工業(yè)4.0：如何明確你的轉(zhuǎn)型之路？

aiyusheng

看到外網(wǎng)和的一篇資訊，講工業(yè)4.0的，不過是機翻的，大家將就看看——

制造商們正在全力采用被稱為“工業(yè)4.0”的新技術(shù)和系統(tǒng)，希望提高工作效率并開創(chuàng)新的盈利渠道。工業(yè)4.0依賴傳感器、先進數(shù)據(jù)分析、AI以及機器學習，旨在深入數(shù)據(jù)收集和分析。這可以有效地縮減生產(chǎn)停滯時間、提升產(chǎn)品品質(zhì)，并進行前瞻性的維護。

然而，一些因素，如過時的業(yè)務模式和一線員工在操作模式改進中的低參與度，常常成為這一轉(zhuǎn)型的阻礙。工業(yè)4.0的熱度正在上升。Statista的數(shù)據(jù)預測，其市場規(guī)模將從2021年的2630億美元激增至2028年的1.1萬億美元。

這種增長部分是因為傳感器網(wǎng)絡對于識別和改進生產(chǎn)中的隱性缺陷變得至關(guān)重要，這些隱性缺陷會增加成本和拖慢生產(chǎn)。

但是，許多組織在部署工業(yè)4.0時，數(shù)據(jù)的收集速度超過了他們的處理能力。MIT的專家John Carrier提到，真正的障礙在于舊有的操作方式和思維定勢，這阻止員工嘗試新技術(shù)和創(chuàng)新。

面對的主要挑戰(zhàn)有：

1. 標準化不足。舊的工作模式過于多樣化，難以發(fā)現(xiàn)可以減少風險、提高效率的流程。

2. 過度依賴舊技術(shù)。當員工面對新技術(shù)挑戰(zhàn)時，他們可能會回到舊有模式。只有當舊方法被淘汰，新技術(shù)的價值才能被充分發(fā)揮。

3. 培訓不足。許多企業(yè)購買了先進的設備和軟件，卻低估了員工培訓的重要性。

Carrier基于他的經(jīng)驗為轉(zhuǎn)型提供了一套藍圖，強調(diào)需要結(jié)合系統(tǒng)思維和文化考量，這樣可以確保技術(shù)的采購和應用更加高效。關(guān)鍵步驟包括選擇對于初始階段至關(guān)重要的問題，并確保技術(shù)的使用不會導致問題的增加。

Carrier指出，逐步轉(zhuǎn)型、關(guān)注關(guān)鍵問題比大規(guī)模、盲目的技術(shù)采用更為明智。否則，企業(yè)可能在真正提升性能之前，已經(jīng)浪費了大量時間在數(shù)據(jù)處理和維護上。

Carrier 建議在工業(yè)4.0轉(zhuǎn)型中，不應急于部署一個裝備大量傳感器的全面系統(tǒng)。相反，他推薦一種更為審慎的方法：首先明確識別一個具體的問題，然后運用 "工業(yè)4.0" 技術(shù)來針對性地解決它。鼓勵員工揭示工作中的關(guān)鍵難點并優(yōu)化流程以發(fā)現(xiàn)更多的改進和增值機會，這是實現(xiàn)廣泛轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。

如 Carrier 所說：“系統(tǒng)本身已經(jīng)在告訴你哪里需要加強了。我們需要學會傾聽這些信號，來確定哪里應該布置傳感器，利用技術(shù)去發(fā)現(xiàn)并解決這些問題?！?/font>

我們首先需要找出并建立反饋循環(huán)。確知如何和在哪里建立有效的反饋循環(huán)，對于 "工業(yè) 4.0" 的商業(yè)價值是關(guān)鍵。為此，尋找那些被忽視的效率漏洞是一個很好的方法。更為關(guān)鍵的是，要確保數(shù)據(jù)采集和行動之間的時間縮短。簡單地堆積數(shù)據(jù)而不加以利用是不夠的。

在引入新的技術(shù)解決方案時，也需要逐漸淘汰那些已經(jīng)不再適用的舊系統(tǒng)。像傳感器、云計算和先進的算法這樣的新技術(shù)，能為員工帶來前所未有的洞察力。但一旦面臨困難或復雜性，員工很可能回到傳統(tǒng)的工作方式中。

因此，企業(yè)應采用分階段和有針對性的 "工業(yè) 4.0" 方案，這樣可以幫助員工更快地適應新技術(shù)。同時，為防止員工回到老的操作模式，有必要淘汰那些舊系統(tǒng)。這需要領(lǐng)導層的支持，為員工提供必要的時間和空間來適應新技術(shù)，從而改進他們的工作方法。

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魚兒雷

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虎鉗先生

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