信息圖：製造商使用什麼技術？

製造業作為一個行業一直在經曆日益增長的數字化，組織實施的工具和解決方案能夠更有效地利用數據並在運營中使用智能設備。

這種製造實踐和數字技術的融合通常被稱為工業 4.0，它是我們近年來在製造業中看到的許多變化的驅動力。

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通過在業務運營中使用技術，製造商可以看到許多不同領域的改進和增長，無論是供應鏈管理 (SCM)、客戶體驗還是業務流程自動化。

通過此信息圖，您可以了解製造商正在投資和利用哪些技術，並更好地了解他們使用這些技術的目的。

背景

工業 4.0 是 2022 年組織的主要競爭差異化因素，其相關技術的使用所造成的破壞已得到業內人士的廣泛認可。

只有 9% 的組織更新了他們的商業模式，為工業 4.0 做準備，但在經歷了至少 20% 的增長的公司中，這一數字上升到了 30%。

然而，許多製造商在採用新的實踐和解決方案來利用他們可以提供的好處方面進展緩慢。

然而，這種情況正在改變。 以傳感器為例，以製造業數字化轉型為例。

傳感器可以應用於工廠車間，向軟件系統提供數據和信息，然後軟件系統可以分析這些數據並為利益相關者提供可以實時採取行動的信息。

希望降低機械維護和維修成本的組織一直在追求這種特殊用例，但傳感器和智能設備可用於多種目的，例如工作流程簡化、物流履行跟踪、工廠車間合規性和質量控制.

對重工業數字化維護和可靠性轉型的觀察表明，公司有可能將資產可用性提高 5% 至 15%，並將維護成本降低 18% 至 25%。

因此，得知全球智能傳感器市場預計將以 19% 的複合年增長率從 2020 年的 366 億美元增長到 2025 年的 876 億美元，這也就不足為奇了。

此類有助於利用數據和技術的技術正在極大地改變製造業數字化的方向。

現在讓我們更深入地了解對製造商最重要的每一項技術。

數據分析

71% 的製造商目前在其運營中採用數據分析。

在製造業中使用數據分析提供了一些好處，可以幫助組織更好地管理他們的運營。

這些好處大致包括：

• 需求預測
• 採購
• 訂單完成度
• 供應商績效
• 質量控制
• 庫存管理
• 機器可靠性監控

公司已經可以獲得更有效地執行這些流程所需的大部分數據——他們只是未能將其用於分析。

高達 73% 的公司數據未被企業使用。

通過採用 PowerBI 等分析平台來增加對這些數據的使用，使公司能夠利用以前未使用的數據為他們的運營帶來好處。

雲計算

99% 的製造商在其運營中使用（64%）或計劃使用（35%）雲計算。

為了進行數據分析並有效利用其他現代技術，組織需要能夠處理大型數據集並具有可擴展性的技術基礎架構。

如今，雲解決方案受到企業（尤其是中小型企業）的高度追捧，因為進入門檻低（即不需要物理硬件開銷），並且如果需要更多用戶、電力或存儲，它們很容易擴展。

正因為如此，雲計算服務及其在製造業中的使用在企業中引起了極大的興趣，這與也將其運營和數據遷移到雲的其他行業非常一致。

企業資源計劃 (ERP)

58% 的製造商使用 ERP 系統。

ERP 解決方案對於現代企業來說是必要的，以避免成為孤立的。

孤立是指包含數據的系統變得更加分離的過程，通常是因為部門解決方案缺乏集成，從而導致公司內部信息使用效率低下的情況。

ERP 允許將單獨的解決方案和模塊集成到一個平台中，從而提供更有效地共享數據和信息的機會。

機器人過程自動化 (RPA)

43% 的製造商已經使用機器人流程自動化，還有 43% 的製造商計劃部署 RPA 計劃。

RPA 可用於多種目的——最常見的是自動化工作流程和業務流程，否則需要大量的體力勞動。

在製造業中，RPA 可用於提高合規性、自動化質量保證流程並促進訂單履行。

隨著組織尋求簡化流程並消除運營中不必要的成本，RPA 等技術將成為製造企業的常見工具。

物聯網 (IoT)

目前有 40% 的製造商部署物聯網技術，另有 47% 的製造商計劃這樣做。

製造業中的物聯網被稱為“工業物聯網（IIoT）”。

正如我們在如何使用傳感器的案例中所指出的，隨著製造商希望將雲的力量、數據分析平台的力量以及智能設備生成的大型數據集結合起來，物聯網設備的使用量正在增加。

隨著公司學習如何有效利用智能設備及其產生的數據，IIoT 的重要性將繼續增長。

底線

製造商使用的現代技術在用途和應用方面差異很大。

就今天的採用而言，最重要的技術涉及數據的應用和利用以及設備和硬件的實施，這些技術可以彌合工廠車間與交付給利益相關者的見解之間的差距。

隨著工業 4.0 在塑造製造商的運營方式方面繼續發揮重要作用，我們可以期待在未來幾年看到更多地採用這些關鍵技術。

如果您的製造組織需要數字解決方案，請考慮查看我們的數字創新服務並了解如何利用技術實現業務目標。