在 40萬億美元的 GDP總量中，制造業占了 半以上，制造空間也不小。制造業在成為 上 大的市場的某個地方，出現了 個具有 影響的問題：該行業每花費1美元，就會浪費20％–總計8萬億美元，占 GDP的10％。通常20％的效率損失將是 個紅色警報。
盡管制造廢料來自各種來源，但是這20％的廢料實際上并不是作為 個行業進行制造而產生的物理廢料（這本身就是 個主題）。我說的是經濟浪費：可以說，由于制造過程效率低下而不必花費的金錢。讓我們考慮 下消費類電子產品，其中經濟浪費向量在產品從開發到生產的整個生命周期中采取多種形式。
在開發中，錯誤和實驗構成了核心的浪費載體。盡管工程團隊努力工作以將代價高昂的錯誤減少到 低限度，但他們會遇到每 個產品。有時，工程團隊會錯過某些東西， 終導致零件相互干擾，或者某些關鍵的東西無法正常工作，因此必須將整個構建添加到開發周期中。注射成型工具可能在設計或制造中存在錯誤，必須予以糾正-每個工具容易造成50,000美元的錯誤，并需要數周的工具停機時間。實際上，由于擔心開發過程中的停機時間，許多團隊開始著手開發同 零件的并行版本-每個零件都產生工具成本-因為要進行實驗以確保有 個可行的計劃B或C。
在生產中，并非所有建造的單元都符合定義的規格，因此后果可能是巨大的。這些單元中的 些可以修復， 些在修復過程中損壞而變成報廢，而其他 些實際上并沒有在工廠內被捕，而是從現場獲得昂貴的回報。每個人都有購買無法開箱即用的產品的經驗–制造商發生這種故障的代價可能會過高：不僅在設備的更換成本上，而且在糟糕的產品評論中，這樣做的速度也很慢銷售，在某些 壞的情況下，還會損害品牌。另 個重要組成部分是未充分利用的人力資源。當上游工具意外停機維修時，會在整個供應鏈中引起連鎖反應。裝配線上訓練有素的操作員可能會坐在他們準備就緒的地方，但是沒有零件可用于建造。閑置的線路每小時可能會花費數千美元。
對于那些將自己的職業生涯花在制造業上的人來說，這種浪費可能感覺就像做生意的成本。該行業已經習慣于產生輻射，骨頭堆積，停機，產品發布延遲，生產流程變更以及1星亞馬遜評論。這不是因為我們要自滿。解決制造中的問題太困難了。
雖然它隨垂直方向而變化，但是在電子工業中，痛苦是尖銳的。開發新產品和大量生產它們的過程中有太多的開環–事情可能會出錯，而且如果有人知道的話，這不是常識。正如 個頂 電子品牌的 制造負責人告訴我的那樣：“我們的工廠已針對火車全部在鐵軌上行駛進行了優化-我們做得很好。 旦其中 列火車脫離軌道，我們就沒有很好的流程來了解它，它發生的原因或如何清理它。”即使收集了數據，它也很可能孤立并且通常不可用，因為網絡方面的挑戰，安全性或缺乏匯總和理解的工具。電子裝配線上的許多技術和設備（仍主要是手動的）都是單 用途的定制工具。 終，大部分過程都是被動的，對即將發生的風險視而不見，更不用說當前正在發生的問題和轉變了。今天的制造業以蠻力運作：無論如何都要進行必要的運作，導致效率低下。我知道有許多備受推崇的電子品牌，他們使用紙和筆跟蹤他們的生產投入和產出。他們對廢料，返工，成品率甚至零件消耗的某些核心指標沒有真正的了解 今天的制造業以蠻力運作：無論如何都要進行必要的運作，導致效率低下。我知道有許多備受推崇的電子品牌，他們使用紙和筆跟蹤他們的生產投入和產出。他們對廢料，返工，成品率甚至零件消耗的某些核心指標沒有真正的了解 今天的制造業以蠻力運作：無論如何都要進行必要的運作，導致效率低下。我知道有許多備受推崇的電子品牌，他們使用紙和筆跟蹤他們的生產投入和產出。他們對廢料，返工，成品率甚至零件消耗的某些核心指標沒有真正的了解是 -對他們來說，鑒定過程的轉變發生的前兩天是 部科幻的未來。
然而，作為 個行業，我們被承諾技術將提供更多。由于這個行業充滿了令人難以置信的務實和實際的人， 直支持技術進步卻沒有實現價值的“那些物聯網/人工智能人士”已淪為瘋狂的帽子制造者。總的來說，這項技術令人失望。它尚未解決核心問題：使解決問題更加容易。實際上，這些技術中的許多技術僅解決了總體問題的 小部分，例如更換人員或在沒有正確的工廠數據輸入的情況下購買儀表板軟件，無疑會給已經沉重的系統增加復雜性。
答案不是想小，而是想大。這是從整個行業的角度出發，并找出真正的問題：使制造過程中的問題更容易解決。它不僅僅是繪制 些數據的儀表板，還是支持利基用例的新技術。答案必須是整體的。它需要關注與制造相關的指標：良率，效率，正常運行時間，上市時間， 終用戶的滿意度等等。不能太不同，它需要直接適合已經在解決問題上的工程師的解決問題的工作流程–理想地加快了繁瑣的工作，以便他們可以利用他們的工程專業知識 大程度地花費時間。數據（在正確的時間提供正確的數據）將是加速這些工作流程的燃料，并且是使火車保持在軌道上的潤滑脂。
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