数字化转型如何颠覆制造业

在过去十年中，所有行业的数字化转型都在加速。这场新技术革命改变了全球传统制造业和商业格局，并有望进一步加速。

就在 2018 年，进行数字化转型的制造公司占全球 GDP 的 13.5 万亿美元。但据估计，到 2023 年，这一数字将上升到全球 GDP 的 53.3 万亿美元。

在本文中，我们将讨论制造业的数字化转型，并探讨推动这场革命的一些趋势。

当今制造业的数字化转型

甚至在大流行开始之前，供应链的中断和数字化转型就已经在进行中。小型企业将这套新技术视为一种竞争优势，或者是一种通过自动化解决缺乏有价值技能的方法。

另一方面，较大的企业在采用方面遇到了困难。麦肯锡 2018 年的一项研究发现，员工人数不超过 100 人的企业成功采用数字化转型的可能性要高出 2.7 倍。同一项调查发现，总体而言，这些转型成功率不到 30%。

虽然制造业的数字化步伐稳定但缓慢，但有很多起起伏伏，但它被 C 级高管和 CEO 广泛认为是企业的未来。但随着 2020 年 COVID-19 大流行的爆发，许多企业被迫加快采用速度，并将其作为生存问题。

其他人的商业模式同样受到千载难逢的破坏性事件的威胁，他们迅速开始寻找在大流行期间继续运营同时确保工人安全的方法。如今，随着 COVID-19 的影响逐渐消退，制造业已形成新的现实，高达 91% 的制造业务表示他们已增加对数字化转型的投资并将继续下去。

制造业数字化转型的挑战

尽管制造业内出现了新的紧迫性，但采用者仍面临挑战需要克服。其中包括：

资本支出

虽然早期采用者的中小型公司具有竞争优势，但这些小型公司中的许多仍然缺乏较大竞争对手的资本资源和雄厚财力。

各种规模的公司也倾向于关注投资回报率，不同规模的企业成功投资回报率的公式是不同的。还有一个问题是将投资美元与未来的盈利能力联系起来。许多公司都在为前期成本而苦苦挣扎，但不采用的成本可能更高，甚至是致命的。

解决方案可能来自许多这些平台的模块化。通过使用基于云的软件和具有成本效益的硬件，公司可以制定增量计划，重点关注停机时间等关键领域，并计划扩展系统，因为结果通过增加产量来收回成本。

技能组

许多制造业发现他们必须寻找和培训人员以成功部署数字技术具有挑战性。平台通常使用 AI 和机器学习算法运行。

但也可能需要其他技术，例如数字双胞胎和 3D 建模，具体取决于行业。对现有工人进行再培训可能是不可能的。这些新技能组合的需求量很大。

IT 问题

IT 尤其受到技能组合问题的挑战。昂贵的光纤、服务器和长电缆现在必须让位于具有不同要求的基于云的技术。

IT 还负责传输数据、确保安全和访问，以及许多其他不熟悉或与传统做法相反的任务。许多现有的旧系统可能都有自己的扩展软件许可证，这些许可证现在已经过时或新的数字世界不需要了。

企业文化问题

制造业一直被视为主要由体力劳动者组成。虽然在许多行业中仍然会有严格的体力劳动的地方，但需要许多新的技能和培训才能使操作员达到技术人员的技能水平。

这些新技术通常利用交互式屏幕、平板电脑和其他人机界面来输入和接收操作员需要的数据。需要进行培训，以培养工人理解和使用这些类型系统的技能，并摒弃纸质系统。

数据安全

许多了解数字化转型重要性并看到其当前和未来收益的公司高管也担心安全性。这些系统中的大多数都是基于云的，并通过互联网运行。它们还可能具有 Wi-Fi 或蜂窝连接和以太网，以将传统模拟设备连接到地板。这些物联网安全挑战确实存在风险，但可以得到缓解。

