为新常态重新思考智能制造

本文的关键要点：

• 随着全球经济停滞，制造商有机会规划未来的路线。
• 智能制造计划越来越受欢迎，但对它们的广泛支持仍然遥不可及。
• 寻求成为数据驱动型的组织应该了解其数据收集能力的局限性。

尽管 2020 年剩余时间的制造业预测黯淡，但全球经济萎靡不振提供了制定新路线的机会。

虽然许多制造商继续希望恢复正常，但领先组织已经采取了更长远的眼光。他们进行了重组，以在充满不确定性和快速变化的消费者需求的环境中取得成功。

正如硅谷投资者 Roger McNamee 在 2004 年所写的那样，区分赢家和输家的一个因素是前者愿意“长期遵守新规则”。屈服于紧迫的暴政。”

虽然不乏有望帮助指导制造商规划未来路线的框架和技术工具，但制造商必须创造一种弹性、敏捷和数据驱动的文化来利用它们。制造商需要一个众所周知的北极星来引导他们走出当前的混乱局面。

R 思考产品和流程

前所未有的不确定性的一线希望是它提供了充足的反思机会。 Analyst Syndicate 的分析师丹·米克洛维奇 (Dan Miklovic) 表示，制造商和其他资产密集型组织应该从上到下重新考虑其运营风险。这可能包括使供应链更具弹性并确定确保工人安全的长期战略。 Appnomic 首席执行官、FTI Consulting 前顾问 Nitin Kumar 表示：“您需要做的第一件事就是让您的数字商业模式正确无误。

Miklovic 说，虽然制造商一直受到从增强现实到人工智能的技术将帮助他们证明其业务面向未来的承诺的轰炸，但技术部署停滞的制造商应该重新评估这些投资。同样，考虑自动化和高级控制系统的组织应尽量减少它们可能带来的操作风险。 DUNELM Associates 的管理合伙人 Martin Davis 警告说，允许远程访问自动化系统可以解决短期问题，但会在没有适当安全控制的情况下产生长期的网络安全漏洞。

随着智能制造计划变得越来越重要，制造商应优先考虑为其提供支持。 “最大的问题不是人们不知道该做什么。正是文化抗体可以杀死任何新事物，”库马尔说。

随着远程工作模式对工人的吸引力越来越大，制造商应该重新审视长期以来的人才获取策略。正如普华永道指出的那样，制造商传统上一直在努力解决“关于他们的行业 [存在] 仅适用于体力劳动者的几十年前的看法”。尽管许多制造商过去一直在努力寻找熟练的数据和数字技术工人，但正如麦肯锡所观察到的那样，远程工作的增加改善了人才的获取。

但是，如果组织缺乏高质量的运营数据，则发现新人才不一定会引发转型。

“首先，您必须能够访问正确的数据以支持明智的决策，”罗克韦尔自动化高级分析经理 Michael Tay 说。接下来的问题是如何自动使用数据，以便数据驱动的操作在日常流程中根深蒂固。 “许多工业设备，尤其是棕地设备，连接性有限，”Tay 说。 “但有了更新的传感器技术和连接性，添加数据收集功能要简单得多。”

尽管如此，戴维斯强调，创建数据驱动的工业系统需要的不仅仅是传感器。 “了解这些数据的背景以及如何使用这些数据至关重要，”他说。 “只有这样做，它才能成为有用的信息并推动正确的决策。”

尽管如此，数据科学工具仍有局限性。一方面，它们最适合解决易处理的问题。 Tay 说，使用现代数据工具“很难涵盖消费者需求的波动”。 “有太多无法衡量的事物和外部因素驱动着行为。”

尽管如此，许多制造商仍被迫适应消费者行为的不稳定变化。一些组织正在重组产品线，以应对医疗保健产品需求的突然增长。

面向消费者的制造商还应该问问自己，他们如何改进现有产品以应对消费者行为的长期变化。例如，制造公共汽车或火车的公司可以在车辆内创建明确的通风区域，让乘客与他人保持距离。

Ceridian 的行业咨询副总裁兼工业部门负责人 Danny Smith 在全国制造商协会的网络研讨会上表示，与制造业相关的另一个趋势是越来越强调“虚拟一切”。他预测，非接触式、虚拟现实和增强现实技术都将激增。

虽然设计新颖的产品和服务是许多制造商的首要任务，但有些制造商一旦推出就很难将其推向市场。 “数字产品或服务通常出售给 C 套件，”库马尔说。 “他们目前的销售人员通常没有能力与不同的经济买家进行这种对话，而且他们的水平与过去不同。”

制定自己的路线

在推荐北极星指标以指导制造商度过这些危机时期及之后，专家们意见不一。戴维斯指出工业 4.0 哲学，这是一种德国智能制造框架，将精益制造等方法与支持技术（如物联网、云计算和人工智能）相结合。 “这不仅仅是技术，”戴维斯说。

“工业 4.0 不必在技术上复杂或昂贵，”戴维斯说。 “它只是从关注数据开始，以做出更好的决策。” Tay 说：“越来越以数据为导向似乎是实现下一阶段绩效的非常划算的方式。

数据精通也是衡量数字计划有效性的先决条件。 Tay 说，“组织必须利用数据来衡量独立的、有针对性的指标的改进”，贯穿整个计划的生命周期。 “首先，确定业务目标，然后对它们进行基准测试并随着时间的推移对其进行跟踪。”从本质上讲，每次利益相关者做出关键决策时，都提供了使用数字资源跟踪其结果的机会。 “寻找仍然由传统或猜测驱动的重要决策，”Tay 说。 “在那里你会发现你的下一个战略计划。”

米克洛维奇说，灵活性应该是一个指导原则。 “投资计划应该优先考虑提供最大敏捷性的项目和计划，”他说。 Miklovic 强调说，许多工业组织拥有足够的数字技术来提高灵活性。 “他们只需要更有效地使用它。”

无论制造商选择什么指标来指导其转型，除非它融入组织的文化，否则它不太可能成功。 “如果你想成为一个精通数字的组织，你需要将数字嵌入到你的组织中，”库马尔说。 “如果你的组织内有一个单独的数字部门，就会产生问题，因为传统业务没有改变的动力。”