当今消费者偏好变幻莫测。客户期待新品上市与老产品迭代频率前所未有，往往包含定制版本。银行、按需App等服务业，数据采集分析相对容易；而传统制造设备供应商历史上依赖分散、常未连网的多元生产设备或客户现场设备群，难以聚合分析数据。 MachineMetrics客户通过部署工业物联网平台、配合传感器与边缘设备，打通了这一鸿沟，实现智能互联工厂或全连接服务商。通过采集标准化数据供MachineMetrics先进云计算平台使用，深度分析在现代高端制造中的价值日益触手可及。制造商与服务商发现：其应用能深入客户体验核心，洞察驱动消费者偏好与期待的因子。 改善客户体验的四种数据分析类型 得益于数据采集力量，企

通过数据驱动制造策略优化生产效能 虽存在多元数据采集技术，制造商仍难以善用。正是这一核心挑战，让数据驱动制造目标显得更遥不可及。 但优化生产效能有几条数据驱动路径：利用工业物联网采集车间数据、部署车间边缘计算设备、或人工将机器统计录入Excel分析。前两者为自动化数字化方案，后者为人工。显而易见，数字化胜出，让车间数据采集与应用成为更流畅的过程。 基于此，深入理解什么是数据驱动制造商、发起数据聚焦项目的收益与挑战、以及分析成熟度提升过程中可落地的实战策略，将大有裨益。 什么是数据驱动制造？ 车间上的MachineMetrics性能仪表盘。 数据驱动制造是一种生产方法：让事实与严格的制造KPI指

用IIoT攻克复杂汽车制造难题 汽车制造必须保持敏捷以满足动态市场需求。全球竞争环境下运营挑战持续涌现，支撑多车型与定制化选配的工厂需要敏捷工作流。 这意味着生产流程将少线性、更模块化。单一功能固定机床需具备不同批次任务的切换灵活性，装拆换型时间受严格约束且须极快。协作机器人需在生产各阶段安全与人类交互，意外停机修设备会负向杠杆全厂生产效率。 汽车制造商转向工业物联网等工业4.0方案破解上述复杂难题。 物联网与数字孪生 汽车IoT战略部署应全局统筹：结合现有基建、人力资源、质量、流程改进、运营决策。可对急需效率提升的制造领域实施靶向干预。为妥善架构汽车制造IoT系统，必须以终为始回答两个根本

技术飞速演进，许多行业发掘创造与维持价值的新路径。无人机、3D打印等酷炫科技频频占据头条，却让人忽略了新技术部署最大增长区之一——传统制造业。 对许多人，“制造”唤起的是陈旧刻板印象：沉闷、嘈杂、肮脏的工厂，操作员枯燥劳作。这种刻板印象延续数十年。但近年，制造业焕新颜，得益于同样吸引消费者眼球的酷炫科技。这波技术浪潮将现代工厂重塑为智能、互联、数字化实体。 工业自动化 工业自动化（详见工业自动化完整文章）指利用计算机与机器人以超越人工的速度与精度执行机器功能。引入工业自动化工具，工厂可收获多重红利： 生产力跃升——机器人与精密设备驱动的生产大幅提升效率。福特德国工厂案例：年产效增长16%。疲

工业4.0在培育未来劳动力中的角色 制造业再度处于变革期。多项新兴技术崛起为这以重复流程著称的行业注入活力，同时支撑本世纪工业化进程的脊梁——婴儿潮一代——正加速退休。美国劳工统计局数据显示：虽婴儿潮一代延迟退休，但每天1万名工人的退休速度将在未来十年耗尽全球劳动力。 老员工即将退休，如何跨越技能鸿沟成为焦点。制造业挑战更严峰：未来十年需约460万人填补岗位。且相比科技、金融、医疗，X世代与Z世代求职者仍视制造业为低吸引力行业。工业4.0及其驱动技术或可破局。 婴儿潮一代大批退休之际，工业4.0技术助力将其技能传承给下一代。 捕获并存储退休一代的隐性知识 培育未来劳动力、跨越技能鸿沟的第一步：

