眾所周知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)“擾亂”大多數(shù)行業(yè)。在制造業(yè)中，這種轉(zhuǎn)變被稱為“對(duì)事物如何制造的重新構(gòu)想”，并被稱為第四次工業(yè)革命，也就是工業(yè)4.0。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)大小企業(yè)、消費(fèi)者和經(jīng)濟(jì)體產(chǎn)生了廣泛影響。諾基亞貝爾實(shí)驗(yàn)室（NokiaBellLabs）曾指出，在通信、健康、運(yùn)輸、生產(chǎn)和能源領(lǐng)域增加數(shù)字技術(shù)，有可能在2028年到2033年之間的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)，使美國(guó)的生產(chǎn)率提高30%至35%。

當(dāng)然，這種轉(zhuǎn)變不會(huì)很快，特別是在制造方面，這涉及龐大的設(shè)施，漫長(zhǎng)的投資周期，龐大的運(yùn)輸車隊(duì)，遍布全球的供應(yīng)鏈以及生產(chǎn)停工和質(zhì)量控制方面的巨大風(fēng)險(xiǎn)。

那究竟是什么發(fā)生了轉(zhuǎn)變？不同的描述比比皆是，但麥肯錫廣泛地將工業(yè)4.0描述為“制造業(yè)的數(shù)字化，幾乎所有產(chǎn)品組件和制造設(shè)備中的嵌入式傳感器，無(wú)處不在的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)以及所有相關(guān)數(shù)據(jù)的分析?！丙溈襄a聲稱，這四個(gè)“集群”的顛覆性技術(shù)從數(shù)據(jù)開始，然后是分析，人機(jī)交互和“數(shù)字到物理轉(zhuǎn)換”，包括機(jī)器人和3D打印。

數(shù)據(jù)工業(yè)化

制造企業(yè)需要確保他們的機(jī)器安全和先進(jìn)性，但數(shù)據(jù)同樣重要。數(shù)據(jù)成為前端和中心并不令人意外。

來自傳感器和制造流程的大量數(shù)據(jù)具有巨大的價(jià)值，但如果公司無(wú)法組織數(shù)據(jù)，搜索、分析數(shù)據(jù)并使用它來構(gòu)建更好的產(chǎn)品或流程，那根本沒有任何價(jià)值。如果輸入的數(shù)據(jù)不完整或不可信，人工智能也不會(huì)有好結(jié)果。人工大腦和人類大腦以同樣的方式工作：它們都需要高質(zhì)量和組織良好的數(shù)據(jù)來做出高質(zhì)量的決策。

為了充分發(fā)揮工業(yè)4.0的潛力，企業(yè)需要將其數(shù)據(jù)工業(yè)化，從而從所有制造資產(chǎn)中獲取價(jià)值。制造商需要確保他們的數(shù)據(jù)可以完全集成，以提供所有情況的完整視圖。他們需要確保他們的數(shù)據(jù)非常安全，以便可以在內(nèi)部與員工及外部與合作伙伴和供應(yīng)商之間進(jìn)行安全共享。最后，他們需要自己的數(shù)據(jù)能夠即時(shí)訪問，具有全面的數(shù)據(jù)沿襲，以便他們可以跟蹤需要跟蹤的所有內(nèi)容，無(wú)論是組件、零件還是生產(chǎn)數(shù)據(jù)。

數(shù)字化面臨的巨大挑戰(zhàn)

這里面臨的挑戰(zhàn)是巨大的。物聯(lián)網(wǎng)通常以消費(fèi)者為中心，但它可能對(duì)企業(yè)產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)影響。在這個(gè)世界中，連接的傳感器、設(shè)備、可穿戴設(shè)備和任何數(shù)量的“東西”收集和傳輸數(shù)據(jù)，以通知從液壓泵即將發(fā)生故障到機(jī)車部件需要維護(hù)時(shí)到電網(wǎng)受壓時(shí)的所有情況。這是一個(gè)“互聯(lián)網(wǎng)（非常重要）的東西”，正如制造業(yè)巨頭GE所指出的那樣。

