在當今工業革命與數字革命交匯的時代，智能制造已成為制造業轉型升級的核心驅動力。隨著物聯網、人工智能、大數據和云計算等技術的深度融合，傳統生產模式正經歷一場深刻的重構。然而，這條轉型之路并非一帆風順，許多企業在推進智能制造的過程中，既收獲了效率的提升、成本的優化和模式的創新，也遭遇了戰略模糊、技術適配難、人才短缺等多重挑戰。
IoT Analytics旗下Knud Lasse Lueth智能制造研究團隊在不久前通過審查和分析智能制造實施案例，總結并發布了六個數字化轉型中的經驗教訓。筆者覺得很有啟發意義，在此進行編譯、分享和解讀。
這六個啟發分別是：1. 決策：技術跟隨戰略決策，而不是引領戰略決策；2. 數據就緒：數據基礎設施是數字戰略的核心；3. 數據架構：創建統一的數據基礎正在成為當務之急；4. 員工支持：員工支持度是轉型成功的關鍵因素；5. 安全性：網絡安全和治理需被納入設計之中；6. 避免鎖定：平臺開放成為戰略設計原則。
啟發1：技術跟隨戰略決策，而不是引領戰略決策
在選擇特定的工業4.0技術之前，明確識別業務運營上的需求與挑戰至關重要。在智能制造研究團隊的調研中，眾多工業公司的領袖高管都表示將新技術應用置于業務需求之前是錯誤的。這些高管表示，過去他們過于倉促地采用新技術（如物聯網、增強現實/虛擬現實甚至區塊鏈），而未能充分考慮其商業案例表現，也未能讓業務運營團隊參與其中，導致了轉型走向誤區。
在報告示例中，Georgia-Pacific()首先明確了公司員工在故障排除和設備維護方面缺乏書面專業知識的需求，再開始轉向人工智能驅動的解決方案來協助知識管理。通過建立DocGen知識庫，生成格式正確的文檔，然后利用文檔培訓 Georgia-Pacific 的生成式AI工具 ChatGP并對員工進行獨立培訓。DocGen 和 ChatGP幫助員工之間順利地交接關鍵知識，有效推動了業務模式改進。
Georgia-Pacific ChatGP
越來越多領先的制造商認識到，成功的數字化轉型項目始于對業務運營需求和痛點的深入了解，而非僅僅采用新技術本身。雖然先進的工具和解決方案可以帶來可觀的益處，但只有當它們解決了通過直接與生產一線員工接觸而確定的特定運營問題時，其真正價值才會顯現出來。
在選擇新技術之前，企業應對一線員工進行全面的業務需求評估，定義明確、實用的目標有助于確保技術投資帶來切實的、可衡量的成果。
啟發2：數據基礎設施是數字戰略的核心
人工智能浪潮中，工業4.0數字戰略的核心是數據就緒。在2023年版的工業物聯網和工業 4.0案例研究報告中，IoT Analytics曾指出，一些制造商強調ERP升級和云遷移是數字化轉型的基礎。但在今年的案例研究中，眾多案例表明，數據架構和基礎設施才是支撐企業數字戰略的核心。
這不僅包括云數據平臺，還包括越來越多基于邊緣的架構。隨人工智能技術的不斷成熟，企業意識到真正的挑戰不僅僅是擁有正確的工具，而是擁有正確的數據、干凈、互聯和可訪問的數據。
擁有從傳感器/現場儀器級別擴展到云端的強大、可擴展的數據基礎設施是在人工智能時代開發增值應用程序的先決條件。“數據就緒”意味著數據的基礎設施與采集能力就緒，它要求企業能抓取海量、多維度的實時數據；同時“數據就緒”意味著數據的治理與質量就緒，確保數據的準確性、一致性、完整性和可信度。
啟發3：創建統一的數據底座正在成為當務之急
搭建起完善的數據基礎設施之后，統一的數據架構對于可擴展的工業 4.0 解決方案變得至關重要。越來越多制造商越來越意識到，不同的孤立數據系統無法有效支持日益復雜的現代工業運營。
釋放工業 4.0 計劃全部潛力的關鍵是統一的數據基礎，該基礎可以跨所有系統構建數據并置于業務鏈中。這可以實現未來應用程序的無縫集成、實時決策和可擴展性，特別是在利用人工智能和物聯網等先進技術時。
