机会象限：工业 4.0 成功的四个部分

Nick Castellina，Go to Market Management 副总裁Infor，详细介绍了构成工业 4.0 成功的四个部分...

工业 4.0 已经到来，成功的制造商正在利用云、数据分析、人工智能和物联网等技术来连接人员、流程和数据，以实现智能制造。不幸的是，许多人正在进入工业 4.0，其技术系统和业务流程更适合过去的时代。现在是制造商实事求是地审视他们当前的运营并确定他们是否拥有合适的技术来激活在工业 4.0 中实现业务成功所需的运营战略的时候了。

制造商可以通过关注四个关键运营领域来开始评估他们的工业 4.0 准备情况：劳动力、业务流程、资产和客户体验。一旦开始评估，制造商可能会发现已达到生产力极限，除非实施新技术，否则不会提高。他们可能会发现他们目前还没有能力充分利用新的商业模式。他们可能会发现他们没有必要的连接来在全球、内部和外部共享和查看数据。他们还可能发现自己缺乏新一代员工所需的移动和远程工作能力，或者无法满足客户的定制和个性化需求。

更具体地说，制造商可能会发现他们支持业务的方式已经过时。他们可能有一个拼凑的系统，这些系统之间的通信效率低下，或者根本没有。流程可能拼凑在一起，造成时间、资源或材料的浪费。或者他们可能会发现他们的问题解决策略仅限于短期解决方案，导致业务系统脱节、缺乏高管支持、没有技术路线图或缺乏统一的数据策略。

通过这种严格的评估可能会很痛苦，结果可能会让人感到不知所措。然而，这段不愉快的时光对于帮助制造商制定成功的路线以在工业 4.0 中取胜是必要的。

在此评估之后，有远见的制造商可能会发现他们需要一系列新技术来支持组织计划。这些新技术将使制造商能够将智能自动化与强大的实时决策能力相结合，从而在其员工、流程、资产和客户中实现更高效的制造环境。

制造商在为工业 4.0 时代的成功做准备时应考虑四个优化机会。

机会 1

劳动力优化

制造业正面临着巨大的技能差距。经验丰富的专业人士正以惊人的速度退休，该行业很难吸引和留住新人才。当今天的许多工人进入就业市场时，数据科学和机器学习等话题可能看起来像是科幻小说。现有人员可能会觉得他们的技能与不断变化的期望不一致，这可能会增加压力并导致他们退出劳动力市场。对于新一代来说，对现代技术工作场所的期望可能会导致新员工在考虑未来雇主时将目光投向别处。此外，管理层或一线工作人员试图保留过时的组织结构和过时的职位描述可能会在生产线上造成障碍。陷入既定流程且犹豫不决的团队可能会迅速破坏整个数字化转型过程。

企业范围的现代化需要一支准备充分、接受大创意并愿意执行新策略的员工队伍。同样，对变革持开放态度可以带来组织和个人机会。建立重视创新和协作的公司文化是成功数字化转型必不可少的第一步。

有了明确定义的期望和优先事项以及反馈循环，管理劳动力资源——从入门级学员到业务部门经理——将变得更容易、更有效。技术可以帮助创造一个员工感到参与并与企业目标保持一致的环境。劳动力管理解决方案以及现代 ERP 解决方案中的功能可以帮助制造商：

• 通过基于角色的仪表板访问相关的及时数据
• 识别、吸引、留住和利用顶尖人才
• 提供对工作说明的移动访问权限，以扩展其服务业务

为确保顺利过渡到新的数字概念，需要对员工进行教育并给予参与决策的机会。帮助员工理解总体目标是第一步。接下来是展示其价值并概述其好处。最后，用技术工具武装人员将改善他们自己的工作经验，并很快向他们展示在工作场所接受技术的优势。

现代 IT 解决方案，从劳动力管理解决方案到报告和分析，将帮助组织规划资源的使用和控制劳动力成本，同时还能增强员工体验。数字化可以改变制造商的工厂，并为未来的增长奠定坚实的基础。最重要的是，从创建变革文化开始，将确保更大的数字计划成功启动。

机会 2

流程优化

使用 AI 识别效率低下并自动化工作流程

几乎所有糟糕的决策制定和效率低下的根本原因是糟糕的数据单独采访人们以找出数据集中的价值会提供错误的机会并且非常耗时。人工智能可以分析系统以识别潜在的瓶颈，发现实施或加强最佳实践的地方，并寻找机会来改进和自动化重复性任务。这种强大的技术为业务流程带来了透明度，并揭示了可能阻碍组织实现更高水平的绩效和客户服务的低效率。

选择有助于整体规划的业务软件系统

在当今瞬息万变的环境中，竞争可能非常激烈，花费较长时间来获得采购批准或清楚地了解库存水平可能会产生深远的影响。制造商、承包商和供应商需要充满信心地采取行动，抓住机会窗口狭窄的机会。

提供对所有业务流程的可见性的整体方法将为制造商提供更高的透明度和做出明智业务决策的能力。这可以通过在一个系统中整合软件或实施两层 ERP 战略来实现。通过两层 ERP 战略，工厂可以专注于运营该地点所需的运营业务系统，而总部可以专注于财务管理和其他必要的系统，以实现整个组织的运营。