全球制造商通常通過收購(gòu)來獲得增長(zhǎng)，這意味著許多數(shù)據(jù)庫(kù)和軟件系統(tǒng)混雜在一起，也就是異構(gòu)。數(shù)據(jù)和供應(yīng)鏈的挑戰(zhàn)增加了復(fù)雜性。企業(yè)可能有多個(gè)供應(yīng)鏈制造系統(tǒng)，所有這些系統(tǒng)都參與統(tǒng)一的供應(yīng)鏈流程。更重要的是，供應(yīng)鏈需要與工程、營(yíng)銷和銷售方面等等其他企業(yè)系統(tǒng)集成。即使是小型制造商也會(huì)擁有跨越多個(gè)大陸的供應(yīng)鏈。

零件譜系

在不同的系統(tǒng)中維護(hù)數(shù)據(jù)和部件，以便企業(yè)能夠快速回答“誰(shuí)知道什么和什么時(shí)候？”以及“這部件何時(shí)何地制造？”這是制造商和供應(yīng)鏈管理者日益增長(zhǎng)的一項(xiàng)任務(wù)。產(chǎn)品召回是一項(xiàng)數(shù)據(jù)密集型的工作，包括產(chǎn)品所在的位置，產(chǎn)品中的組件，這些組件的來源以及產(chǎn)品的銷售地點(diǎn)和對(duì)象。

數(shù)據(jù)非常重要，世界上每個(gè)大公司都知道需要保護(hù)數(shù)據(jù)，而不是可選項(xiàng)。保護(hù)跨多個(gè)供應(yīng)商、設(shè)施和客戶的數(shù)據(jù)源還需要一個(gè)集中管理的安全模型，該模型可以啟用和跟蹤基于角色的訪問和活動(dòng)?？刂苽€(gè)人和供應(yīng)商的訪問對(duì)于供應(yīng)鏈中的每個(gè)步驟都至關(guān)重要，跟蹤和審核有權(quán)訪問數(shù)據(jù)的人員也是如此。領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)現(xiàn)在可以對(duì)數(shù)據(jù)和審計(jì)功能進(jìn)行細(xì)粒度的訪問控制，從而提供必要的“誰(shuí)，什么，何時(shí)何地”細(xì)節(jié)。這不僅涉及數(shù)據(jù)的安全性，它還涉及控制數(shù)據(jù)的訪問和更新，以便分析結(jié)果的準(zhǔn)確與可靠性。

工業(yè)4.0的承諾

盡管未來面臨巨大挑戰(zhàn)，但制造業(yè)數(shù)字化仍然具有巨大潛力。

在高度優(yōu)化的生態(tài)系統(tǒng)中，來自供應(yīng)鏈的洞察可以為其他企業(yè)系統(tǒng)提供信息，例如供應(yīng)工程的質(zhì)量控制問題。同樣，供應(yīng)鏈的延遲也會(huì)影響銷售和營(yíng)銷。相反，銷售和營(yíng)銷方面的見解應(yīng)該為供應(yīng)鏈中的制造和ERP系統(tǒng)提供信息。通過更好的信息、更少的風(fēng)險(xiǎn)降低、更有效的召回以及更好的產(chǎn)品和服務(wù)，流程的幾乎每個(gè)部分都會(huì)看到效率的提高。

更重要的是，公司將更多地了解合作伙伴和消費(fèi)者如何使用他們的產(chǎn)品。該數(shù)據(jù)將為設(shè)計(jì)決策提供信息，使制造商能夠更快地將更好的產(chǎn)品推向市場(chǎng)。憑借這些洞察力和效率，制造商將為未來的變革做好準(zhǔn)備。他們可以訪問他們的歷史數(shù)據(jù)記錄，以對(duì)時(shí)間緊迫的事件和機(jī)會(huì)作出響應(yīng)。（GaryBloom福布斯技術(shù)委員會(huì)）

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