制造技术洞察：中小企业如何使用技术

当我们想到中小型企业的制造技术洞察力时，它通常与人们的期望完全相反。

我们都熟悉政治家戴上安全帽参观企业工厂车间的景象，但中小型企业的现实似乎与您可能在该国最大的公司手中看到的先进制造业技术相去甚远公司。

我们更可能谈论的是 SMB 制造公司落后于其他行业的程度，而不是它们的先进程度。

因此，尽管大型企业可能会对媒体感到欣喜若狂，但真正需要好好审视其数字化成熟度并评估他们是否具备未来发展和成功所需的条件才是中小型企业。

美国 98.43% 的制造企业被认为是中小企业，其中只有五分之一的企业认为自己“高度准备”应对第四次工业革命带来的新兴商业模式。

实施技术战略的重要性不太可能消散，事实上，随着中小型企业更容易获得复杂的技术，人们的期望会越来越高。

今天就加入我们，我们将为您提供一些关于中小型企业为保持竞争力和为未来做好准备而大力投资的制造业务技术的见解。

在制造中采用先进技术的好处

如果有效实施，智能制造技术将为制造运营的所有部分带来许多独特的好处。 这包括：

• 提高生产力：借助智能制造业务技术，由于更平凡的任务的自动化，使整个流程的整体产量得以提高，从而使劳动力能够专注于提供更多价值并需要更深入思考和创造力的事情。 通过使用更好的技术简化流程，您可以使您的员工能够完成更有意义的任务，而不必将时间花在仅作为忙碌工作的事情上。
• 更好的客户服务：制造中的智能技术通过跟踪订单、与客户沟通和处理某些客户服务任务，为客户提供更多的访问权限和对流程的更多可见性。
• 减少错误：从数据收集和分析中消除人为因素意味着在库存跟踪、运输和供应采购等领域的错误更少。
• 更好的报告：同样，自动化数据收集和分析使您可以更多地访问更清洁的数据，从而提供更快、更准确的报告。

制造业驱动行业的 5 项技术

工业物联网 (IIoT)

物联网是业内最热门的流行语之一，因此在您沮丧地摇头之前，让我们先来看看工业物联网——以及它的附加前缀扇区限定符。

IIoT 在制造业有多种用途，与其说是在制造业中轻率地实施技术，不如说是一种常识性的练习。

让我们举一个制造商希望投入使用的工业物联网应用的非常常见的例子：传感器。

组织要求工人检查和维护他们的机器。 但我们是人类——我们并不总是发现问题，直到为时已晚。

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IIoT 只是寻求从机器传感器获取数据并以可操作的方式交付。 是不是很热？ 也许机器的转速或压力不太正确。

