机遇象限：工业4.0成功的四大支柱

Infor市场推广管理副总裁Nick Castellina详述构成工业4.0成功的四大部分。

工业4.0已至，成功制造商利用云、数据分析、人工智能、物联网等技术连接人、流程、数据，赋能智能制造。遗憾的是，许多企业带着适合过往时代的技术系统与业务流程进入工业4.0。现在是制造商审视当前运营、确定是否具备激活运营策略以在工业4.0实现商业成功的正确技术的时刻。

制造商可通过聚焦四大核心运营领域评估工业4.0就绪度：劳动力、业务流程、资产、客户体验。开始评估后，制造商可能发现：生产力极限已达、除非实施新技术否则不再提升；无法充分利用新商业模式；缺乏全球内外部数据共享查看的必要连接；缺新生代工人所需移动远程工作能力；无法满足客户定制个性化需求。

更具体地，制造商可能发现支撑业务的方式过时。可能有拼凑系统相互低效沟通或完全不通。流程可能拼凑而成，造成时间、资源、材料浪费。或发现解决问题策略局限于短期方案，导致业务系统割裂、缺乏高管买单、无技术路线图、无统一数据战略。

经历这一严格评估可能痛苦、结果令人不知所措。然而，这种不适期对制造商规划工业4.0制胜航向是必要的。

评估后，前瞻制造商可能发现需要一组新技术支持组织举措。这些新技术将使制造商结合智能自动化与稳健实时决策能力，在劳动力、流程、资产、客户四维度创造更高效生产环境。

制造商备战工业4.0成功应考虑四大优化机遇。

机遇 1

劳动力优化

制造业面临显著技能鸿沟。资深专业人士加速退休，行业难吸引留住新人才。许多当今工人进入职场时，数据科学与机器学习似科幻。现有人员可能感到技能组合与不断演进的期望错位，增添张力导致离职。新生代对现代技术职场期望，可能让应聘者考虑未来雇主时另寻他处。此外，管理层或一线工人试图保留过时组织结构与陈旧职位描述，会制造后续路障。锁定固定流程、犹豫开辟新路的团队能快速使整个数字化转型脱轨。

企业级现代化需要准备好、乐于接受大想法、愿意执行新战术的劳动力。同样，对变革持开放心态能产生组织与个人机遇。建设重视创新协作的企业文化，是成功数字化转型必要第一步。

期望优先级清晰、反馈回路到位后，管理劳动力资源 —— 从初级培训生到业务单元经理 —— 将更容易有效。技术可帮创建让人员感到投入、与企业目标对齐的环境。劳动力管理解决方案、现代ERP内功能，可助制造商：

• 通过基于角色的仪表盘获取相关及时数据
• 识别、吸引、留住、利用顶尖人才
• 提供移动端作业指令拓展服务业务

为确保平滑过渡到新数字概念，劳动力需受教育、获参与决策机会。帮助员工理解总体目标是第一步。其次是展示其价值、勾勒收益。最后用技术工具武装人员，改善自身工作体验、很快亲历接受职场技术的优势。

现代IT解决方案，从劳动力管理解决方案到报告分析，将帮组织规划资源使用、控制人工成本、同时提升员工体验。数字化可转型制造商工厂、为未来增长奠定坚实基础。最重要的是，始于创造变革文化，将确保更大数字化举措成功起步。

机遇 2

流程优化

用AI识别低效与自动化工作流

几乎所有糟糕决策与低效的根因是坏数据。逐个访谈人员挖掘数据集价值，既易出错又极耗时。AI可分析系统识别潜在瓶颈、发现实施或强化最佳实践之处、寻找改进自动化重复任务机会。这项强大技术为业务流程引入透明度，揭示阻碍组织达更高绩效与客户服务的低效环节。

选择支持全局规划的业务软件系统

竞争激烈的快变环境中，花费漫长时间获采购批准或清晰库存视图，后果深远。制造商、承包商、供应商需满怀信心行动，抓住可能窗口期短的机遇。

提供全业务流程可见性的整体方法，将给制造商更高透明度、支持明智商业决策。可通过单一系统整合软件或实施双层ERP战略达成。双层ERP下，工厂聚焦运营该地点所需业务系统，总部聚焦财务管理及运营组织整体所需其他系统。

