我们都在历史课上都学过工业革命——从18世纪末开始,蒸汽动力机器改变了制造业。但人们普遍认为,自工业革命以来,已经发生了多次工业革命。第二次世界大战(19世纪末至20世纪初)见证了由电力和移动装配线引发的大规模生产的兴起。第三个是在20世纪60年代起飞的,一直以计算和过程自动化为动力。
许多分析人士认为,我们正在经历第四次工业革命,也就是工业4.0。一些中心主题是数字化和连接——在物理和数字领域获取、共享和应用数据。
什么技术在推动工业4.0?哪些会对企业组织的发展产生最深刻的影响?
根据德勤的一项调查,以下是商界领袖的看法:
- 物联网:72%
- 人工智能:68%
- 云基础设施:64%
- 大数据/分析:54%
- 纳米技术:44%
- 高级机器人: 40%
- 传感器:40%
- 区块链:17%
- 3D 打印:10%
- 增强现实:9%
- 量子计算:7%
- 边缘计算:6%
撇开上述排名不谈,这些技术并不是相互竞争的关系,而是协同工作。物联网设备和传感器捕捉和共享数据,这些数据存储和组织在云端,分析和人工智能可以应用于改善商业决策。这都是一个相互关联、自我优化的生态系统的一部分。
在制造业,一切都从供应链开始,包括从工业3.0到工业4.0的路径。开始是一个协作的过程,要求供应链合作伙伴致力于获取相关数据并与企业共享。不仅仅是月底的报告,而是实时的数据流,可以集成到企业的日常工作流程和系统。
人工智能驱动的预测和规范性分析将发挥越来越重要的作用。这个过程会从“现在正在发生什么”到“接下来会发生什么”和“接下来应该发生什么”,创造出自主反应,快速适应预期的未来状态。
今天的“工业供应4.0”是什么样子呢?以下是一些当前的概念和技术。
数据采集(物联网连接)
移动应用:捕获和处理与库存相关的数据(产品详细信息、位置、活动);提供数据指导的补货建议。
自动化供应:使用各种技术来监控库存、控制访问和跟踪产品在业务中的使用情况。
数据分析(描述性、预测性和规范性)
组织捕获的数据以可视化活动、模式和当前状态。
创建模拟场景以预测和规定未来状态。
系统集成
EDI 集成:自动化采购到付款 (P2P) 周期;将项目详细信息和使用数据输入买方企业资源规划 (ERP) 系统。
将捕获的使用点数据与供应商仓库系统和其他上游系统集成,以建立更主动的供应链。
整合买方-供应商需求预测系统以避免差距和风险。
下一步:人工智能
在一个复杂性和风险不断上升的世界中——随着大数据变得越来越大——企业正在使用人工智能来加速洞察和理解的道路。
在供应链的背景下,这意味着综合大量数据集和数千个变量来预测需求、同步生产并优化采购和物流决策。基于上游可见性的最佳供应来源是什么?根据可用的航线,最快的运输方式是什么?愿景是人工智能可以为此类问题提供即时、准确的答案,并做出优化供应链绩效的自主决策。
合作是前进的道路
工业 4.0 由技术定义,但最终目标是改善人类活动(物流、工程、生产等)并最终改善客户体验。它从关系开始——所有利益相关者承诺开发项目,确保他们一起工作并适应变化。
一个关键步骤是超越数据分割(各个供应商和地点之间的断开系统),拥抱整个供应链的数据共享。在这种环境下,具有供应商基础的竞争心态是一个障碍。合作是前进的道路。
如果致力于工业 4.0,企业需要找到一个坚定的合作伙伴。寻找投资于技术以捕获并与企业共享供应链数据的组织。寻找采用 AI 并建立清晰、全面的数据流的合作伙伴,以使 AI 对供应链有效。
此外,确保他们投资于人员来部署、支持和优化这些解决方案,以帮助企业管理变革并在第四次工业革命中蓬勃发展。