到 2024 年，全球物联网传感器市场预计将超过 680 亿美元，在给定的预测期内，复合年增长率为 40%。

借助 IIoT，您可以在需要时从各种机器传感器获得准确的信息，从而在这些问题成为更大的问题之前就解决这些问题，从而节省维护成本和停机时间。

据德勤称，到 2025 年，基于 IIoT 的预测性维护解决方案有望将工厂设备维护成本降低 40%，并产生 6300 亿美元的经济价值。

这只是一个例子； 在弥合机器和工具与工人设备之间的差距方面，这一原则保持不变。

无论是用于节省员工查找时间的机器位置跟踪器，还是帮助您确定工厂车间人员健康和安全的监视器，工业物联网技术在制造环境中的可能性是广泛而多样的。

大数据与分析

制造业中的数据也不会在 IIoT 实施中结束。

大数据和分析的作用对制造商开展业务的方式产生了巨大影响，尤其是在供应链管理方面。

我们可能不必深入探讨 COVID-19 大流行对全国上下企业供应链的影响，但它说明了因素数据分析在最大限度地减少中断方面的重要性可能的。

由于数据在过去两年的大量扩散，SMB 发现自己坐拥大量有价值的信息，而这些信息往往未被没有合适技术的组织充分利用。

高达 73% 的公司数据未用于分析。

这就是可以帮助您提供可操作见解的 ERP 至关重要的地方。

从 2017 年到 2019 年，表示目前在公司使用预测分析的供应链专业人士数量增长了 76%。

企业可以使用分析来评估他们的数据，以确定他们的供应链需求、潜在的中断，并防止库存过多或生产过剩等常见问题。

从本质上讲，您正在使用更先进的数据来减少浪费并为不可避免的供应链中断做好准备。

企业比以往任何时候都更广泛地采用预测分析技术——2019 年约有 30% 的组织使用它，高于两年前的 17%。

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云端

正如我们刚才提到的，企业现在拥有和必须照顾的数据量也比以往任何时候都多。

这需要存储在某个地方，并且随着立法者寻求确保公司对客户数据负责，数据隐私法正在加强。

我们已经看到 GDPR 对欧洲（以及与欧洲人进行贸易的美国公司）以及加利福尼亚州的 CCPA 产生了巨大影响。

过道两边的国会代表已经开始在联邦层面起草数据隐私法，微软和威瑞森等主要企业一直在呼吁最早在今年通过立法。

为什么这很重要？

简而言之，数据保护正迅速成为中小企业的重中之重，必须遵守合规性法规，以免触犯巨额罚款。

所以，我们有两个并发的趋势：

• 需要存储的一般业务数据激增
• 需要以正确的保护措施存储的客户数据，例如在 Tier IV 数据中心中

这使得云对于中小型企业来说是一个极具吸引力的选择，他们选择使用 Azure 和类似服务来托管他们的数据，因为它们的可扩展性和灵活性取决于公司的需求。

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自动化与人工智能

通常，当我们考虑自动化时，我们会设想复杂的机器人自动行动。

事实上，他们将使用的最有用的自动化和人工智能技术更有可能是用于自动化关键工作流程的软件机器人。

人工智能和自动化实际上与我们的其他一些趋势相关，特别是工业物联网和分析。

57.6% 的中小企业 CEO 认为先进技术将在明年影响他们的业务。

让我们以上面IIoT的机器维护示例为例。

除了您可能更熟悉自动化的一些更标准的任务（例如文档工作流程和报告）之外，您还可以使用 AI 驱动的技术来完成分析工厂流程所需的大量繁重工作地面。

例如，假设一台特定的机器没有满负荷运行。 自动化解决方案可用于自动评估每台机器，比较每台机器，然后向您报告可操作的数据。

自动化还意味着，您可以升级现有基础设施（通过添加传感器），而不是大规模淘汰旧机器，并且仍然可以将其与其他流程一起自动化。

低代码应用

低代码应用在很大程度上颠覆了传统的软件开发周期。

对于初学者来说，低代码可用于为企业创建自定义应用程序，以解决现成解决方案无法解决的独特问题。 该名称指的是低代码平台的视觉性质以及它们需要很少编码的前提，而不是更传统的方法。

与开发人员签约来创建您需要的应​​用程序不仅便宜得多，而且您可以预期完成时间也会大大加快。

到 2024 年，超过 65% 的应用程序开发将来自低代码。

低代码应用程序几乎可以用于任何事情，无论是用于机械的视觉检查应用程序、简化工作流程，还是从头到尾自动化销售流程。

我们预计未来几年制造业的低代码市场将显着回升，因为企业看到了缩短应用程序部署时间及其价值主张的吸引力。

关于智能制造的一句话

关于这些技术，要认识到的最重要的事情之一是，在某种程度上——或者更确切地说，在很大程度上——它们相互驱动。

智能制造，正如它的名字一样，是一个包罗万象的短语，它意味着一种数字化制造方法，在某种程度上采用了上述所有方法。

2017年智能制造及相关技术市场价值1523亿美元，预计2023年将达到4790.1亿美元。

这些技术不应该以单点的方式使用，而是组织应该仔细查看他们的流程，看看现代制造业务技术的这些关键组件可以在哪里用作更大的流程数字化方法的一部分。

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