如今的制造業面臨著許多挑戰，包括運營成本上升、運營效率低下、預算減少以及需要更快地發布產品。人工智能、云和分析等數字技術可以使制造商通過提高生產力和降低運營風險來創造差異化，同時提高產品質量和客戶滿意度。

然而，當今制造環境中的許多業務流程往往充滿了信息缺口。許多大型組織發現自己被舊的IT架構或遺留系統癱瘓，無法有效管理涉及車間和后臺辦公室之間的多個數據集的制造流程。

以下是工業物聯網(IIoT)和人工智能準備清單，可幫助評估的組織支持未來工廠的能力。

1.你們有紙質流程嗎?

可能會驚訝地發現，像從多個供應商和姊妹工廠采購組件這樣復雜的事情，包括交貨時間長的產品，仍然使用Excel來完成。然而，依賴紙質流程將阻礙綜合來自多個數據源的信息，以及計算、交流和比較關鍵績效指標(KPI)以不斷提高生產力的能力。

2.是否有可以從自動化中受益的手動流程?

在許多情況下，制造商仍然依賴手動流程進行質量控制和審核，以衡量對法規的遵守情況。自動化不僅對于節省工時和減少產品缺陷至關重要，而且對于提供必要的靈活性以適應法規和新產品要求的快速變化。

3.對前期和后期制作的車間操作有完整的實時視圖嗎?

許多制造商都飽受運營效率低下的困擾，例如延遲、錯誤啟動和返工，這些問題可以通過使用實時數據做出更好的決策來避免。通過使用物聯網自動收集運營數據和人工智能分析結果，制造商可以提高實時決策的準確性并將風險降至最低。

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，需要有一個制造環境，使車間和后臺系統可以輕松通信，并在任何系統的供應鏈中的任何位置提供對關鍵數據的實時訪問。需要高效、可靠和安全地收集、存儲、分析和共享源源不斷的性能和生產數據。當系統可以無縫通信時，可以優化端到端流程。例如，當MES和ERP系統完全集成并且出現設備問題時，可以自動生成更換零件和合格技術人員的服務票。

5.是否根據的數字化轉型活動創建了新的商業模式?

由于收集、共享和分析生產數據的方法有所改進，因此啟用了許多新的業務流程。例如，可以遠程監控甚至控制操作。在孤島中運行的不同流程或部門可以更好地協作，以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追蹤產品來檢測和減少盜竊。隨著IIoT和AI的出現，有無數新方法可以使用互聯運營來實現差異化和優勢，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的機會，提供新的收入來源、創造價值的機會和增長——以便從競爭對手中脫穎而出。

6.是否充分利用了的數據，還是陷入了數據沼澤?

對于許多工廠經理來說，IIoT帶來的數據增加只會增加工作量。部署傳感器來監控機器和產品為自動收集運營和供應鏈數據提供了巨大的機會。

根據最近的一項調查，“80%或更多的生產系統包含從未設計用于在車間之外進行通信的遺留設備。”由于需要實時訪問來自各種數據源的關鍵數據以及跨供應鏈的協作，越來越多的制造軟件應用程序正在遷移到云端，并使用先進的預測分析來獲得更好的運營智能。這包括處理來自各種數據源的數據，從而可以發現意外故障和事件、更準確的實時決策、降低運營風險以及更好地了解客戶行為。

7.還在依賴系統之間的硬編碼連接嗎?

手動編碼的系統集成在開始時可以更有效地利用資源，因為項目范圍有限，并且通常可以使用內部資源。但是，隨著越來越多的系統成為制造商信息網絡的一部分，這些項目很快就會成倍增加并變得笨拙。一個資源效率更高、更實用的解決方案可以是一個多點第三方軟件平臺，它為所有集成系統提供可擴展性和經過驗證的統一數據處理。

隨著技術的成熟和更多用例的開發，人工智能和物聯網的優勢只會越來越大。但是，在實施先進技術之前，需要自動化流程并且需要連接系統。為了從現代數字制造時代獲益，需要識別和分析可以從共享信息中受益的新業務流程。一旦相關的業務流程數字化，用于共享和分析生產數據的IT基礎設施就可以為未來的工廠提供動力。數字化顛覆正在發生。