如今的制造业面临着许多挑战，包括运营成本上升、运营效率低下、预算减少以及需要更快地发布产品。人工智能、云和分析等数字技术可以使制造商通过提高生产力和降低运营风险来创造差异化，同时提高产品质量和客户满意度。
然而，当今制造环境中的许多业务流程往往充满了信息缺口。许多大型组织发现自己被旧的IT架构或遗留系统瘫痪，无法有效管理涉及车间和后台办公室之间的多个数据集的制造流程。
以下是工业物联网(IIoT)和人工智能准备清单，可帮助评估的组织支持未来工厂的能力。
1.你们有纸质流程吗?
可能会惊讶地发现，像从多个供应商和姊妹工厂采购组件这样复杂的事情，包括交货时间长的产品，仍然使用Excel来完成。然而，依赖纸质流程将阻碍综合来自多个数据源的信息，以及计算、交流和比较关键绩效指标(KPI)以不断提高生产力的能力。
2.是否有可以从自动化中受益的手动流程?
在许多情况下，制造商仍然依赖手动流程进行质量控制和审核，以衡量对法规的遵守情况。自动化不仅对于节省工时和减少产品缺陷至关重要，而且对于提供必要的灵活性以适应法规和新产品要求的快速变化。
3.对前期和后期制作的车间操作有完整的实时视图吗?
许多制造商都饱受运营效率低下的困扰，例如延迟、错误启动和返工，这些问题可以通过使用实时数据做出更好的决策来避免。通过使用物联网自动收集运营数据和人工智能分析结果，制造商可以提高实时决策的准确性并将风险降至最低。
4.系统是否集成、端到端，包括ERP、CRM、MES等，以提高生产力?
为了支持未来的工厂，需要有一个制造环境，使车间和后台系统可以轻松通信，并在任何系统的供应链中的任何位置提供对关键数据的实时访问。需要高效、可靠和安全地收集、存储、分析和共享源源不断的性能和生产数据。当系统可以无缝通信时，可以优化端到端流程。例如，当MES和ERP系统完全集成并且出现设备问题时，可以自动生成更换零件和合格技术人员的服务票。
5.是否根据的数字化转型活动创建了新的商业模式?
由于收集、共享和分析生产数据的方法有所改进，因此启用了许多新的业务流程。例如，可以远程监控甚至控制操作。在孤岛中运行的不同流程或部门可以更好地协作，以创造更高的效率和价值。消费品公司可以通过在整个供应链中标记和追踪产品来检测和减少盗窃。随着IIoT和AI的出现，有无数新方法可以使用互联运营来实现差异化和优势，但在技术到位之前，需要识别和分析新的业务流程。这是企业将业务提升到新水平的机会，提供新的收入来源、创造价值的机会和增长——以便从竞争对手中脱颖而出。
6.是否充分利用了的数据，还是陷入了数据沼泽?
对于许多工厂经理来说，IIoT带来的数据增加只会增加工作量。部署传感器来监控机器和产品为自动收集运营和供应链数据提供了巨大的机会。
根据最近的一项调查，“80%或更多的生产系统包含从未设计用于在车间之外进行通信的遗留设备。”由于需要实时访问来自各种数据源的关键数据以及跨供应链的协作，越来越多的制造软件应用程序正在迁移到云端，并使用先进的预测分析来获得更好的运营智能。这包括处理来自各种数据源的数据，从而可以发现意外故障和事件、更准确的实时决策、降低运营风险以及更好地了解客户行为。
7.还在依赖系统之间的硬编码连接吗?
手动编码的系统集成在开始时可以更有效地利用资源，因为项目范围有限，并且通常可以使用内部资源。但是，随着越来越多的系统成为制造商信息网络的一部分，这些项目很快就会成倍增加并变得笨拙。一个资源效率更高、更实用的解决方案可以是一个多点第三方软件平台，它为所有集成系统提供可扩展性和经过验证的统一数据处理。
随着技术的成熟和更多用例的开发，人工智能和物联网的优势只会越来越大。但是，在实施先进技术之前，需要自动化流程并且需要连接系统。为了从现代数字制造时代获益，需要识别和分析可以从共享信息中受益的新业务流程。一旦相关的业务流程数字化，用于共享和分析生产数据的IT基础设施就可以为未来的工厂提供动力。数字化颠覆正在发生。
