什么是制造业的数字化转型？
公司适应不断变化的商业环境的能力在决定其最终成功方面发挥着重要作用。制造公司不断努力提高其成功响应客户不断变化的需求和偏好、中断的能力在他们的供应链中，日益激烈的竞争以及类似的挑战。
过去，制造公司依靠基准测试、全面质量管理和改进等方法来改进他们的业务和生产流程。这些方法——本质上是手动的——帮助工业公司只实现特定领域的渐进式改进。这些方法的主要限制是它们无法访问所有必要和全面的信息、处理大量数据并有效地分析它们以做出适当的决策。
新兴数字技术——例如工业物联网 (IIoT)、人工智能等——有可能帮助制造企业克服这些限制。制造商的意识水平不断提高这些技术的能力是目前关于数字化转型的热议的主要原因。
数字化转型是经过深思熟虑后，通过利用新兴数字技术来有意实现全面变革的过程，以实现总体目标——在业务环境中，这通常包括改善公司的业务和生产流程，提高客户和股东价值，提高效率和生产力等目标。通过这种转变，公司可以克服市场挑战，确保客户满意度，提高绩效，为未来做好准备。
数字化转型是想要实现转型目标的公司手中的有力工具。压倒性的行业共识和期望是制造企业将能够通过数字化实现其绩效改进目标转型。
数字技术是非常强大的工具，公司可以有效利用这些工具来增强其获取大量信息的能力，然后对其进行处理、分析、共享和可视化。物理实体，例如作为一个泵或压缩机，嵌入互联网连接的边缘计算设备和由传感器和执行器组成的控制组件，变得能够自我监控。它可以生成有关其自身功能的信息，并可以与其他网络物理共享这些信息系统以及本地和云计算资源。
虽然边缘计算使物理实体能够在更接近源本身的地方处理需要更低延迟和更快响应的数据，但云计算可以执行更复杂的任务，而互联网提供了通信连接。互联网启用和联网的信息物理系统和计算机具有成本效益，可以有效地共享、处理、分析和存储大量信息。
数字化转型最突出的用途之一是数据分析领域。它可以帮助公司检查数据集以发现以前隐藏的信息并了解看似不同的领域之间的相互关系。通过使用这种技术，公司可以发现模式，从而从原始数据中提取有价值的见解。
在数据分析领域，描述性分析研究数据以描述正在发生的事情，而预测分析预测在一组条件下会发生什么。人工智能技术凭借其认知能力，可以可用于预测一组合理条件下的潜在结果；因此，它可用于解决问题和决策。数字孪生技术——另一种强大的工具——可用于创建物理对象的数字表示，例如作为发电厂或高炉，在它的帮助下，人们可以模仿物理对象的工作，从而研究和提高其性能。
数字化转型是制造公司有效、全面地发展其所有业务和生产流程及运营以取得市场成功的前进方向。制造企业必须采取数字化转型战略，才能从工业化第三时代成功过渡到第四时代。
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