制造业未来将走向何方？ 作为热词，物联网（IoT）与工业物联网（IIoT）过去十年深耕制造车间，且热度不减。Bsquare年度调查显示：86%制造企业采用不同形式IoT增强车间运营。这凸显IoT影响力日增，也引出问题：它将如何继续塑造未来？ IoT实施责任落在全球CTO、项目经理、工程师肩上，以下七大趋势不容错过。 1. 应用因企而异 虽存在数千家提供多元IoT服务的供应商，但制造企业间的应用差异依然显著。差异源于企业选择的应用模式，凸显理解特定车间的制造变量与数据产出的重要性。 随着边缘软硬件进步让深层数据采集更易，IoT未来将由企业微调应用来定义。 2. 硬件创新将驱动采用加速 多数技术领

工业生产企业的数字化转型依赖物联网实现连接、可视化与绩效深度洞察。虽工业物联网加速营收增长，但网络安全、高投入成本、实施难等挑战依然存在，导致许多制造商转向DIY IIoT，试图规避风险或控制成本。 但DIY物联网实施究竟有多成功？ 思科研究揭示了DIY实施IoT策略的成功率。研究涵盖六个阶段：战略规划、设计架构选择、实施部署、管理、支持、数据分析。结果显示：约50%的DIY物联网项目失败，而选择与供应商合作的组织获得更高投资回报。 核心问题：为何DIY物联网失败率如此高？四大核心劣势： 构建物联网平台的高昂成本 难以走出“概念验证炼狱”实现规模化 激烈的竞争压力 技术短板与人为错误 构建

马萨诸塞州波士顿——领先的制造业数据与数字应用平台MachineMetrics今日宣布，加入世界经济论坛（WEF）全球创新者社区。该社区汇聚全球最具潜力的初创与成长期企业，处于技术与商业模式创新前沿，旨在与公私部门领袖合作，贡献新解决方案应对当前危机、构建未来韧性。受邀企业将参与论坛相关平台，协助定义关键议题的全球议程。 “在新冠疫情引发的全球重大动荡中，像MachineMetrics这样的创新企业挺身而出、贡献新思路与创新、守护全球社区与产业的生命与生计，正当其时。”MachineMetrics首席执行官兼联合创始人Bill Bither表示，“作为制造业数字化转型的领军者，我们荣幸能与WE

单一工厂运行同类生产设备的多代产品并不罕见。除极少数资金极其雄厚的大企业，多数公司无法频繁换型，必须依据长期资本规划与业务增长战略分阶段增购设备，并随新设备上线调整运营。这种投资与长期规划对制造商并不陌生。同样，他们也应着手制定工业4.0技术实施的长期战略。 真正的智能工厂 工业4.0的核心是数据，特别是大数据与高级分析。通过采集生产现场多数据源与技术数据，机器学习算法与高级分析可为生产、维护、计划、采购、库存管理等提供实时决策支持。工厂各环节基于单一事实版本，实现全流程实时可视化。 对某些细分行业，数字孪生技术允许模拟不同产品迭代及故障预测，将维护从被动转为预测性。该技术还拓展赋能现场服务，

本文深度解析制造业边缘计算，涵盖以下章节，点击可跳转： 制造业边缘计算导论 什么是边缘计算？ 什么是边缘计算平台？ 什么是边缘设备？ 边缘与云的关系 制造业边缘计算应用场景 制造业连接格局的变革 制造业边缘计算导论 随着物联网设备普及，边缘计算框架迅速渗透多个行业。制造业是最具前景的应用领域之一，这些新技术有望带来巨大的生产力增益。 物联网已证明是车间关键赋能器，组织现在寻求进一步提升制造系统响应速度。为此，它们采用以边缘计算为核心赋能器的智能制造。 智能制造愿景：工厂设备基于车间实况自主决策。企业可更轻松整合设计、制造、供应链、运营全流程，在竞争市场中获得更大灵活性与响应力。实现该愿景需