无论制造商选择哪种策略——单一系统或两层 ERP——他们都将受益于财务规划、需求预测、生命周期定价、分类规划、补货优化等的综合视图。机器学习的加入为供应链的每个环节带来了精准度，人工智能可以根据实时市场数据感知、预测和满足需求。

连接到商业系统网络以在全球范围内跟踪材料

供应链的数字化转型依赖于可见性和信任的坚实基础；信任供应网络，并相信公司将能够随时随地交付货物。然而，转型并非易事，对供应链的任何投资都必须取得可衡量的成果。

商业网络将企业连接到其整个供应链——从供应商和制造商到经纪人、3PL 和银行——为增强供应链可见性、协作和预测智能铺平了道路。

通过采取分阶段的数字化转型方法并在整个供应链中建立更大的连通性，企业可以为实现完全互联的未来铺平道路，同时仍然能够应对他们目前面临的最大挑战。

机会 3

资产优化

技术正在快速变化，制造商很难掌握最新的创新。由于当今对扩展资源和保持当前系统运行在高峰期的期望很高，制造商需要他们可以获得的每一种节省时间的工具。各种技术在效率和生产力方面的潜在收益可以帮助制造业务顺利运行。经济实惠的传感器可以监控设备以发现停机的早期预警信号。利用物联网将来自这些传感器的数据连接到企业资产管理系统，可以及早发现性能问题，从而在产生重大影响之前及时进行干预。这些传感器产生大量数据，达到了巨大的数量和复杂性。必须对具有时间和地点背景的数据进行排序，以使其具有意义。没有分析，它是无用的。预测分析使用人工智能和机器学习等嵌入式功能来识别模式并应用数据科学算法来预测未来事件。在资产维护的成熟度模型中，规定的方法被认为是最优的。这在后数字时代将更加重要。在这种方法中，先进的企业资产管理解决方案提出了预防策略，规定了如何采取行动并预测结果。规范性维护使用预测科学和算法来提供对未来的一瞥，并预测如何优化资产的性能。例如，工厂维护团队、资产经理、公用事业和设施经理敏锐地意识到与能源相关的大量成本以及它在工业工厂和商业设施的平稳运行中所起的关键作用。事实上，随着能源成本不断上升，能源消耗正日益成为注重成本的资产维护团队的重点。收集的数据可以指出节省的机会以及资产健康状况的指标。技术可以帮助监控能源使用情况，为管理人员提供管理这一主要费用的宝贵工具。

机会 4

客户体验

从历史上看，制造业一直以“要么接受要么放弃”的商业模式而臭名昭著。几十年来，离散制造的盈利模式是创建尽可能少变化的产品库存。从果汁和软饮料到啤酒和奶酪，加工制造商可能会依赖几十年来保持不变的配方和成分。分销商和零售商有责任与客户互动，听取他们的反馈，并与制造商合作发起任何更改或创新以改进产品。直接反馈很少到达坐在绘图板上设想新版本的设计师、工程师和产品开发团队。工业 4.0 时代改写了客户参与的规则。客户期望丰富、引人入胜的体验和高度定制的交易。领先的制造商正在实施能够为其客户提供无缝体验的技术。

人工智能可以为业务流程带来透明度，并揭示阻碍组织实现更高绩效水平的低效率。

自动报价和客户自助服务网络可在全球范围内跟踪材料

制造商必须将客户带入设计过程，即使客户可能没有技术语言来轻松地与专业产品设计师分享他们的想法和概念。制造商可以通过为客户提供实用且基于最佳实践的设计参数的解决方案来帮助弥合这种沟通差距。这种环境让客户可以自由定制和提交他们的产品创意，并为产品设计师提供一个有效的起点来构建生产所需的技术规范。

配置价格报价 (CPQ) 技术在这个阶段很有帮助。它可以通过类似于 Google 等工具的高级可视化产品目录和搜索功能来帮助促进定制订单流程，并指导客户完成隔离精确产品、选项和配置的过程，以满足他们的独特需求。通过预先构建的帐户规则和兼容性限制，CPQ 工具可以限制客户只为从制造商的角度来看可行的最终产品创建订单，同时仍为客户提供选择和灵活性。

An integrated approach between the CPQ and ERP systems ensures coordination between all disciplines and specializations within the enterprise. Breaking down organizational silos as the quoting process crosses department boundaries allows for a more timely and automated production of a quote, ultimately delivering a more seamless experience for the customer.

Enable a subscription-based business model network to track materials globally

Data insights generated from the IoT enable manufacturers to turn a traditional product offering into a service. This new customer-centric feature becomes a differentiator, adding value, building relationships, preventing commoditization, and adding profits.

Leading manufacturers are adopting a subscription-based business model, which creates a recurring revenue relationship by charging customers a regular, generally time-based fee. Although this business model is relatively complex, manufacturers can manage it by taking advantage of modern technology.

This approach allows manufacturers and distributors to increase their focus on customer experience while positively impacting their bottom line.

Chart a Course for Industry 4.0 Success 

Industry 4.0 is forcing manufacturers to take a comprehensive look at how their operations are equipped to address today’s top challenges, including the talent shortage, inefficient business processes, supply chain complexity, asset management, and meeting customer demands. Manufacturers who are all-in on new technology adoption are transitioning beyond proof of concept projects and are now focused on building repeatable use-cases.