製造技術洞察：中小企業如何使用技術

當我們想到中小型企業的製造技術洞察力時，它通常與人們的期望完全相反。

我們都熟悉政治家戴上安全帽參觀企業工廠車間的景象，但中小型企業的現實似乎與您可能在該國最大的公司手中看到的先進製造業技術相去甚遠公司。

我們更可能談論的是 SMB 製造公司落後於其他行業的程度，而不是它們的先進程度。

因此，儘管大型企業可能會對媒體感到欣喜若狂，但真正需要好好審視其數字化成熟度並評估他們是否具備未來發展和成功所需的條件才是中小型企業。

美國 98.43% 的製造企業被認為是中小企業，其中只有五分之一的企業認為自己“高度準備”應對第四次工業革命帶來的新興商業模式。

實施技術戰略的重要性不太可能消散，事實上，隨著中小型企業更容易獲得複雜的技術，人們的期望會越來越高。

今天就加入我們，我們將為您提供一些關於中小型企業為保持競爭力和為未來做好準備而大力投資的製造業務技術的見解。

在製造中採用先進技術的好處

如果有效實施，智能製造技術將為製造運營的所有部分帶來許多獨特的好處。 這包括：

• 提高生產力：借助智能製造業務技術，由於更平凡的任務的自動化，使整個流程的整體產量得以提高，從而使勞動力能夠專注於提供更多價值並需要更深入思考和創造力的事情。 通過使用更好的技術簡化流程，您可以使您的員工能夠完成更有意義的任務，而不必將時間花在僅作為忙碌工作的事情上。
• 更好的客戶服務：製造中的智能技術通過跟踪訂單、與客戶溝通和處理某些客戶服務任務，為客戶提供更多的訪問權限和對流程的更多可見性。
• 減少錯誤：從數據收集和分析中消除人為因素意味著在庫存跟踪、運輸和供應採購等領域的錯誤更少。
• 更好的報告：同樣，自動化數據收集和分析使您可以更多地訪問更清潔的數據，從而提供更快、更準確的報告。

製造業驅動行業的 5 項技術

工業物聯網 (IIoT)

物聯網是業內最熱門的流行語之一，因此在您沮喪地搖頭之前，讓我們先來看看工業物聯網——以及它的附加前綴扇區限定符。

IIoT 在製造業有多種用途，與其說是在製造業中輕率地實施技術，不如說是一種常識性的練習。

讓我們舉一個製造商希望投入使用的工業物聯網應用的非常常見的例子：傳感器。

組織要求工人檢查和維護他們的機器。 但我們是人類——我們並不總是發現問題，直到為時已晚。

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IIoT 只是尋求從機器傳感器獲取數據並以可操作的方式交付。 是不是很熱？ 也許機器的轉速或壓力不太正確。

