聊一聊工業 4.0 和供應鏈的未來
我們都在歷史課上都學過工業革命——從18世紀末開始，蒸汽動力機器改變了制造業。但人們普遍認為，自工業革命以來，已經發生了多次工業革命。第二次世界大戰(19世紀末至20世紀初)見證了由電力和移動裝配線引發的大規模生產的興起。第三個是在20世紀60年代起飛的，一直以計算和過程自動化為動力。
許多分析人士認為，我們正在經歷第四次工業革命，也就是工業4.0。一些中心主題是數字化和連接——在物理和數字領域獲取、共享和應用數據。
什么技術在推動工業4.0？哪些會對企業組織的發展產生最深刻的影響？
根據德勤的一項調查，以下是商界領袖的看法：
- 物聯網：72%
- 人工智能：68%
- 云基礎設施：64%
- 大數據/分析：54%
- 納米技術：44%
- 高級機器人： 40%
- 傳感器：40%
- 區塊鏈：17%
- 3D 打印：10%
- 增強現實：9%
- 量子計算：7%
- 邊緣計算：6%
撇開上述排名不談，這些技術并不是相互競爭的關系，而是協同工作。物聯網設備和傳感器捕捉和共享數據，這些數據存儲和組織在云端，分析和人工智能可以應用于改善商業決策。這都是一個相互關聯、自我優化的生態系統的一部分。
在制造業，一切都從供應鏈開始，包括從工業3.0到工業4.0的路徑。開始是一個協作的過程，要求供應鏈合作伙伴致力于獲取相關數據并與企業共享。不僅僅是月底的報告，而是實時的數據流，可以集成到企業的日常工作流程和系統。
人工智能驅動的預測和規范性分析將發揮越來越重要的作用。這個過程會從“現在正在發生什么”到“接下來會發生什么”和“接下來應該發生什么”，創造出自主反應，快速適應預期的未來狀態。
今天的“工業供應4.0”是什么樣子呢？以下是一些當前的概念和技術。
數據采集（物聯網連接）
移動應用：捕獲和處理與庫存相關的數據（產品詳細信息、位置、活動）；提供數據指導的補貨建議。
自動化供應：使用各種技術來監控庫存、控制訪問和跟蹤產品在業務中的使用情況。
數據分析（描述性、預測性和規范性）
組織捕獲的數據以可視化活動、模式和當前狀態。
創建模擬場景以預測和規定未來狀態。
系統集成
EDI 集成：自動化采購到付款 (P2P) 周期；將項目詳細信息和使用數據輸入買方企業資源規劃 (ERP) 系統。
將捕獲的使用點數據與供應商倉庫系統和其他上游系統集成，以建立更主動的供應鏈。
整合買方-供應商需求預測系統以避免差距和風險。
下一步：人工智能
在一個復雜性和風險不斷上升的世界中——隨著大數據變得越來越大——企業正在使用人工智能來加速洞察和理解的道路。
在供應鏈的背景下，這意味著綜合大量數據集和數千個變量來預測需求、同步生產并優化采購和物流決策?；谏嫌慰梢娦缘淖罴压獊碓词鞘裁矗扛鶕捎玫暮骄€，最快的運輸方式是什么？愿景是人工智能可以為此類問題提供即時、準確的答案，并做出優化供應鏈績效的自主決策。
合作是前進的道路
工業 4.0 由技術定義，但最終目標是改善人類活動（物流、工程、生產等）并最終改善客戶體驗。它從關系開始——所有利益相關者承諾開發項目，確保他們一起工作并適應變化。
一個關鍵步驟是超越數據分割（各個供應商和地點之間的斷開系統），擁抱整個供應鏈的數據共享。在這種環境下，具有供應商基礎的競爭心態是一個障礙。合作是前進的道路。
如果致力于工業 4.0，企業需要找到一個堅定的合作伙伴。尋找投資于技術以捕獲并與企業共享供應鏈數據的組織。尋找采用 AI 并建立清晰、全面的數據流的合作伙伴，以使 AI 對供應鏈有效。
此外，確保他們投資于人員來部署、支持和優化這些解決方案，以幫助企業管理變革并在第四次工業革命中蓬勃發展。
