预测性维护如何驱动制造业数字化转型
如何适应数字化转型
制造业数字化转型趋势众多：增材制造、联网设备、云服务等助企业在多变世界掌控局面。许多公司谈论数字化转型，但近期事件表明技术仍受传统因素驱动：自然资源、人口、疾病。我们已探讨 3D 打印如何驱动转型。以下快速回顾预测技术推进制造业、当前加速行业迈向数字化未来的驱动力。后续将探讨数据、仪表盘、云计算对转型的影响。
预测性数据：灵活与快速
预测性维护通过数据显示机器何时需维修，价值已被验证。预测性维护概念由来已久，常是展示新技术采纳投资回报率 (ROI) 的相对容易切入点。但随着数据集积累，预测能力可挖掘更多价值。企业渴望灵活快速调整以适应市场需求。实施预测性维护有自身挑战，后续文章将探讨挑战与最佳缓解实践。数字化转型提升灵活性的同时，企业需技术预测未来市场需求以保持领先。需求规划是企业保持领先的另一预测工具。可论证：需求规划是早期社会制造日历、追踪季节的方式。例：用类似技术结合天气数据管理抗过敏药供应链至药店。天气数据配合预测软件可判断何时、何地、何种过敏可能爆发。这技术让企业主动响应市场需求而非被动反应。这只是将真实数据与资源、人口匹配构建高效商业模式的简单一例。
数字化加速器
数字化转型助力产业，但企业仍需证明成本与 ROI。企业家和投资者会问：这解决了什么问题？
判断技术采纳速度与范围，不应聚焦设备与方案，而应聚焦问题。往往问题越大，行业采纳方案越快。例：近期 COVID-19 成为全球最大数字化转型驱动力之一。这不仅展示大问题的力量，也凸显资源、人口、疾病等传统驱动力的重要性。产业常聚焦成本效益高或易集成的方案。但最佳方案不一定是最聪明或最强，而是能精准快速适应当前环境的。这些范式转移时刻提醒我们：聚焦问题、不被炫酷新技术分心，往往最佳。
物联网技术