工业数字化转型的最新趋势

我们谈论智能工厂来命名那些将传统制造与技术和数字世界的优势相结合的公司 . IA、区块链、机器学习或 IIoT 等工具已经在指导各种规模的公司的工业数字化转型。但我们究竟从这里去哪里？我们分析了引导这种转变的趋势。

未来几年的工业数字化转型

实现优化生产

由于新技术的不断涌现，工业数字化转型意味着不断变化。从这个意义上说，公司必须在所有领域向灵活性发展。在工业领域，正在开展工作以确保应用适当的技术可以缩短从做出决定到在工厂应用之间的时间 .这优化了生产时间。

此外，预测分析可以帮助公司了解他们的设备和机器是如何工作的，以及它们为什么会停止。因此，可以预测那些反映在不必要成本中的生产故障 .

作为额外的好处，IIoT 和机器学习将使公司能够显着节省成本 .例如，能够监控您的燃料使用或引擎状态的机器只是时间问题 .从这个意义上说，工业数字化转型意味着生产力和绩效的提高

产品加工

新的市场范式 标志着消费者不再是消息的被动接收者，而是通过不同的平台让自己听到。任何领域的公司都必须听取他们的意见并采取相应的行动。

这种新系统很难在工业世界中应用。几年前，在汽车行业等领域制造定制产品是不可想象的。然而，工业数字化转型使工厂能够生产定制产品 与生成批次的方式相同。

ERP、CRM 和客户体验映射等工具使工业公司能够访问有关整个供应链的信息并对其产品做出决策。因此，横向决策是工业数字化转型的一部分。

5G 的最终到来

虽然多年来一直在谈论 5G 技术的实施，但2020 年将是其潜力显而易见的一年 .该技术不仅将负责提高宽带速度，还将负责工业数字化转型和智能城市的深刻变化 ，以及其他应用程序。

在其工业应用中，5G 将允许所谓的智能制造：活动的集中跟踪、云的使用或质量检测将增加。

以分析为主要竞争优势

从 2020 年起，数据分析将成为工业数字化转型中最显着的趋势之一。 收集和分析客户数据 并应用其经验教训将是未来几年的基调。

事实是，工业公司将面临一个现实：竞争对手已经在使用数据分析，而那些不使用的将变得过时。此过程允许访问有关产品产生的机会和问题的有价值信息。

人工智能和机器学习增加数据分析结果

各类公司已经在使用数字数据分析工具来探索工业数字化转型提供的选择。由于流程数字化，加快生产、了解哪些机器需要维修或监控库存状态是一些更容易了解的数据。

机器学习和人工智能更进一步。它们允许分析大量数据，不再需要将整个分析师组分配到这些工作中，并将分析信息所需的时间减少到仅仅一小部分，而以前可能需要几个月的时间。今天的算法不仅速度更快，而且能够处理大量数据 .

除其他外，这使机器能够从数据中学习并做出相应的决策。所有这些都是为了能够解决和自动化流程 比如上一段提到的未来几年。

区块链

与 5G 技术一样，区块链在很多层面（也适用于工业数字化转型）一直被认为是一种巨大的颠覆，但在密码系统之外仍然没有提供明确的结果。这将在 2020 年发生变化。

预计许多领域将取得巨大进展，例如食品安全、知识产权或房地产管理 . IBM 等巨头已经就这项技术及其在工业中的应用的发展方向提供了线索，例如汽车行业、银行服务或敏感数据保护。

联网汽车、自动驾驶无人机和智慧城市将成为现实

5G等技术的全面发展也将让人们谈论已久的其他趋势真正爆发。 Testa 和优步已经在开发联网和自动驾驶汽车，而亚马逊则越来越接近使用自动驾驶无人机进行运输。同样，生成智慧城市的步骤使我们更接近这一现实。

工业数字化转型将涉及了解如何将这些想法和创新应用于工业和制造业，从而产生更高效的流程。

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