工业4.0:炒作还是希望?

在围绕工业4.0、工业物联网(IIOT)和数字转型的大肆宣传中，工业4.0的引入给制造商带来了一些文化冲击。的好处数据驱动的制造业它们的重要性不容忽视，并将使许多企业能够在竞争日益激烈的环境中提供竞争优势。数字转型意味着商业模式的改变，公司不仅要利用这些最新技术创造的巨大机遇，还要为它们的不断发展做好准备。

然而，对于制造商来说，是否接受技术和现代化来解决这些新挑战存在很大的犹豫。这种犹豫是几个特定因素的产物:

缺乏清晰的愿景和战略-大约美国公司的50％的人承认没有为数字化制造解决方案易于部署一个系统的路线图或工具箱。由于没有数字制造的标准路线图存在，公司经常不确定从哪里开始，以及需要哪些基础能力才能成功。

缺乏有关技术合作伙伴的知识15%的美国公司认为对合适的供应商缺乏了解是他们最大的障碍——商业领袖需要了解哪些技术解决方案解决了他们的核心业务问题，以及评估解决方案供应商的正确标准

难以管理和吸引数字人才-21%的美国公司正面临着人才争夺战，这是他们转型的最大障碍——公司需要在内部建立能力，以实施新的战略和战术;经验学习是快速培养能力最有效的方法

(数据归类-麦肯锡公司)

因此，许多制造商仍然处于反应状态。虽然一些制造分析公司试图开发各种解决方案来解决问题，但由于没有银弹，还没有真正解决。然而，这是一个起点。MachineMetrics旨在帮助公司克服数字化转型过程中的挑战，并将其从反应性、主动性和预测性向前推进。我们致力于使我们的客户不仅使用最新的技术，而且在他们的个人旅程中取得成功。那么多公司都失败了，我们如何做到这一点?重要的是要知道自己的立场，并为未来的道路做准备。

如果你不知道你在哪里，你就不知道你要去哪里。

为了构建数字化转型的路线图，公司往往会展望未来，试图可视化他们想要或需要在20年后达到的位置，并向后规划。然而，对于许多人来说，一个更积极的计划方法是接受“你不知道你现在在哪里，你就不知道你要去哪里。”

我们经常与一些公司交谈，这些公司有预测和预防的愿望，但他们仍然没有联网的机器，没有必要的IT基础设施来捕获和聚合机器数据，或者没有必要的内部组织资源来解读数据和实现持续的流程更改。

该路线图实际上应该是其核心很符合逻辑的：让我们变得一样能干，我们能够而且必须在一排所有的鸭子准备自己的更大的路要走。一旦我们优化的能力，它的时间数字化我们的资产，在实时可视化我们的制造业数据，并衡量我们的KPI使用我们的工具的成功。然后，我们可以促进我们利用这些数据来开始应用的预测和预防模式，以我们的流程，以进一步推进我们的优化努力的希望。然后，我们可以虚拟化这些努力为集成制造系统框架，以支持我们的数码工具厂之间的互操作性，以解决任何实际问题及时处理，因为它们产生，最后链路设计，工程，制造，供应链，销售和服务为一体的智能（智能），其可用于自动化系统的自我改善系统内既产品和工艺。