在最近发表在《工业周刊》（IndustryWeek）上的一篇文章（"将数字化转型缝进纺织品面料"）中，iot物联网，我讨论了纺织行业的数字化转型，企业网站自助建站，以及工业4.0和物联网（IoT）作为推动因素的作用。

我坚信数字化转型和工业4.0，非常需要一种特定于行业的方法。虽然一些IT使能技术可以跨行业应用，但挑战和解决方案需要领域专业知识。因此，什么叫大数据分析，我想在此强调纺织业数字化转型的一个例子。以上链接的文章讨论了更多的问题。

Getzner Textile是一个美丽的展示，解释了如何实现这一数字之旅。与许多其他工厂客户一样，Getzner也经营着来自不同供应商的机器。作为第一步，他们希望能够将他们的机器连接到跨供应商的标准化制造执行系统（MES）——通过跨单个系统的边界比较和基准信息来提高可见性、正常运行时间和效率。他们的好处包括更大的正常运行时间，更快的根本原因分析，跨维护，云服务器怎么样，质量，运营-甚至跟踪和优化他们的能源使用，以减少消耗和成本。

他们是如何做到这一点的？查看他们的故事以了解更多细节。

第一步始终是连接：连接机器和传感器，以及"免费"信息，否则这些信息隐藏在单个数据仓库中。通常这也意味着连接工厂域（OT）和业务域（IT）。

第二步是合并业务数据和运营数据。进入大数据挑战，企业信息软件，如异构数据源—从图像文件、历史数据和流式数据、文本轮班记录、维护记录以及质量和投诉信息。请记住内部供应链，包括纺织、针织、染色，以及许多联合业务，合并和拆分使可追溯性成为一个独特的行业特定挑战，例如如何将多个传感器值链接到同一区域和最终织物。

这不是一个纯粹的大数据挑战，但需要了解行业流程的合作伙伴，当然，您的运营专家也会参与进来。

第三步是应用机器学习和大数据分析工具箱来发现异常，追踪根本原因。

最后，在第四步中，这些见解与更好的维护、质量、，以及生产流程。

行动要求

您是否规划了自己的数字化转型战略？看看其他纺织客户是如何推动创新并在纺织行业取得优势的。

我个人最喜欢的是Pacfic Textiles客户案例，超越Getzer