工业物联网：推动供应链效率与韧性的关键引擎

供应链低效正在全球范围内造成巨大影响。仅在英国，每年因生产力损失造成的成本就高达19亿美元。

导致摩擦的原因多种多样，制造商持续寻求精益管理工具来消除这些痛点。若因等待资产等低效问题导致制造延迟，将对供应链产生巨大的连锁反应，包括成本上升以及对客户和供应商关系的长期损害。

我们从一线经验得知，员工每年花费数小时仅在等待工具、资产和物料，以便进入下一制造阶段。寻找资产、等待状态信息、回收资产、维修或更换资产往往耗费大量时间。

物联网（IoT）与高级分析的采用，在制造及更广泛的供应链运营中扮演着日益重要的角色。DHL近期报告指出，物联网、大数据、人工智能、云计算和数字现实技术的进步，推动了数字孪生在物流领域的兴起——一种让用户能与物理世界数字副本交互的技术。

该报告令人鼓舞，因为物联网有潜力解决多项制造和供应链挑战。在制造供应链的每一件工具、零件和资产上部署传感器，可创建运营可视性，提供洞察，显著提升绩效并减少低效。这是供应链4.0的愿景，但尚未在所有制造运营中落地。

业内人士深知，变革缓慢，主要因数字系统的复杂性认知、遗留设备普遍存在，以及新系统集成困难。实现真正变革需要在技能和系统上进行大量投资。

沟通不畅和制造时间浪费是管理者持续的痛点。制造业迫切需要审视：跨运营等待了多少时间？为何发生？成本几何？影响了谁？

个别制造商的问题在于：认为时间和资源被浪费。例如，资产X在Y人使用后从未主动归还或充电，导致后续使用者必须先定位并充电才能重新部署，造成多重流程低效。同样，资产可能被带离计划路线或送往校外校准。若团队确切知晓资产何时到达目的地或返回设施，可节省时间和金钱。

资产智能作为工业物联网的一个公认子集，通过在资产上部署传感器，使支持软件能精准定位资产。视制造运营或供应链性质，可涉及室内或室外追踪。室外或校外追踪依赖GPS技术，可识别全球任何位置的资产。

这种方法因将运营可视性延伸至制造组织的各个环节，再向外延伸至供应商和最终客户而备受关注。它本质上支持细胞制造的核心理念——尽可能消除浪费，并为需要快速灵活重新部署资产的快节奏行业增值。在这些场景下，动态位置和相关智能可降低风险、提高速度、节省成本。

资产智能还能防止因文件丢失而报废高价值资产，并在问题发生前提醒工程师。它提供分钟级的位置、环境和使用数据，有助于预防机械故障，延长资产寿命。

这种方法暗示了制造业的发展方向。制造商必须从封闭、砖砌、以生产为导向的设施，转型为开放、可问责、协作和以客户为中心的企业。数字化转型为企业增加服务提供机会——当GPS追踪延伸至制造生命周期之外，成为成品内置能力时。某领先工程公司将GPS追踪集成于大型发动机中，实现全生命周期监控，预测故障或维护需求。此举开辟新收入来源，并将客户关系深化至传统硬件销售之外。

尽管资产智能仍处于早期阶段，未来将由高级分析、机器学习和处方性洞察驱动，并通过核心企业系统全面赋能。

物联网系统集成看似艰巨，尤其是在复杂跨国供应链中。成功的关键在于制造商明确评估开展此类举措的原因，以及如何满足特定运营目标。

大多数组织采用物联网支持资产定位后，开始探索技术的进一步应用。实现远程定位后，下一个问题可能是环境条件（如温度）如何影响资产属性或性能。通过提出这些问题，制造商能在供应链更下游乃至更远处实现更智能、高效的运营。

Matt Isherwood是Pathfindr的董事总经理。