MES还是IIoT平台（或两者兼备）？哪个最适合您？ 工业自动化在流程与离散制造中的普及，让制造执行系统（MES）市场处于转型期。 一方面，MES市场规模预计2024年将达约230亿美元；另一方面，IIoT平台、云基自动化方案、SaaS平台等新兴解决方案正挑战其行业地位。Gartner 2019年MES魔力象限指出，IIoT平台将成为颠覆MES的前沿力量。 Gartner进一步预测：到2024年，“50%的MES解决方案将整合IIoT平台……以提供近实时事务管理控制”。这表明两类方案将协同优化工业流程。 本文将探讨MES与IIoT平台的关系、MES如何整合IIoT、以及哪种方案最契合您的工业自

范式转移重塑世界。二十年前，企业若想用数字技术优化运营，必须建物理数据中心、开发专用应用、雇佣专业团队维护整套架构，耗资数十万甚至上百万美元，仅大企业能负担数字化转型。 随后云计算、软件即服务（SaaS）和开源技术引发范式转移，彻底改变数字化格局。如今企业花不到2000美元即可搭建业务流程数字化系统，维护责任转移给供应商。如今，原始设备制造商（OEM）与设备用户正经历另一场持续的范式转移——设备即服务（EaaS）。 什么是设备即服务？ EaaS是一种商业模式：将设备租赁给最终用户，按使用周期收取定期费用。 这种服务驱动模式（亦称机器即服务）为EaaS提供商（OEM和机器制造商）及客户（制造商）

工业物联网的指数级增长符合预测。到2025年，全球连接设备将超750亿，近三分之一将用于制造业工业应用。随着云基第三方服务商等市场机遇扩大，一个问题不再是增长障碍，而是不容忽视的红线——安全性。 几乎每周都有数据泄露新闻，目标是规模更大、本被认为安全的企业。同样令人痛心的是，企业以数据原始委托人未预期的方式存储或使用数据。随着设备激增，问题可能在好转前先恶化。 本文探讨工业物联网常见漏洞，以及如何应对以保障网络与业务安全。 如何走到这一步 两大核心原因解释了工业物联网为何陷入安全困境。一是简单的数学：部署设备指数级增长，服务商面临快速推出设备和平台的压力，导致行业跑在安全倡议和协议的响应能力前

宏观视角 隔离进入第12周，许多人都在问：这何时才能结束？看起来冠状病毒的影响将长期存在，直到有效疫苗能大规模生产。随着高校和实验室持续发布研究，越来越清楚的是：尽管多数病例症状轻微，但新型传染病在人群中的传播速度和严重程度，依然足以构成百年一遇的危机。正如1918年西班牙流感时期，如今决策者依然在公共卫生与经济稳定之间艰难走钢丝。 但今昔有两大不同。显而易见的是，现代医疗标准远超百年前。另一个不那么明显却同等重要的差异是：我们拥有更广泛、更稳健的数据采集手段。仅在制造业领域，就涌现出海量将各类数据送达决策者手中的方式。 我们正步入一个由经济与健康状况急剧变化主导的新生存范式；病毒呈指数级增长

工业4.0的核心在于智能制造流程，包括数据驱动的工厂优化、工业自动化和预测性维护。由于这些流程依赖车间现场数据，构建智能或无人工厂的第一步，就是建立一套高效的数据采集系统。 这套数据采集系统对制造商而言是一项投资，他们自然期望获得回报。投资评估必须涵盖：利益相关者多久能看到回本、回报以何种形式呈现、以及实际回报与投入相比有多可观。 延伸阅读：什么是“智能”制造？利用技术驱动创新 智能制造的回本周期如何衡量？ 从会计角度看，回本周期是指项目产生的现金流入抵消初始投资所需的时间。但在制造业中，计算投资回报远不止追踪现金流入。 以离散制造工厂为例，通过机器优化成功降低过往运营成本，或终于能洞悉生产周