随着几乎每周都会出现黑客攻击的消息，许多人担心这样的事件可能会停止生产。其他人担心，在制药等关键行业的情况下，这些事件可能会危及生命。尽管这些挑战是真实存在的，但安全协议正在增长，并且随着采用的加速，将继续专注于提高和加强安全性。

5 数字化转型术语和制造业趋势

数字化转型是一个集体术语，指的是一系列共同重塑制造业和创造新商业模式的技术和方法。以下是一些趋势。

1。工业 4.0

工业 4.0 是第四次工业革命的全球术语。它涵盖了制造中涉及数据捕获和交换的所有技术。工业 4.0 还包括工业物联网、基于云的计算和系统、连接的制造环境、3D 打印（增材制造）以及构成组合网络物理系统的所有组件等技术。它是指在现代工厂中组合或联网的所有事物，使此类企业在利用技术实现效率提升和优化流程方面“聪明”。

2。工业物联网

IIoT 代表工业物联网，属于工业 4.0 的框架。 IIoT 是包含智能工厂的传感器、数据收集设备、测量系统和执行器的集合。这些系统与强大的分析相关联，可实现工厂车间或车间的实时可视化，并能够采取自主或半自主的行动。它还将使决策者和运营商能够根据分析引擎提供的可行见解迅速采取行动，从而提高效率并减少停机时间，同时提高整个公司的产品质量。

3。机器学习和人工智能

机器学习和人工智能是两个不同的东西，可以在 IIoT 平台中协同工作。机器学习是一个描述高级算法的术语，这些算法可以改变设备的运行方式或提出改进的规定步骤。系统接收的数据量和质量越大，处方的质量就越好。 AI或人工智能是先进的智能引擎，允许设备本身进行自主或半自主行动。这更安全、更高效，因为人工智能应用程序可以快速运行，取代以前仅由人类完成且速度较慢的操作。

4。预测性维护

随着机器学习和人工智能在生产监控系统中推动高级分析，系统获得趋势、洞察力、信息和其他数据。这允许在制造业及其运营中发展预测性维护而不是预防性维护。制造行业的预测性维护使用实际机器状态和零件状态监控来确定故障点、发送警报，并在最佳时间做出零件库存决策和分期，以防止停机。

5。机器人技术

并非每个制造业都使用机器人技术。然而，随着数字技术的进步，它变得越来越普遍。机器人从平台的人工智能和机器学习元素中获取指令，从而实现更安全、更快、更高效和更准确的生产。机器人技术让制造以人类无法手动实现的速度进行。

制造业数字化转型的好处

投资数字化转型的公司将实现比竞争对手更好的利润和更高的效率。在制造业中采用数字化转型的好处包括：

提高效率

随着停机时间的减少，拥抱数字化转型的公司实现了更高的效率。 MachineMetrics 生产监控等平台可以立即减少停机时间并提高效率和设备利用率。

节省成本

更高的设备利用率和效率导致成本降低。预测性维护可以将维护成本降低多达 20%，从而降低成本。更好地控制制造过程中的库存和材料流动有助于控制供应链中的成本。

优化流程

使用工业物联网平台进行生产监控，例如 MachineMetrics 提供的平台，可以帮助优化流程。这可能采取新方法以及基于实时数据的持续和更准确的流程改进策略的形式。

更好的灵活性和敏捷性

除了人工智能和机器学习能力，平台还可以扩展和定制，以反映不同设备和行业的需求。这样可以灵活敏捷地应对变化和挑战。

数字化转型时机

如果您正在寻求数字化转型，现在是时候加入了。随着前所未有的颠覆，制造商需要最先进的工具和一流的软件来保持竞争力。他们应该寻求建立一个解决方案生态系统，以支持快速和持续的价值实现。

制造商技术堆栈的基础应该是一个工业数据平台，该平台可以实现生产数据的自主收集、上下文化和标准化，并推动数据的可操作性，以识别和解决运营效率低下的问题。了解 MachineMetrics 如何为制造商实现数字化转型或预订演示以发现有价值的用例。