關于制造商是否應該擁抱數字化轉型的爭論現在已經徹底結束。盡管面臨各種復雜的挑戰，但制造商普遍認同的一個事實是，在當今的環境中，原地踏步已不再是選擇。

無論當前的戰略是什么，以及他們如何優先應對當前的問題，新興的數字技術都將是未來任何成功制造企業的關鍵組成部分。

然而，這并不意味著在部署數字技術時可以一路高歌猛進。各類規模的制造商在采納數字技術時都面臨著許多障礙，這些障礙正在減緩、阻礙甚至阻止整個行業的數字化進程。那么，究竟有哪些障礙？制造商們是如何應對的？這些障礙真的像某些人所說的那么難以逾越嗎？

 預算

 毫無疑問，許多制造商認為成本是數字化采納的關鍵障礙。全新的技術，伴隨著各種華麗的功能，通常也會帶來同樣令人驚嘆的價格標簽。雖然在預算有限的情況下也可以開始數字化轉型，但初期的投資對于那些想試水的企業來說，仍被認為是難以承受的，特別是在近期各種挑戰擠壓了利潤率和底線的情況下。

工業數字化對制造商來說具有巨大的好處——不僅能增加公司的利潤，還能提高生產力，然而，成本問題使得尤其是較小的制造商很難實施這一革命性的變革。近年來，隨著其他挑戰對利潤率和收入的沖擊，許多制造商采取了“從未擁有，就不會懷念”的態度，選擇將可用的投資放入業務的其他領域，而不是投入到未知且未經驗證的技術中。

有許多關于如何幫助小型制造商克服這些障礙的建議，例如從小處著手，關注企業能夠做出的較小變革，而不是那些需要多年才能產生利潤的大型、昂貴且繁重的項目。

例如，企業可以購買低成本的協作機器人（cobots）或為現有設備改裝傳感器，以降低成本。實施許多小型數字化變革可以帶來相當于一次大型變革的效果，而不會帶來大型項目常見的挑戰，如集成問題、額外的培訓和維護。

因此，劍橋大學創建的“簡約數字制造”（Digital Manufacturing on a Shoestring）項目，提供了一種低風險、低成本的數字化解決方案，列出了59個可以重復使用、調整和組合的數字解決方案領域。

試點困境

剛剛開始數字化轉型的制造商通常不會直接進入深水區。很自然地，首先進行測試、試驗和試點項目，以評估其對企業長期發展的成功性和可行性是普遍的做法。

這種方法避免了全面數字解決方案帶來的昂貴初期投資（如上文所述），并允許制造商試水，了解技術的工作方式及其對企業的影響。

然而，這也可能帶來另一種障礙——通常被稱為“試點困境”。無論試點項目是否成功，當企業決定從測試階段轉向更廣泛、更全面的推廣時，可能會出現后續問題，特別是當企業規模較大、復雜且有多個孤立運作的部門時。

實際上，擴展規模往往比啟動項目更具挑戰性，這是導致大量數字化項目失敗的關鍵原因之一。隨著生產力壓力的增加和可選技術的不斷增多，愿意大規模推廣數字化項目的制造商少之又少。

因此，成功的數字化制造項目高度聚焦于實際的業務問題，公司應該制定詳細的商業案例，權衡實施成本與創造價值的潛力。

此外，數字化是一個長期的旅程，公司需要超越眼前的需求，考慮新技術的應用如何幫助其建立長期競爭優勢。

關鍵在于內部跨站點、跨職能部門和業務單元的協作，以及與技術提供商和集成合作伙伴的外部合作，此外，數字化轉型還需要由組織高層領導，整個高管團隊和公司利潤與損失（P&L）負責人應理解組織的目標以及實現這些目標所需的新的工作方式。

此外，成功的公司認識到在數字化轉型中，新技能的重要性，以及有助于發展的組織文化的重要性。

文化變革/風險規避

制造業是一個傳統上變革和適應速度較慢的行業，通常對被認為是不必要的風險持排斥態度，因此，任何新興的技術，無論多么令人印象深刻，最初都可能會被懷疑和質疑，已經確立的流程和系統通常被視為首選和可信的方法，其理念是，如果某種方法一直有效，為什么要尋找更好的呢？

