数字化转型：重塑制造业、驱动 53 万亿美元全球 GDP

过去十年，数字化转型在所有行业加速。这场新技术革命改变了全球传统制造与商业版图，并有望进一步加速。

仅 2018 年，数字化转型的制造企业贡献全球 GDP 13.5 万亿美元。预计到 2023 年，这一数字将升至 53.3 万亿美元。

本文将探讨制造业数字化转型，并审视推动这场革命的趋势。

当今制造业的数字化转型

疫情前，供应链颠覆与数字化转型已在进行。中小企业视新技术套件为竞争优势，或通过自动化解决技能短缺。

大型企业却在采纳上挣扎。麦肯锡 2018 年研究发现，员工 100 人以下企业成功采纳数字化转型可能性是大企业的 2.7 倍。同一调查显示，总体仅 30% 转型成功。

制造业数字化步伐虽稳健但缓慢、反复。C 级高管与 CEO 普遍认同这是商业未来。但 2020 年 COVID-19 大流行迫使许多企业为生存加速采纳并使其生效。

同样受威胁的企业迅速寻找在疫情中持续运营同时保障工人安全的方式。今天，随着疫情影响缓退，制造业形成新现实：高达 91% 制造运营表示已增加数字化转型投资并将持续。

制造业数字化转型的挑战

尽管制造业内部紧迫感新增，采纳者仍面临挑战，包括：

资本支出

早期采纳的中小企业虽获竞争优势，但许多小型公司仍缺乏大竞争对手的资本资源与雄厚资金。

各规模公司也聚焦 ROI，成功 ROI 公式因企业规模而异。也存在将投资美元与未来盈利挂钩的问题。许多公司为前期成本挣扎，但不采纳的成本可能更高甚至致命。

解决方案或来自这些平台的模块化。利用云软件与高性价比硬件，公司可制定增量计划，聚焦停机等关键领域，计划随成果通过增产自我买单而扩展系统。

技能组合

许多制造业发现难以寻找并培训人员成功部署数字技术。平台常基于 AI 与机器学习算法运行。

但视行业而定，数字孪生与 3D 建模等其他技术也可能需要。现有员工再培训可能不可行。这些新技能需求旺盛。

IT 问题

IT 尤其受技能组合问题挑战。昂贵光纤、服务器、长距离布线必须让位于需求不同的云技术。

IT 还负责数据迁移、确保安全与访问等诸多任务，这些任务要么陌生要么与传统做法相悖。现有许多遗留系统有自己的长期软件许可，在新数字世界中可能过时或不再需要。

企业文化问题

制造业一直被视为以蓝领工人为主。虽许多行业仍有纯体力劳动岗位，但需许多新技能与培训将操作员提升至技师技能水平。

新技术常利用交互屏、平板、其他人机界面输入输出操作员所需数据。需培训发展工人技能以理解使用这些系统，摒弃纸质系统。

数据安全

许多理解数字化转型重要性、看到其当前与未来收益的高管也担忧安全。大多数系统基于云、运行于互联网。也可能有 Wi-Fi、蜂窝连接与以太网连接传统模拟设备。这些物联网安全挑战构成风险，但可缓解。

黑客新闻几乎周周见诸报端，许担心此类事件停产。其他人担心制药等关键行业此类事件可能危及生命。挑战虽真实，但安全协议随采纳加速将持续聚焦强化安全。

制造业数字化转型的 5 个术语与趋势

数字化转型是集合术语，指代一组共同重塑制造、创造新商业模式的技术与方法。看看一些趋势：

1. 工业 4.0

工业 4.0 是第四次工业革命的全球术语。涵盖制造业数据采集与交换的所有技术。也包括工业物联网、云计算与系统、互联制造环境、3D 打印 (增材制造) 及构成网络物理系统的所有组件。指现代工厂中所有结合或网络化的事物，使企业利用技术实现效率增益与流程优化而变得“智能”。

2. IIoT

IIoT 代表工业物联网，属工业 4.0 框架内。IIoT 是涵盖智能工厂的传感器、数据采集设备、测量系统、执行器的集合。这些系统连接强大分析，实现工厂/车间实时可视化，赋能自主或半自主行动。也让决策者与操作员能基于分析引擎提供的可落地洞察快速行动，获更高效率、减少停机、提升全公司产品质量。

3. 机器学习与 AI

机器学习与 AI 是可在 IIoT 平台协同的两个不同概念。机器学习描述能改变设备运行方式或建议指令性改进步骤的先进算法。系统接收数据量质越高，处方质量越好。AI 即人工智能，是允许设备自主或半自主行动的先进智能引擎。这更安全高效，因 AI 应用可在速度上工作，替代此前仅由人类较慢完成的动作。

4. 预测性维护

随着机器学习与 AI 驱动生产监控系统内高级分析，系统获得趋势、洞察、信息与其他数据。这使制造业能基于实际机器状态与部件状况监控发展预测性维护以取代预防性维护。预测性维护用实际机器状态与部件状况监控确定故障点、发送告警、在最佳时机做备件决策与预置以防停机。

5. 机器人技术

机器人技术非用于每个制造业，但随数字技术进步越来越普遍。机器人从平台 AI 与机器学习元素获取指令，实现更安全、快速、高效、准确的生产。机器人让制造达到人类手工无法企及的速度。

制造业数字化转型的收益

投资数字化转型的公司将比竞争对手获得更好利润与更高效率。制造业采纳数字化转型的收益包括：

提升效率

拥抱数字化转型的公司随停机减少实现更高效率。MachineMetrics 生产监控等平台可即时减少停机、增强效率与设备利用率。

成本节约

更高设备利用率与效率降低成本。预测性维护可再降维护成本高达 20%。对制造内库存与物料流转的更强管控有助于供应链成本控制。

流程优化

用如 MachineMetrics 提供的 IIoT 平台进行生产监控可帮助优化流程。这可能表现为新方法，也可能是基于实时数据的持续更准确的流程改进策略。

更好灵活性与敏捷性

除 AI 与机器学习能力外，平台可扩展定制以反映不同设备与行业需求。这允许对变化与挑战做灵活敏捷响应。

数字化转型的时机

若您寻求数字化转型，现在就是入场时机。面对前所未有的颠覆，制造商需要最先进工具与最佳软件保持竞争力。应着眼构建支持快速持续价值实现的解决方案生态系统。

制造商技术栈的基石应是工业数据平台，能赋能生产数据的自主采集、情境化、标准化，并驱动数据可落地行动以识别解决运营低效。了解 MachineMetrics 如何赋能制造商数字化转型，或预约演示发掘有价值用例。