盡管如此，能帶來巨大收益的分析、移動解決方案和自動化創新正迅猛發展。對我們而言，金屬分析儀的快速、簡潔和便利使工作人員能夠在一個工作日內進行數千次讀數，我們還需要適應速度。

數字創新

麥肯錫發布的關于“發現金屬行業的數字機會”的報告確定了數據將在金屬企業發揮重要作用的四個關鍵領域：

•     高級分析和人工智能

尤其對于各類生產和維護數據集而言，其推動了超過50%的數字應用總收益。金屬行業從業者可使用我們的儀器隨時從工廠車間周圍或多個現場的儀器群中獲取測量數據；可在云中實時獲得相關結果和報告。

•     機器人技術和自動化是重大改進驅動因素

通過消除對非決策功能的人為干預，機器人技術和自動化已額外貢獻了20-30%的總改進機會。我們已知曉合作機器人、全天候工廠車間和工廠車間中的云端機器人與人類一起工作，以進一步提高過程控制和穩定性。我們的儀器已經為此做好準備。

您可在我們的“機器人的興起：我們在金屬制造業看到的三個主要趨勢”博客中了解更多內容。

•     過程數字化和軟件自動化提效

這一切都是為了提高制造、維護和后臺流程效率，使配備移動設備的員工可隨時獲得指令和數據。預計EBITDTA增幅可能高達20-30%。           

•     開發真正的潛力

對我們而言，設備本身的設計旨在提高工業過程的效率，從而通過連接和交換數據、遠程報告和儀器診斷以提高生產率。

信息為王

人們認為，在過去十年中產生的數據比整個人類歷*的數據還要多。IBM于2017年開展的一項研究強調，近90%的數據均在過去兩年中產生。

信息能嚴重影響金屬行業的一個原因在于數據能夠使制造質量保證和控制過程更簡單、更快速。然而，盡管可用數據量非常龐大，但問題在于制造商如何將其轉化為有價值的東西。

雖然所收集到的絕大多數數據均已被納入常稱為“數據湖”的結構，但所分析的數據可在許多方面幫助制造商，包括：

1.    通過在過程的早階段識別缺陷以提高產品質量。

2.    通過機器故障預測和診斷實現及時的預防性工作、減少停機時間，以及降低對業務造成嚴重損害的突發故障風險。

3.    通過使用大數據進行預測分析以降低成本，從而縮短質量保證過程。

無論身處何種行業，各企業都需依靠數據實現繁榮發展。因此，我們提供專門設計的軟件，可確保用戶在基于云的服務中簡單快速地發送、存儲和檢索分析結果。

我們都需要依靠數據實現茁壯成長

日立推出的ExTOPE Connect是一款基于云的數據存儲應用程序，可自動記錄并存儲分析結果。從為我們的客戶提供分析數據表，到遵循ISO和其他過程關鍵認證要求，這些測量對于內部質量控制至關重要，例如發現生產線乃至整個制造工廠的趨勢。