到 2024 年，全球物聯網傳感器市場預計將超過 680 億美元，在給定的預測期內，複合年增長率為 40%。

借助 IIoT，您可以在需要時從各種機器傳感器獲得準確的信息，從而在這些問題成為更大的問題之前就解決這些問題，從而節省維護成本和停機時間。

據德勤稱，到 2025 年，基於 IIoT 的預測性維護解決方案有望將工廠設備維護成本降低 40%，並產生 6300 億美元的經濟價值。

這只是一個例子； 在彌合機器和工具與工人設備之間的差距方面，這一原則保持不變。

無論是用於節省員工查找時間的機器位置跟踪器，還是幫助您確定工廠車間人員健康和安全的監視器，工業物聯網技術在製造環境中的可能性是廣泛而多樣的。

大數據與分析

製造業中的數據也不會在 IIoT 實施中結束。

大數據和分析的作用對製造商開展業務的方式產生了巨大影響，尤其是在供應鏈管理方面。

我們可能不必深入探討 COVID-19 大流行對全國上下企業供應鏈的影響，但它說明了因素數據分析在最大限度地減少中斷方面的重要性可能的。

由於數據在過去兩年的大量擴散，SMB 發現自己坐擁大量有價值的信息，而這些信息往往未被沒有合適技術的組織充分利用。

高達 73% 的公司數據未用於分析。

這就是可以幫助您提供可操作見解的 ERP 至關重要的地方。

從 2017 年到 2019 年，表示目前在公司使用預測分析的供應鏈專業人士數量增長了 76%。

企業可以使用分析來評估他們的數據，以確定他們的供應鏈需求、潛在的中斷，並防止庫存過多或生產過剩等常見問題。

從本質上講，您正在使用更先進的數據來減少浪費並為不可避免的供應鏈中斷做好準備。

企業比以往任何時候都更廣泛地採用預測分析技術——2019 年約有 30% 的組織使用它，高於兩年前的 17%。

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雲端

正如我們剛才提到的，企業現在擁有和必須照顧的數據量也比以往任何時候都多。

這需要存儲在某個地方，並且隨著立法者尋求確保公司對客戶數據負責，數據隱私法正在加強。

我們已經看到 GDPR 對歐洲（以及與歐洲人進行貿易的美國公司）以及加利福尼亞州的 CCPA 產生了巨大影響。

過道兩邊的國會代表已經開始在聯邦層面起草數據隱私法，微軟和威瑞森等主要企業一直在呼籲最早在今年通過立法。

為什麼這很重要？

簡而言之，數據保護正迅速成為中小企業的重中之重，必須遵守合規性法規，以免觸犯巨額罰款。

所以，我們有兩個並發的趨勢：

• 需要存儲的一般業務數據激增
• 需要以正確的保護措施存儲的客戶數據，例如在 Tier IV 數據中心中

這使得云對於中小型企業來說是一個極具吸引力的選擇，他們選擇使用 Azure 和類似服務來託管他們的數據，因為它們的可擴展性和靈活性取決於公司的需求。

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自動化與人工智能

通常，當我們考慮自動化時，我們會設想複雜的機器人自動行動。

事實上，他們將使用的最有用的自動化和人工智能技術更有可能是用於自動化關鍵工作流程的軟件機器人。

人工智能和自動化實際上與我們的其他一些趨勢相關，特別是工業物聯網和分析。

57.6% 的中小企業 CEO 認為先進技術將在明年影響他們的業務。

讓我們以上面IIoT的機器維護示例為例。

除了您可能更熟悉自動化的一些更標準的任務（例如文檔工作流程和報告）之外，您還可以使用 AI 驅動的技術來完成分析工廠流程所需的大量繁重工作地面。

例如，假設一台特定的機器沒有滿負荷運行。 自動化解決方案可用於自動評估每台機器，比較每台機器，然後向您報告可操作的數據。

自動化還意味著，您可以升級現有基礎設施（通過添加傳感器），而不是大規模淘汰舊機器，並且仍然可以將其與其他流程一起自動化。

低代碼應用

低代碼應用在很大程度上顛覆了傳統的軟件開發週期。

對於初學者來說，低代碼可用於為企業創建自定義應用程序，以解決現成解決方案無法解決的獨特問題。 該名稱指的是低代碼平台的視覺性質以及它們需要很少編碼的前提，而不是更傳統的方法。

與開發人員簽約來創建您需要的應用程序不僅便宜得多，而且您可以預期完成時間也會大大加快。

到 2024 年，超過 65% 的應用程序開發將來自低代碼。

低代碼應用程序幾乎可以用於任何事情，無論是用於機械的視覺檢查應用程序、簡化工作流程，還是從頭到尾自動化銷售流程。

我們預計未來幾年製造業的低代碼市場將顯著回升，因為企業看到了縮短應用程序部署時間及其價值主張的吸引力。

關於智能製造的一句話

關於這些技術，要認識到的最重要的事情之一是，在某種程度上——或者更確切地說，在很大程度上——它們相互驅動。

智能製造，正如它的名字一樣，是一個包羅萬象的短語，它意味著一種數字化製造方法，在某種程度上採用了上述所有方法。

2017年智能製造及相關技術市場價值1523億美元，預計2023年將達到4790.1億美元。

這些技術不應該以單點的方式使用，而是組織應該仔細查看他們的流程，看看現代製造業務技術的這些關鍵組件可以在哪裡用作更大的流程數字化方法的一部分。

ERP 等技術解決方案使用您的數據為您提供精確的運營分析。 使用分析，您可以減少庫存積壓，評估庫存的歷史趨勢，查看員工的生產力，並獲得預測以幫助您為您可能沒有意識到的市場波動做好準備。 利用現代技術，您可以為您的企業做更多的事情。

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