应对现代制造业IT挑战：数字化转型的关键策略

当前的商业环境正推动制造企业构建更加数字化、数据驱动的员工队伍。随着行业采用更多技术并影响美国制造业的未来，企业仍面临哪些挑战？又该如何制定战略引领组织前行？

生产流程与车间现场的自动化采用

工业4.0，即物联网（IoT），在过去几年中引入了一系列新技术，改变了工业运作方式，如机器人的采用。对于肉类制造行业，自动化采用相对缓慢，主要因为难以开发出能高效、精准替代人工的机器人。此外，工业设施中机器人的历史颇具争议（早期机器人被笼养以防伤人），且近年来多家肉类加工企业的自动化项目因高价值肉类浪费增加而被迫终止。但新冠疫情催化了肉类制造商及其他行业加速技术采用与集成。

据近期工业调查，超过半数受访企业表示达到或超越行业自动化标准，55%的参与者“很可能”在未来12个月投资生产绩效自动化。自动化及其他技术在几乎所有制造工厂类型中都极具价值，但企业必须保持主动姿态。

据MHI与德勤联合报告，熟练人才不愿为未完全采用数字技术的企业工作。为弥合数字与IT技能鸿沟、填补高阶岗位，可考虑反向导师制、推广技术目标、实施技能提升与再培训。传统导师制由资深员工指导新人，反向导师制则让年轻员工向资深同事传授数字技能及技术应用，包括在线营销。

若初涉数字广告或入站营销，ROI计算颇具挑战。建议先部署Google Analytics、Thomas WebTrax等分析工具，记录现有工作报告。对照行业基准追踪效果，发掘改进机会。并非所有线索同等重要，完善的数字报告与分析体系有助于解决线索管理难题，提升工程师、采购经理、MRO专业人士的参与度。

以数据优化决策

大多数企业可获取相同数据源（如网站分析、应用监控）辅助决策。传统数据还可通过邮件、备忘录、合同的元数据在内部收集，洞察沟通趋势与行业基准。结合传统数据，替代数据能提供独特视角，使预测更精准。其典型功能是识别流程效率、提升净回报。替代数据虽在金融业已成主流，其他行业也在受益并采用数据驱动增长战略。制造业数据因对整体经济影响深远，备受决策者关注，助其更好理解预测与机遇。

在Thomas播客中，两位董事会认证人因工程师Mark Heidebrecht与Sam Bradbury建议善用数据推动业务。“数据海量，但劣质数据也多。若能找到可靠数据源，应采用数据驱动流程，支持预期成果。”Heidebrecht表示。如今更多制造商利用数据与自动化提升安全，但部分企业难以将数据转化为可执行行动。应投资工具，量化引入技术的风险敞口。

Thomas制造业指数（TMX）通过测量美国和加拿大从财富1000强到中小企业的多元工业活动，揭示驱动市场表现的关键动态。点击了解如何利用Thomas来自130万在市工业与商业买家的采购意向数据优化策略。以下资源助您攻克行业挑战、驾驭数据：

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网络安全管理

受疫情面对面限制影响，84%受访制造商增加网站获客（疫情前为72%）。技术进步普及下，制造业成为网络攻击重灾区。研究显示，网络犯罪分子正从金融业转向制造业。据EEF（前身为工程雇主联合会）数据，超45%制造商遭遇过网络安全事件。

视频会议与在线聊天普及，企业须确保员工使用安全网络连接，保护业务与客户。制造商至少应拥有安全网站。采购决策者期望在线寻源供应商、产品时获得无缝、安全的体验。若网站缺乏HTTPS加密，浏览器弹出警告（如下图），潜在客户可能转向竞争对手。

HTTPS加密浏览器与服务器间传输的数据，防止第三方窃取。当前超70% B2B买家为精通技术的千禧一代，HTTPS至关重要。它能遏制“中间人攻击”等网络威胁——攻击者窃取用户输入的信用卡号、用户名、密码等敏感信息。打个比方：HTTP传敏感数据如明信片寄密码，途经者皆可窥视；HTTPS则如将密码装入保险箱、再装箱、再置于信封中寄送。