這導致了舊有的、過時的系統在制造業中普遍存在。即使考慮到數字技術的潛在好處，如果認為引入新技術對現有員工不利，情況會變得更糟——機器人技術就是一個典型例子。

英國與許多領先的自動化國家在機器人技術投資態度上存在顯著差異，因此，對于制造商，特別是中小企業來說，培訓和教育員工了解正確技術解決方案所能帶來的好處至關重要。

數字化不僅僅是關于技術，創造一種數字文化對于任何轉型項目的成功都至關重要。數字化顛覆是一個商業優先事項，而它的起點和終點都是人，他們是任何企業的生命線，也是變革管理過程的最重要部分。

建立支持數字化轉型的文化是任何項目成功的核心，評估潛在風險并在建立變革文化時加以考慮，將使企業變得更加具有彈性。 

將員工從基層納入整個過程對于培養一種能夠長期被企業接受的變革至關重要，企業只有在創造一種包容性的文化、促進創新的環境下，才能在數字化進程中取得成功。 

ROI 

與之前提到的“試點困境”密切相關，許多制造商在數字技術上的一個障礙是無法確定何時能從投資中獲得回報——這通常被稱為ROI。

任何企業都不愿意進行投資，如果不能證明這種投資在長期內對整個企業有益，然而，許多制造商面臨的問題是，他們不知道何時，甚至是否，能看到數字技術投資帶來的回報。如果無法得到明確的答案，這會讓許多企業甚至不敢開始數字化轉型。

重要的是，數字技術應該被視為一種賦能工具，而不是一項成本，然而，有證據表明，雖然數字化轉型的項目在增多，但它們的ROI實際上正在下降。在有時讓人困惑的環境中（特別是對于初次接觸者而言），采用數字技術的預期結果、目標和實際效益可能會出現不一致。 

令人擔憂的是，很多制造商報告稱，他們的數字投資的ROI并不令人滿意，然而，需要指出的是，“羅馬不是一天建成的”——這句話特別適用于數字化轉型。請記住，這是一段持續的旅程，而不是一個單一的目的地，轉型不會在一夜之間完成，也不會一次性完成。 

技術將不斷發展，新解決方案也將逐漸上線，因此，衡量ROI應該是一個經常性活動，目的是確保公司將資源投入到能夠顯著提升利潤的解決方案中。 

在如何最好地衡量數字化轉型的ROI方面，制造商首先需要明確為什么要踏上數字化旅程以及關鍵的業務目標，這些目標可能是增加收入、提高生產力或改善客戶體驗。 

接下來，選擇與這些目標緊密相關的衡量指標，這樣測量的內容才能直接反映出所希望實現的目標。 

然后，制定一套時間框架來進行測量，此外，確定企業當前所處的位置、希望達到的目標以及達到目標所需的時間也同樣重要，否則，準確把握ROI的整體情況將是不可能的。 

數字技能 

對于許多制造商來說，一個顯而易見的障礙是，他們缺乏推進任何數字化轉型項目所需的內部技能，無法選擇、部署、管理和維護相關技術。優秀的、技術嫻熟的工人是制造業的生命線，但對于許多企業來說，招聘具有相關數字技能的員工一直是一項持續的挑戰。 

不難發現，制造業一直存在技能問題，越來越少的年輕人選擇制造業作為職業，因此，制造業的勞動力正在老齡化，許多人將在未來二十年內達到退休年齡。

不僅制造業在傳統制造能力（如焊接、CNC加工等）方面存在供需問題，企業也在迫切需要以前幾代從未需求過的新興數字技能，而這些技能對于推動數字化和工業4.0的發展至關重要。

然而，行業對這些技能的需求相對較新，導致了招聘挑戰，競爭也加劇了這一問題。制造業并不是唯一需要新興數字技能的行業，技術和金融等行業目前正在吸引這些人才，因為在年輕勞動力中，這些行業被認為更具吸引力和利潤，因此，許多制造企業在相對有限的人才庫中尋找合適的人選。 

對制造業數字技術需求的增加，凸顯了關鍵數據分析技能的缺乏，例如，這些技能能夠幫助企業更好地利用數據，此外，隨著許多企業使用數據和系統集成技術，投資于數據科學和軟件工程技能對于充分利用這些信息至關重要。 

還需要注意的是，許多崗位所需的數字技能的生命周期比以往更短。在這個角色和能力不斷演變的新數字經濟中，制造商需要建立明確的職業發展和培訓路徑，因此，大學、商學院和雇主之間的合作將變得至關重要。 

