,加快创新的压力与日俱增。使用过时的 "模拟 "研发数据管理技术的公司注定要失败。胜出者将充分利用数字平台的效率。

那些已经实施了更全面数据管理方法的公司已经看到了实实在在的好处--研发速度至少提高了 20%。通过实施单一、集成的技术层来改造数字化计划是一个良好的开端。
通过采集可搜索的结构化数据,您已经看到了好处。根据上下文保存数据,并按照业务术语进行存储,意味着不会出现转录错误,任何偏差都会被标记出来,您还可以根据上下文搜索信息。最初,每位科学家每周可节省 2-4 个小时。

现在,想象一下再向前迈进一步--实施流程执行,实现系统集成,消除错误,从而为您的组织平均每周为每位科学家节省 5-7 个小时。您在数字化转型之旅中走得越远,投资回报就越多。很快,您就可以利用数据湖迈出下一步、 机器学习 和艾尔。不过,这些话题我们下次再聊。

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