擴大物聯(lián)網、企業(yè)連接和分析等數字技術的使用是解決制造商在2024年面臨的主要挑戰(zhàn)的關鍵。
整個世界，特別是制造業(yè)，似乎已經超越了疫情期間發(fā)生的問題和幾年前的重大供應鏈中斷。然而，到2024年，制造商將面臨新的挑戰(zhàn)，其中許多挑戰(zhàn)可以通過采用更多數字技術來緩解。
最近的行業(yè)研究使制造商今年面臨的問題以及他們計劃如何解決這些問題成為焦點。其他研究也得出了類似的結論。德勤在其《2024年制造業(yè)展望》中指出，制造商面臨經濟不確定性、供應鏈中斷以及填補熟練勞動力職位的困難。在所有情況下，德勤都相信技術在向前發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。
具體來說，包括物聯(lián)網(IoT)、自動化、支持數據驅動決策的分析等技術可以幫助制造商提高運營效率、控制成本等。這些技術用于生產環(huán)境，提供流程的實時洞察和端到端可見性。這些見解和可見性使制造商能夠識別生產瓶頸、低效率和浪費。一旦發(fā)現這些問題，就可以采取措施幫助減少停機并改善運營。
從長遠來看，大多數制造商將通過全面擁抱工業(yè)4.0和智能制造來加倍數字化投資。例如，德勤發(fā)現83%的制造商認為智能工廠解決方案將在五年內改變產品的制造方式。但在短期內，物聯(lián)網、自動化和分析的引入和使用可以帶來立竿見影的顯著效益。
數字供應鏈和其他技術
盡管制造業(yè)從疫情期間大規(guī)模供應鏈問題的影響中大幅反彈，但問題仍然存在。許多制造商正試圖通過將通過物聯(lián)網設備和分析獲得的生產線洞察與企業(yè)連接相結合，來解決其供應鏈問題，從而使工廠車間運營技術(OT)數據可用于ERP、CRM等傳統(tǒng)企業(yè)IT系統(tǒng)。
德勤在展望中指出，通過采用數字工具，制造商可以提高供應鏈的透明度。這是怎么做到的？通過結合OT和IT系統(tǒng)，制造商可以在訂購流程中變得主動。這些數據與供應商的數據相結合，使制造商能夠將其供應鏈流程數字化。
GenAI進入場景
制造過程中引入更多技術正在推動對熟練工人的需求。然而，德勤等企業(yè)表示，制造商在尋找熟練勞動力方面遇到了困難。
這個問題并非制造業(yè)所獨有。幸運的是，在所有行業(yè)中，許多人都在關注生成式人工智能(GenAI)、自動化和其他工具來提供幫助。
GenAI可用于協(xié)助技術工人并幫助他們提高效率。例如，GenAI可用于快速總結大型設備用戶手冊、查找設備規(guī)格表中的特定設置或搜索設備日志輸出中的異常情況。
通過卸載這些常見任務，GenAI解放了技術工人，使他們可以在給定時間內完成更多的專業(yè)雜務。這可能會減少在一個很難找到技術工人的市場中雇用更多技術工人的需要。
GenAI的另一個常見用途是幫助技術上可能不如經驗豐富的工人成熟的工人。例如，制造生產線設備的OEM可能會在其管理控制臺上放置GenAI前端。GenAI可以允許工作人員鍵入或說出請求（例如，將運行速度設置為X），而不必了解神秘的命令行指令。GenAI會將鍵入或表達的請求轉換為機器可以理解的命令。在這里，這種技術的應用再次減少了雇用那些難以找到的技術工人的需要。
同樣，基于實時狀態(tài)數據的制造流程智能自動化可以節(jié)省工人的時間。同樣，通過擺脫死記硬背的任務，員工有更多的時間花在重要的家務上。例如，自動化可以像當某臺設備的健康監(jiān)測數據超過閾值時發(fā)送自動警報一樣簡單，而不是讓工人定期走過工廠車間并評估某臺設備的健康狀況。
總結
擴大使用物聯(lián)網、企業(yè)連接和分析等已使用多年的技術是解決制造商在2024年面臨的主要挑戰(zhàn)的關鍵。
目前正在采用的其他技術和更廣泛的舉措肯定會在未來發(fā)揮重要作用。其中包括全面采用工業(yè)4.0和轉向智能工廠。為這些努力提供動力的基礎技術正是當今帶來好處的技術。
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