例如，由Made Smarter等組織運行的數字技術實習項目，幫助畢業生與制造商建立聯系，使制造商能夠利用這些新見解來幫助他們采用技術工具。 

傳統設備 

近年來數字技術變革的速度，再加上制造業對風險和變革的排斥，導致大多數（如果不是全部）制造商不得不管理老舊的傳統設備和系統，以及一個分散的IT基礎設施，同時還要嘗試將新興技術整合到其流程中。 

“如果沒有壞，為什么要修？”的心態導致許多系統超出了其自然使用壽命，仍在運行，這種情況帶來了與新軟件和系統的互操作性問題，以及淘汰和退役的策略問題，然而，隨著數字化需求變得更加緊迫，制造商面臨著是否升級現有資產或用新設備替換它們的決策。 

過時的系統并未設計為與新技術集成，通常與工業4.0的升級不兼容。制造商可以選擇廢棄所有傳統系統，從頭開始構建新基礎設施，但這在實踐中并不可行，這樣做費用昂貴，還意味著停工數周或數月。 

一種替代方法是對現有系統進行盤點，淘汰和替換部分設備，并嘗試更新其他設備，然而，這也需要時間和資金，可能還會引發數據隱私和安全問題，而且，如前所述，并非每家公司都有實施這種戰略所需的內部專業知識。 

解決方案之一是采用物聯網傳感器，這些傳感器可以收集機器數據，確保它們高效運轉，它們還能在出現問題前發出警報，幫助進行預測性維護，并更好地控制生產。 

此外，可以安裝集成通信系統，從CRM、ERP、SCM和PLM系統以及機器傳感器中收集和整合數據。數據可以顯示在易于閱讀和理解的控制臺上，控制臺可以放置在任何地方，這使用戶能夠從工廠的各個區域收集、可視化和分析數據，無論身處何地，從而實現從頭到尾的生產優化。 

IT/OT融合 

在傳統的制造環境中，IT（信息技術）和OT（操作技術）通常作為組織的兩個獨立實體，彼此隔離運作，因此，企業與車間之間往往存在差距。 

IT，即信息技術，是組織的核心智能，涵蓋能夠分析和處理運營及業務數據的系統，這些資源有助于將數據轉化為可操作的洞察，幫助員工做出明智的決策。 

OT，即操作技術，構成了工廠的基礎設施，傳統上依賴于已建立并經過驗證的舊有系統。OT直接與工廠層面的硬件交互，包括機器和可編程邏輯控制器（PLC）。OT系統優先考慮可靠性，歷史上獨立于IT運作，員工具備專門針對各自領域的技能。 

隨著制造商加快數字化轉型的步伐，IT與OT的融合成為了關鍵的一環。畢竟，更智能的車間機器能夠生成更好的數據，而更好的數據有助于機器更高效地運行。

在增強數字化轉型過程中，IT與OT的融合對企業和車間的互惠效益是顯著的，然而，打破傳統上分隔IT和OT系統與流程的壁壘，可能需要一些時間，才能將團隊、流程和系統整合為一個連貫的整體。 

任何IT與OT的融合也可能帶來安全隱患，因為物聯網設備歷來易受攻擊，這意味著當OT與IT整合時，OT的攻擊面將擴大，因此，網絡安全應成為企業的主要關注點，因為OT負責工廠設施的順暢運行。

此外，現有的IT和OT系統可能使用不同的編程語言、門戶和/或平臺。為了確保IT與OT的順利融合，企業可能需要手動開發集成解決方案。 

制造業領導者需要制定整體規劃，將IT和OT系統與整體業務戰略相結合。除此之外，像任何類型的變更管理一樣，企業領導者必須確保整個組織的對齊，以最大限度地提高成功的機會。 

此外，企業需要持續關注員工的技能提升和再培訓，以確保員工能夠為持續的改進做好準備，并為他們配備必要的工具，使其在當今數字優先的世界中茁壯成長。 

混亂的市場 

不僅僅是數字技術（如物聯網、人工智能、云計算和大數據）的龐大數量和快速演變令人應接不暇，隨著制造商逐步開啟數字化旅程，他們將面對來自眾多供應商的各類軟件、系統和解決方案，這些供應商都聲稱能夠帶來巨大的變革，制造商需要在這眾多選項中構建他們的轉型方案。 

這使得許多企業在如何以及從何處開始方面感到迷茫——這種復雜、曲折且令人困惑的環境在某些情況下甚至使制造商完全放棄了啟動的念頭。如果公司有關鍵利益相關者的需求需要滿足，這種狀況顯然是不理想的。