无论制造商选单一系统还是双层ERP，都将受益于财务规划、需求预测、生命周期定价、品类规划、补货优化等整合视图。机器学习增加精准度，AI基于实时市场数据感知、预测、履行需求，作用于供应链每个节点。

连接商业系统网络全球追踪物料

供应链数字化转型依赖可见性与信任坚实基础；信任供应网络、信任公司能随需随地交付。然而转型非易事，供应链任何投资须交付可衡量结果。

商业网络连接企业至其全供应链 —— 从供应商、制造商到经纪人、3PL、银行 —— 为增强供应链可见性、协作、预测智能铺路。

通过分阶段数字化转型、构建跨供应链更强连接，企业可在应对当前最大挑战的同时，铺平通往完全互联未来之路。

机遇 3

资产优化

技术快速变化，让制造商难紧跟最新创新。今日对延展资源、保持现有系统峰值运行的高期望下，制造商需要每个省时工具。各技术潜在效率生产力增益能让制造运营平滑运行。平价传感器可监控设备预警停机信号。利用IoT连接传感器数据至企业资产管理系统，实现性能问题早期检测、及时干预、避免重大后果。这些传感器产生海量数据，达惊人体量与复杂度。数据带时空语境须排序才有意义。无分析则无用。预测分析利用嵌入式AI与机器学习识别模式、应用数据科学算法预测未来事件。资产维护成熟度模型中，处方式方法被视为最优。后数字时代这更重要。此法下，先进企业资产管理方案建议预防战术、规定如何行动、预测结果。处方式维护用预测科学与算法窥见未来、预判资产绩效优化路径。例如，工厂维护团队、资产管理者、公用事业、设施管理者敏知能源成本巨大、其在工业厂商业设施平稳运行中关键角色。事实上，能源成本持续攀升，能耗日益成成本意识资产维护团队关键聚焦。数据收集能指向节约机会、也作资产健康指标。技术助监控能耗、给管理者管理此大笔开支的宝贵工具。

机遇 4

客户体验

历史上制造业以“要么接受要么放弃”商业模式著称。数十年来，离散制造盈利公式是创建变异最小的库存型产品。流程制造商可依赖数十年不变的配方成分，从果汁汽水到啤酒奶酪。分销商零售商负责与客户互动、听取反馈、与制造商发起产品改进变革创新。直接反馈罕见触达绘图板前的设计师、工程师、产品开发团队。工业4.0时代重写客户互动规则。客户期待丰富引人入胜体验、高度定制交易。领先制造商实施技术交付无缝客户体验。

AI可为业务流程引入透明度、揭示阻碍组织达更高绩效的低效。

自动化报价与客户自助网络全球追踪物料

制造商将客户引入设计过程至关重要，虽客户可能缺技术语言轻松与专业产品设计师分享想法概念。制造商可用基于最佳实践的实用设计参数帮客户跨越沟通鸿沟。此环境给客户自由定制提交产品想法、给产品设计师高效起点构建生产所需技术规格。

配置-报价-报价（CPQ）技术此时助力。可用高级可视化产品目录与类Google搜索能力，引导客户隔离精准产品、选项、配置以契合独特需求。通过预置账户规则与兼容性约束，CPQ工具能限制客户仅创建制造商视角可行的最终产品订单，同时赋予客户选择与灵活性。

CPQ与ERP系统集成方法确保企业内所有学科专业间协调。报价流程跨部门边界打破组织孤岛，实现更及时自动化的报价生成，最终交付更无缝客户体验。

启用订阅制商业模式网络全球追踪物料

IoT生成的数据洞察使制造商将传统产品转化为服务。这一新以客户为中心特性成差异化因子、增加价值、建立关系、防商品化、增利润。

领先制造商采用订阅制商业模式，通过定期收取通常基于时间的费用创造经常性收入关系。虽此模式相对复杂，制造商可借现代技术管理。

此法让制造商与分销商增加客户体验聚焦、同时正向影响底线。

规划工业4.0成功航向

工业4.0迫使制造商全面审视运营如何装备应对当今顶级挑战：人才短缺、低效业务流程、供应链复杂性、资产管理、满足客户需求。全押新技术采用的制造商正超越概念验证项目，现聚焦构建可复用用例。