工業物聯網將生產過程的所有對象，包括機器設備、人和計算機連接起來，采集大量來自車間底層的數據，用于機器的健康監測、預測性維護、診斷分析、流程優化等，企業也將可能利用機器學習來處理和分析數據，獲得更多可靠的見解。

圖片來自“東方IC”

隨著新一輪技術革命的到來，制造商開始思考工業4.0模式，利用物聯網、大數據技術提升效率和增加收益。云計算和人工智能技術的進步，使得世界各地的制造系統和技術水平達到了一個新的高度。不過，雖然全球制造業都在積極轉型智能制造，但仍然存在許多問題，阻礙工廠車間的優化、效率提升甚至導致安全隱患。

制造商在升級之前必需了解清楚，實現工業4．0要解決哪些問題，最終目的是要獲得哪些功能價值。新一代信息技術可以幫助企業提升生產力，為管理者提供富有遠見的洞察力，認識車間哪些因素可能會降低效率，會對公司的業務產生負面的影響，越來越多的智能制造平臺在實現這樣的功能。

工業4．0將使工廠變得比以往更加智能，但不代表通過自動化、大數據、物聯網和云計算技術就能達到想要的效果。企業在升級過程應該把重點放在發出問題和解決問題上，并讓員工參與到這個變革中，以理解必須采取哪些措施，才能讓這些創新技術解決方案發揮出最大的潛力。

今天的工業物聯網將生產過程的所有對象，包括機器設備、人和計算機連接起來，采集大量來自車間底層的數據，用于機器的健康監測、預測性維護、診斷分析、流程優化等，企業也將可能利用機器學習來處理和分析數據，獲得更多可靠的見解。但在進行數字化過程中，工廠需要認識清楚一些關鍵的問題。

設備故障可能引發災難

任何工廠設備都不可能一直運行下去，并保持同樣的生產效率。當機器設備老化或者失效時必將導致生產的延遲，或者需要進行停機維護，同時也可能會嚴重影響員工的安全和業務的效益。

此外，工廠必需保證交付時間，機器故障引發的是一種災難，為了按照市場需求的速度繼續生產，公司可能不得不外包業務來滿足生產需要，這可能是非常昂貴的。最終讓企業付出更多成本，甚至有可能虧損。

總體而言，由于數據轉換的復雜性和數據訪問的復雜性，要獲得正確的見解，前提是取得正確的數據，采集來的數據需要經過篩選和清洗。不過，傳統設備過于老舊，有時無法獲得合適的數據，這些都可能會成為制造商數字轉換的障礙。

系統地收集和挖掘數據

工廠的日常運營不只是制造那么簡單，從產品設計到原料采購、生產加工、測試、物流等，每一個環節都可以影響企業效益。為了使工廠有更高的效率，生產管理者每天都要對庫存、供應、交付、質量、生產、客戶支持、處理和日常管理等信息進行分析、監控和更新。

正確的流程分析和創建強大的數據模型，可以指導操作人員如何優化產線性能，為提升生產質量和機器正常運行時間提供指導。機器學習可實現智能過程控制，從而自動甚至自主地考慮所有關鍵變量和相關修正。

通常來說，生產人員日常工作表現、生產表單以及機械設備的數據等都需要收集，這些數據對務決策極為重要。如果沒有一個有效的系統，運營經理及其團隊會浪費大量時間去收集數據，才能獲得這些對做出關鍵業務決策至關重要的必要信息。

信息可靠性是一個關鍵

生產過程的數據通常是復雜而混亂的，如果數據不可靠，那可能很多工作都是白忙。數據分析本身為了給管理者決策建議，如果產生了錯誤的結論，那么公司可能作出錯的選擇，可能最終選擇最具阻力的路徑，以及進行了復雜的運營流程，最終導致資源浪費或濫用。

此外，由于某些設備既是自動化又是手動的，這意味著還有一層復雜性，操作人員在進入時必須密切關注可操作的數據。那么，手動輸入數據很容易出現人為錯誤，這可能會導致由誤導性信息產生更糟糕業務決策。

錯誤的數據會給生產經理帶來許多困擾，例如不準確的KPI數據，管理者無法了解真實的情況，就不能進行下一步的優化。所以只有使用準確數據，才可以有效地做出決策。

知識流失影響公司效率

穩定熟練的工人是維護工廠效率的保障，很多企業會不斷有老員工流失，新員人交替的過程會影響到公司的效率。當企業失去頂尖人才或者員工退休，那些多年的經驗也跟著員工離去，企業可能需要外聘專家，或者長期積累才能形成成熟的生產系統。

還有一點，新員工入職時，通常會由老員工進行數小時的培訓，然后快速上崗。但許多公司沒有內部資源和正確培訓，這樣就增加了操作錯誤的可能性，新員工可能執行未經批準動作，而造成公司的損失。熟練工人的流失和新人過度階段，都會對整個公司的效率和生產力水平產生影響。

如何保證一家工廠持續穩定的運行，技術工人和知識經驗都很關鍵，企業應該建議完善的知識培訓體系，讓員工在工作中可以不斷學習和提升個人水平。企業可以通過云服務器建立知識庫，當員工在工作遇到問題時，可以隨時隨地獲得相關的知識支持。