11 November 2024

什么是数据主权（Data Ownership）？

当我们谈到数据主权（Data Ownership），不仅仅是指谁负责管理资料，还涉及如何让资料在整个组织中变得可存取并具有实际用途。

传统的定义往往集中在资料准确性、安全性和合规性的责任分配上。

虽然这些涵盖的范围很重要，但我们想更进一步——数据主权是将运营数据回归到最需要的人手中，将这些资料转化为可执行的洞察，并安全地提供给一线工作者、中阶到高层管理者的每一位人员。 它的目的是释放决策的全部潜力。

数据主权（Data Ownership）意味着拥有对运营资料的完全掌握，并将其转化为可以赋能各个组织层级决策的洞察力。
— PowerArena 对于数据主权的愿景，从这里开始

现在，我们来厘清数据主权与一些类似术语的区别。

资料治理（Data Governance）

资料治理为资料如何在组织内进行管理提供了框架——设定规则、流程和标准，以确保资料的一致性与安全性。它关注资料的收集和使用方式，而数据主权则专注于谁控制和存取资料，从而促进更动态、洞察驱动的决策。

资料治理确立了规则和流程，确保资料在整个组织内得到一致且安全的管理。

资料主权（Data Sovereignty）

资料主权指的是资料存储的位置及其受哪些当地法律的约束。这更多是一个法律问题，确保资料符合其所在国的法律要求。与此相对，数据主权则关注于如何利用这些资料来推动业务发展，无论资料储存在哪里。

资料主权确保资料受到存储地点国家或地区法律的管辖。

有了这样的新观点，我们将探讨数据主权在智能制造中扮演的关键角色，如何赋能团队和领导者做出改变未来运营的明智决策。

制造业中的数据主权（Data Ownership）

在工业 4.0 的时代，资料不再仅仅是一种技术资产——它是驱动卓越运营的关键力量。对于工业工程师、工厂经理和高层管理者来说，完全掌控和有效利用生产数据已经不仅仅是优势，而是必需品。数据主权不仅仅是管理资讯，还是让资料变得易于存取和使用，赋能整个团队，并将其转化为可执行的洞察，从而做出更好的决策。

当制造商完全拥有自己的生产数据时，他们便能释放出更聪明的决策、提高运营效率，并取得长期的竞争优势。

为什么数据主权（Data Ownership）如此重要？

“ 在贸易战之后，大部分企业需要将供应链移出中国，不论是搬回母国或迁至新地点，迁移到东南亚、印度或墨西哥，会带来显著的制造效率及良率挑战，这些问题可能需要透过AI解决方案来克服。 ”

制造业获得数据主权（Data Ownership）的挑战

“ 技术基础设施存在缺口——数据不是缺失就是分散。他们也需要数据治理，来决定哪些数据可以使用、如何使用，并建立规范以增加数据的可使用性。  ”
—PowerArena CEO Ken Law （PowerTalk 网路研讨会：立即至 Bilibili 观看）

虽然数据主权的好处显而易见，但要实现对数据的完全控制也伴随着一定的挑战，尤其是在复杂的制造环境中：

数据碎片化

制造运营通常涉及来自多个系统的数据，这可能导致数据碎片化。如果没有统一的系统，难以保持数据的一致性控制。

合规与本地化

制造商在多个地区运营时，需遵守不同的法律和监管规范，使得数据主权变得更加复杂。

偏见与有限的视角

如果只有少数人控制数据，决策可能会受到偏见的影响。将多样化的观点纳入数据治理策略有助于确保决策的公正性与平衡。

AI 视觉：实现智慧工厂数据主权的关键

在智慧制造中，数据主权取决于是否能够取得完整、客观且可执行的生产线信息。AI 视觉系统正是实现这一点的关键。

人工检查收集的数据，可能会不一致、有限且有主观性，但 AI 视觉不同，它能够捕捉到完整的、实时的、准确且客观的数据。这些系统 24/7 不间断地运行，将过去难以数位化的人为行为动作转变为清晰的、可执行的洞察。

实时检视

AI 视觉能够不断从生产车间收集数据，实时跟踪人员活动、机器性能和运营瓶颈。这种不间断的信息收集，确保不会遗漏任何数据点，提供了一个完整的运营图景。

不再需要手动缓慢地查找错误，制造商能够快速识别效率低下或潜在问题，从而及时采取行动，避免停机或昂贵的延误。

生产透明度

加入由 AI 视觉补足的生产数据在一个统一的平台上，为组织内部的各个层级提供生产透明度。这和需要解释和验证的碎片化数据系统不同，AI 视觉能够实时提供客观数据。无论是操作人员、IE 工程师、厂长还是高层管理者，现在有了一个标准的数据平台，让所有人能一致查看最准确的数据，在同个利基点上进行讨论决策，减少沟通不畅。

这种透明性不仅能够在组织内部建立信任，还能让供应商或其他外部合作伙伴放心，让制造端可以展示运营的可靠性与完整性。

数据可追溯性

AI 视觉系统创建了一个完整的、生产线上所有事件的可追溯历史记录。每一项操作、机器状态或员工任务都会被捕捉并记录，允许制造商追溯任何事件的来源，帮助品质控制、流程检视或合规性。

在这种可追溯性下，识别任何问题的根本原因变得非常简单，无论是流程有缺陷，还是特定的突发事件，现在可以获得传统数据收集无法提供的深层洞察，数据可追溯性成为持续改善和保持高生产标准的关键。

保持竞争优势——AI 视觉支持的数据主权

对于希望在工业 4.0 时代中脱颖而出的制造商来说，数据主权不仅仅是运营上的必须，它还是一个战略优势。要实现真正的数据主权，需要一个能够收集完整、准确、实时数据的系统，提供人工检查无法比拟的客观视角。这就是 AI 视觉平台 PowerArena HOP 人因作业平台的作用所在。

透过 PowerArena HOP 人因作业平台，制造商能够掌控其运营数据。平台无缝整合 IoT 设备，提供全面的生产活动视图。直观的仪表板呈现清晰的节拍时间图表、根本原因分析及工作站视频回放——这些都是管理者的关键工具。这些功能让管理者可以快速找出瓶颈，了解延迟原因，并详尽回顾过去事件，从而支持更快、更精准的决策。透过数据集中整合，他们能够追踪趋势，找出改进空间，并主动解决问题。

HOP 人因作业平台透过捕捉每个人工作业细节、机器性能和工作流程模式，将以往难以数位化的信息转化为可操作的洞见。平台提供 24/7 检视及统一平台，使数据主权变为可能，让团队做出更智慧、更迅速的决策。透过 AI 视觉技术，制造商实现全面的可视性与追溯性，释放数据的力量，以提高效率，并在当前市场中保持竞争力。