在報告案例中，Gousto()搭建的數據基礎為所有運營數據創建了統一的來源，從而實現了實時決策、更高的可見性和改進的生產管理，現場設備機械可用性持續提高到98%，并且與停機相關的財務損失顯著減少。
Gousto FactoryOS
傳統企業普遍存在“數據孤島”問題，設計、生產、倉儲、銷售、售后等各環節的數據彼此割裂。真正的智能制造要求實現OT與IT的深度融合，創建統一的數據架構（例如基于 UNS 原則的數據架構）有助于確保數據的結構一致且可訪問，這對于可擴展性至關重要，并且可以實現更高級的用例，使得AI能夠基于全局視角進行優化和預測，而非僅僅局限于某個單一環節。
啟發4：員工支持度是轉型成功的關鍵因素
數字化轉型的有效性取決于員工的積極參與和支持。雖然技術革新是工業4.0的關鍵推動因素，但其成功實施和持續價值創造在很大程度上取決于員工對新技術的參與度和認可度。
報告中強調，工業制造商必須認識到，員工的參與是實現數字化轉型全部潛力的核心要素。通過精心設計優化管理策略將員工需求和目標與正確新技術應用相結合，對于長期、切實的業務成果非常重要。
這意味著企業必須將“以人為本”的理念置于轉型戰略的核心，而非將技術應用本身作為終點。
在報告案例中，米其林通過根據員工個人角色的需求定制軟件應用程序來推動節能，員工在企業轉型過程中，被賦能并被納入整個過程。員工不僅是使用技術，更成為企業數字化轉型可持續的推動力量。可見，成功的轉型并非簡單地將新技術“施加”于員工，而是要將其“賦能”于員工，使其成為提升工作效率、解決實際問題和創造更大價值的工具。
啟發5：網絡安全和治理需被納入設計之中
在數字化轉型過程中，網絡安全和數據治理絕不能是事后才考慮的附加組件，而必須作為核心設計原則，嵌入到數字化轉型的每一個層面。
網絡安全和治理機制的設計質量直接決定著企業數字化系統的安全與可持續性，將安全考量前置到項目規劃和設計的初始階段，而非在系統上線后才進行漏洞修補，才能避免后期高昂的改造成本和難以彌補的系統性風險。
報告案例中Siemens Energy()的實踐清晰地表明，智能制造中的網絡安全與數據治理是深度融合于其跨工廠平臺設計與運營的核心戰略，并成功地將網絡安全從一種“成本支出”轉化為業務賦能的關鍵要素，確保了在互聯互通的智能生態中，數據既能安全流動，又能創造價值。
針對工業數字系統的攻擊已不僅僅會帶來數據泄露的風險，更可能導致生產中斷、設備物理損壞、環境災難甚至人員安全事故。隨著全球數據安全法規的日益嚴格，在互聯的工業環境中，復雜多源的數據通過內置的治理與安全設計是使其滿足合規性要求的唯一高效路徑。
啟發6：平臺開放成為戰略設計原則
技術平臺的開放性，將避免供應商鎖定Vendor Lock-in()帶來代價高昂的供應中斷損失。一旦供應商無法滿足新的業務需求或停止對某項技術的支持，企業數字化轉型將面臨代價高昂的系統性中斷與遷移風險。
報告案例中，Sonaca集團的制造運營管理（MOM）轉型堅持以平臺開放性()作為核心原則，避免被單一供應商綁定，確保系統能夠與現有和未來的第三方應用集成，得以在快速變化的市場中持續保持競爭優勢。
將平臺開放性提升至戰略設計原則的高度，是構建具備韌性的數字化架構的明智之舉。開放性平臺并非一項單純的技術決策，而是一項關乎企業長期數字戰略和商業靈活性的關鍵業務決策。這一設計原則為企業數字化轉型保留了未來的選擇權，是確保數字化轉型成果可持續、可演進、真正掌握在自己手中的戰略基石。
寫在最后
智能制造的數字化轉型絕非單一技術或工具的簡單應用，而是一項涉及戰略、數據、人、安全與架構的系統性工程。這六個關鍵啟發與寶貴的案例實踐智慧能為更多走在轉型路上的制造企業提供參考和啟示。
以明確的業務戰略為羅盤，以堅實的數據基礎設施與統一的架構為基石，以員工的深度認同與支持為引擎，以內嵌的安全設計與開放的平臺策略為護航，企業才能超越短期的自動化增益，真正邁向可持續、可進化、兼具效率與韌性的智能制造階段。
