數字化轉型准備：准備工業物聯網和人工智能的七個步驟

1.你有紙質工藝嗎?

Excel仍然用於從多個供應商和姐妹工廠購買組件，包括交貨時間長的產品。然而，為了不斷提高生產力，依靠紙質流程將阻礙多個數據源(KpI)的信息、計算、溝通和比較。

2.有沒有可以從自動化中受益的手動過程?

在許多情況下，制造商仍然依靠手動過程來控制和審查質量，以衡量遵守法律法規的情況。自動化不僅對節省工作時間和減少產品缺陷非常重要，而且為滿足法律法規和新產品要求的快速變化提供了必要的靈活性企業電話plan。

3.前後車間操作是否有完整的實時視圖?

許多制造商都遭受了營效率低下的困擾，如延遲、錯誤啟動和返工，可以通過使用實時數據做出更好的決策來避免。制造商可以利用物聯網自動收集運營數據和人工智能分析結果，提高實時決策的准確性，最大限度地降低風險。

4.系統是否集成、端到端，包括ERp、CRM、MES等，以提高生產力?

為了支持未來的工廠，需要一個制造環境，使車間和背景系統能夠輕松通信，並在任何系統供應鏈的任何位置實時訪問關鍵數據。性能和生產數據需要高效、可靠、安全地收集、存儲、分析和共享。當系統可以無縫通信時，端到端流程可以優化。例如，當MES和ERp系統完全集成並出現設備問題時，可自動生成更換零件和合格技術人員的服務票。

5.是否根據數字化轉型活動創造了新的商業模式?

隨著生產數據收集、共享和分析的改進，應用了許多新的業務流程。例如，它可以遠程監控甚至控制操作。島上不同的流程或部門可以更好地合作，創造更高的效率和價值。消費品公司可以通過在整個供應鏈中標記和跟蹤產品來檢測和減少盜竊。隨著物聯網和人工智能的出現，利用互聯網運營實現差異化和優勢的新方法數不勝數，但在技術到位之前，需要識別和分析新的業務流程。這是企業將業務提升到新水平、提供新收入來源、創造價值、從競爭對手中脫穎而出的機會。

6.是充分利用了數據，還是陷入了數據沼澤?

對許多工廠經理來說，物聯網帶來的數據增加只會增加工作量。為自動收集操作和供應鏈數據提供了巨大的機會學生Plan。

根據最近的一項調查，80%以上的生產系統包括從未設計過車間外通信的剩餘設備。越來越多的制造軟件應用程序的關鍵數據和跨供應鏈合作，越來越多的制造軟件應用程序正在遷移到雲中，先進的預測分析獲得更好的操作智能。這包括處理來自各種數據源的數據，以便發現事故和事件，做出更准確的實時決策，降低操作風險，更好地了解客戶的行為。

7.還依賴於系統之間的硬編碼連接嗎?

由於項目范圍有限，內部資源通常可以用於手動編碼系統集成。然而，隨著越來越多的系統成為制造商信息網絡的一部分，這些項目很快就會翻倍和笨拙。更高效、更實用的解決方案所有集成系統提供可擴展性和驗證性的統一數據處理手機上網Plan。

隨著技術的成熟和用例的發展，人工智能和物聯網的優勢只會越來越大。但在實施先進技術之前，需要自動化過程和連接系統。為了從現代數字制造時代中受益，需要識別和分析能夠從共享信息中受益的新業務流程。IT基礎設施用於共享和分析生產數據，一旦相關業務流程數字化，就可以為未來的工廠提供動力。數字逆轉正在發生。

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