工业 4.0 的关键：遗留系统上云 向工业 4.0 迈进的成败，取决于车间遗留系统与资产能否有效集成至在线/云平台。因大量企业仍依赖遗留设备满足生产需求。研究显示：76% 决策者承认遗留系统锁死数据，严重阻碍自动化与运营效率。 借助 IIoT 让遗留设备联网，制造商可基于新获数据深度洞察车间绩效。设备与系统互联带来：更高可视性、远程设备监控、精准绩效报告。虽工业 4.0 收益共识已久，但前提是精准采集数据——而遗留设备让这步变得困难。     5 步走：用 IIoT 让遗留系统上线 第一步：制定数字化转型路线图 用 IIoT 让遗留系统上线的首要步骤，是明确项目目标

什么是制造自动化？ 制造流程自动化正成为制造业标配。我们深度调研了流程自动化、其对 D2C 制造商的价值、以及规模化制造商可用的工具。 提及生产线自动化，大众联想传送带、大规模裁员、无灵魂机械臂拣选包装。这在重复性制造领域确有存在。但自 1980 年代工业机器人热潮以来，自动化应用已从大厂机械臂延伸至手工艺者的库存管理工具。自动化不再威胁员工，反而成为制造业的重要工具。制造流程自动化 长期主义已成定局，随技术普及将持续进化。自动化制造系统不限产线，可覆盖库存、订单、采购、营销等几乎所有环节。本文探讨制造商如何落地这些工具及其功能边界。 制造自动化的定义 制造自动化是指利用生产管理软件或机器人

什么是精益技术？ 本文探讨精益制造工具——从技术到软件，助您优化全制造流程。美国 46% 中小企业不追踪库存或靠低效 Excel 手工管理。仅引入 MRP 系统，即可超越近半数同行。潜力巨大，不容犹豫。我们为您梳理 D2C 制造的精益思维与适配工具。 升级太早与太晚同等毁灭性。您需找到升级「黄金点」，一旦到位，本文将成理解精益技术与工具选型的关键钥匙。 专家提示： 制造商最大挑战是原材料库存管理。寻找能助力的物料需求计划 (MRP) 软件至关重要。 根据 Womack 与 Jones，精益生产可通过三步达成：目的、过程、人。 目的 您的公司要为客户解决什么问题？ 过程 如何通过改进每个

什么是订单管理系统 (OMS)？ 业务增长期，寻找支持 D2C 制造商的订单管理系统至关重要——掌控销售与制造订单、库存、生产计划。本文为您梳理选型热力榜单。 订单管理系统 (OMS) 是遵循 B2B 与 D2C 制造商「订单到收款」全流程的工具/软件，助力提升订单管理效能。OMS 追踪销售、订单、库存、履约率，助您轻松识别制造瓶颈、追踪产品从车间到客户的全链路。 OMS 需帮您追踪： 客户 多渠道销售 多地点库存管理 采购订单与收货管理 客户服务 订单处理 MTO/MTX 业务模式 专家提示： 订单管理深受库存管理影响。若业务未就绪上 OMS，先优化库存管理是改善订单管理的最佳切入点

什么是智能制造？ 智能制造 (SM) 正迅速成为新工业革命下的常态，不适应这波趋势，业务将受损。但什么是智能制造？我们将从中获益如何？ 智能制造是一个广义术语，指通过互联网连接的机器或工具监控生产。采纳智能制造的目的是帮助制造商识别机会与短板，改善制造流程。但它非单一技术，而是多种技术与方案的组合，共同构成精益制造的实现路径——无法直接「安装」进生产线。这些要素被称为「赋能器」，均属工业物联网 (IIoT) 技术范畴。 IIoT 在制造中的应用示例：在生产线机器嵌入传感器采集运行状态与性能数据，预防故障停机；或引入人工智能 (AI)，如云制造软件实现自主原料库存管理。无论如何落地，智能制造都是