面對數量龐大的技術、解決方案和與組織特定需求相匹配的選項，導航所有這些選擇并確定哪些最能支持組織目標，確實是一項挑戰。選擇錯誤的技術不僅會浪費財務資源，還可能引發現有系統中的兼容性問題或效率低下，進一步阻礙轉型進程。 

將新技術與現有系統集成也可能導致延誤和中斷，因為需要仔細的規劃和協調以確保平穩過渡。企業需要戰略性地選擇技術，克服任何潛在障礙，考慮諸如可擴展性、靈活性和易集成性等因素。公司還可以咨詢技術專家，與值得信賴的供應商合作，或參與行業論壇和會議，以獲得關于新興技術和最佳實踐的最新見解。

第一步是進行全面的需求評估，明確組織的要求和目標，然后可以有效評估不同的技術選項，考慮易用性、可擴展性、集成性、靈活性、適應性和成本等因素。 

網絡安全風險 

從定義上講，公司在投資和部署數字技術時，系統和流程與業務內部及外部世界的連接性越強。

這種增加的連接性在一定程度上是有益的——將組織中孤立的元素連接在一起，提升業務流程的透明度，并實現更實時的決策，然而，連接性的增加也無疑擴大了企業的攻擊面，潛在的惡意行為者可能會加以利用。 

工業網絡犯罪正在上升，隨著制造業中的數字化變得越來越普遍，毫不奇怪，制造業現在成為了網絡犯罪分子的首要目標，該行業已經發生了一些引人注目的攻擊，導致了勒索軟件等引發的令人擔憂的新聞報道。不出所料，這也會讓一些企業在承諾任何可能向犯罪分子開放的數字化轉型項目之前三思而行。 

由于制造企業對停機時間的容忍度低，且與其他行業相比，其網絡安全成熟度相對較低，因此它們成為勒索軟件特別有利可圖且易于攻擊的目標。更不用說，網絡攻擊技術的日益復雜，使制造業在應對攻擊時成為一個移動目標。 

為了防止網絡安全問題延誤數字化轉型的進程，制造商必須將網絡韌性嵌入到他們的組織中，這可以從文化變革和全面的治理戰略開始，確保網絡安全在組織內有明確的所有權，還包括確保預算和資源的安全，同時創造激勵機制，確保網絡安全成為所有人共同接受的目標。 

此外，在開發新產品、流程、系統和技術時，必須采用基于風險的方式將網絡韌性納入其中，同樣，協作是關鍵，因此，培養可信的合作伙伴關系并提高利益相關者的安全意識尤為重要，與其讓一個組織控制供應鏈，不如采用生態系統的方式，鼓勵商業網絡中的所有實體共同合作，解決網絡安全問題。 

地緣政治的不確定性 

當今世界充滿了VUCA（易變性、不確定性、復雜性和模糊性），全球范圍內的不確定性已成為主導，而且，不確定性越持續，企業越傾向于封閉自己，拒絕變革或冒險。 

這種情況并非在所有行業中普遍存在，近來的波動性在某些情況下實際上成為了組織更新流程的催化劑——這些流程的脆弱性在最近的中斷中暴露無遺——并推動企業進行數字化轉型，不僅使其與時俱進，還能防范未來的挑戰。 

然而，對于某些公司來說，全球性動蕩——無論是新冠疫情、英國脫歐，還是由烏克蘭和加沙沖突引發的供應鏈問題——導致它們的數字化項目被擱置。

不確定性不僅使企業更加規避風險，還壓縮了利潤底線和利潤率，這意味著在某些情況下，任何為數字化項目預留的資源都被重新定向用于加強供應鏈或投資額外庫存等。 

數據管理 

毫無疑問，數據是推動數字化轉型的燃料，任何項目的成功與否都取決于其背后數據的質量和完整性，以及數據在組織中的管理方式。實際上，數據管理不當可能導致任何業務決策中的根本性缺陷。 

如今，許多組織面臨的問題是數據量大幅增加。隨著制造商采用新興技術，他們的機器和系統產生的數據量大幅增長，遠遠超出以往幾代人所經歷的水平。 

因此，制造商面臨的一個常見問題不僅是如何有效、效率高地收集所有這些數據，還包括收集后如何處理這些數據。與石油不同，數據在被儲存時并沒有價值，因此從數據中獲得可操作的洞察對任何現代企業來說都是至關重要的。 

優先采用高效的數據管理實踐是應對此挑戰的解決方案，這包括建立流程和政策，使您的組織能夠以安全、準確并符合相關法規的方式收集、存儲、檢索、分析和利用數據。