工业数字化转型：驱动降本增效与创新的关键趋势

制造商若想保持相关性、避免淘汰，工业数字化转型势在必行。

推进制造与工业数字化，即便意味着范式转移，也能带来巨大收益：PwC研究显示，86%工业企业预期通过数字技术实现成本降低。

我们以智能工厂称呼那些将传统制造与技术数字世界优势融合的企业。AI、区块链、机器学习、IIoT等工具已引领各规模企业的工业数字化转型。未来路向何方？我们解析引领转型的关键趋势。

未来几年的工业数字化转型

工业数字化转型意味着持续变革，源于新技术不断涌现。企业必须向全领域柔性进化。工业层面，致力于通过适当技术缩短决策到落地执行的时间，优化生产周期。

此外，预测分析助力企业洞察设备运作原理与停机成因，从而预测反映在不必要成本中的生产故障。

附加红利：IIoT与机器学习将带来显著成本节约。不久将见到机器能监控燃油消耗或发动机状态。数字化转型意味生产力与绩效提升。

新市场范式下，消费者不再被动接收信息，而是通过多平台发声。各领域企业必须倾听并响应。

此体系在工业界曾难落地。几年前汽车等领域定制化生产不可想象。但工业数字化转型让工厂能像生产批次一样生产定制化产品。

ERP、CRM、客户体验地图等工具让工业企业触达全供应链信息并做产品决策。跨职能决策因此成为转型一环。

5G技术实施讨论多年，2020年将其潜力显性化。不仅提升宽带速度，更将深度重塑工业数字化转型与智慧城市等应用。

工业应用中，5G赋能智能制造：集中活动追踪、云使用、质检将全面升级。

数据分析将是2020年后工业数字化转型最显著趋势。采集分析客户数据并应用洞见将成主旋律。

现实是：竞争对手已用数据分析，不跟进者将淘汰。此过程解锁产品机会与问题的高价值信息。

各类企业已用数字分析工具探索转型选项。加速生产、知晓设备维修需求、监控库存状态等数据因流程数字化而易获取。

机器学习与AI更进一步：分析海量数据，无需庞大分析师团队，将原本数月的分析时间压缩至极小。当今算法不仅更快，更能处理超大数据量。

这赋予机器从数据学习并据此决策的能力，旨在未来几年解决并自动化前述流程。

同5G一样，区块链长期被视为多层面颠覆性力量（含工业数字化转型），但除加密系统外鲜有明确成果。2020年将改变此局面。

食品安全、知识产权、房地产管理等领域将取得重大进展。IBM等巨头已在汽车、银行、敏感数据保护等领域透露技术走向。

5G全面发展将引爆长期讨论的趋势。特斯拉与Uber推进联网自动驾驶汽车，亚马逊逼近自主无人机配送，智慧城市建设加速。

工业数字化转型将涉及如何将这些创新应用于工业制造，生成更高效流程。

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