工业4.0是第四次工业革命的简称，旨在利用信息化技术促进产业变革。工业4.0理念最早出现在工业制造业强国德国，并逐步在世界范围内推广开来。作为工业4.0实施的重点领域制造业企业正在经历着数字化转型的关键时刻。

在工业4.0的推动下，制造业企业开始探索将数字技术与实体生产相结合，通过数据分析和挖掘，实现生产过程的智能化、自动化和优化。这种数字化转型不仅有助于提高生产效率、降低成本，还可以提升产品质量，满足消费者对个性化、高质量产品的需求。

为什么工业4.0如此重要？

时至今日，效率依然是评估供应链的主要指标。当前，世界局势复杂多变，企业面临重重挑战。供应链不仅成为了企业成功的关键，也是企业差异化战略的核心所在。疫情当前，供需极不稳定，打造韧性供应链已是大势所趋。拥有韧性供应链的企业能够快速响应意外事件，快速恢复正常运营。

制造企业面临诸多挑战。当前，客户需求不断变化，寻源流程也愈加复杂。在这种复杂多变的环境下，企业不仅需要提高生产力，还要生产最优质的个性化产品。面对日益激烈的全球竞争和不断增加的成本压力，许多企业不得不通过持续优化业务运营来保持盈利。如果企业缺乏可视性和敏捷性，就难以感知和预测供应链中断并及时做出响应。目前，关于可持续性和生命科学等领域的法律法规（比如生产质量管理规范和 FDA 合规要求）日趋完善，迫使企业重新构想自身的业务流程。与此同时，先进的技术层出不穷，例如人工智能、电动汽车、自动驾驶和超自动化等。因此，数字化转型对企业而言势在必行。

许多企业将工业 4.0 视为战略优先事项，希望化挑战为机遇，创造切实的业务成果，从而提高生产力，增加收入，提升盈利能力：

• 提高满足客户需求和期望的能力

• 提高资产和员工的生产力

• 提高灵活性和可视性，适应不断变化的环境

• 加快定制产品的上市速度，提高产品定制的灵活性

• 实现可持续运营，满足社会发展需求

• 创新业务模式，开辟新的收入流

• 满足行业特定需求，例如为工业制造行业提供一对一的个性化服务，或帮助制药企业遵守法律法规

• 追踪物流状态和情况，提高物流运营的可视性

实施工业 4.0 战略后，整个工业环境将全面实现数字化，将工程、制造和供应链等现实环节与企业业务信息、流程和系统全方位互联。这样企业就能利用彼此互联并且与业务系统互联的自主机器，提高业务运营的敏捷性和可预测性；通过传感器和设备，收集、处理并共享机器、车辆和人员提供的近乎实时的数据；运用人工智能技术扩充这些数据，并将其与业务数据相结合，为销售、服务、工程、制造、物流等环节提供富有价值的信息，从而推动业务发展。

四大工业4.0的制胜战略举措

借助工业 4.0 卓越实践提高生产力和客户满意度，你准备好了吗？以下是企业实施工业 4.0 的四大制胜战略举措：

一是智能产品完全按照客户需求来生产和配置

近年来，消费者和企业买家对智能产品的需求空前高涨，他们不但要求产品质量可靠、绿色环保，能够实现个性化定制，还希望厂家能快速交货。离散行业中的智能产品能够满足客户的个性化配置需求，而且方便随时监控，确保最大限度地提高性能。这有助于企业提高客户满意度和品牌忠诚度，在市场上赢得差异化竞争优势。

二是智能工厂利用数据和智能尽可能实现自主运行，大规模交付批量生产产品或定制产品

如今的制造环境瞬息万变。企业关注的焦点不再是一味扩大产能，降低成本，而是提高运营敏捷性，在控制成本、保障产能、确保质量的同时，快速响应客户需求，积极应对市场变化。借助实时数据和人工智能，智能工厂可以尽可能实现自主灵活运行，进而减少运营成本，增强交付能力，提升资产绩效和吞吐量，提高生产力和流程效率，并降低风险。除此之外，企业还需要加强智能物流和制造环节的高度集成，支持提前收货/发货和生产供应管理。仓库和生产供应线更紧密地协调，实现高效运营和全面的数字透明度。此外，通过结合使用智能感知技术与物联网设备，企业可以自动过账货物收发，并触发看板流程，充分满足生产供应需求。

三是智能资产与所有流程互联，并实施动态维护

智能工厂的流程互联且自动化程度高，这就要求所用机器和设备保持较高的运营绩效。然而，许多企业采用多个孤立的系统收集和处理数据，他们并不了解实际的资产健康状况。这就导致企业面临许多原本可以避免的停机和效率低下问题。依靠资产开展业务运营的企业希望加强资产管理实践，提高盈利能力和生产力，产生更积极的环境和社会效益。他们利用从传感器和故障数据获取的情境化洞察，重构了现有资产管理方法，采用由数据驱动的流程来优化决策。

智能资产与各个流程互联，并实施动态维护。例如，智能资产利用物联网传感器数据，并结合预测分析、模拟和机器学习技术实施预测性维护策略，自动触发“最佳时机”维护建议。维护计划也是依据智能资产自身的情况而定。

为此，企业需要将内部所有的维护运营整合一体，应用先进技术，合并资产绩效管理和维护运营，并联合设备供应商和维护服务提供商实施协作式维护和服务流程。他们在商业网络中开展合作，交换数字资产内容，优化工作处理。

四是被赋能的员工拥有必要的工具和信息来出色地完成工作

无论自动化技术如何发展，制造企业始终离不开员工。操作员的工作从手动干预转变为监控和处理异常情况。这些任务对员工的智力要求更高，而且他们必须具备适当的技能和信息来作出明智的决策。

因此，企业必须及时为员工提供工作所需的工具和实时信息，提高员工的积极性，支持员工直观、高效地开展工作，尤其是在出现突发状况时，因为员工需要近乎实时地当场作出决定。操作员和维护技术员必须了解车间具体状况，这样才能及时高效地做出响应。

企业需要利用技术提供基于情境的数据，帮助一线员工作出正确的决策。通过访问企业业务数据，结合来自传感器的实时数据（比如资产使用数据），并利用机器学习技术扩充数据，操作人员可以减少延迟，缩短响应时间，快速发现问题根源。

制造企业数字化转型势在必行。当前，全球经济环境风云变幻，工业4.0趋势势如破竹，制造型企业既面临着来自多方的压力同时也迎来诸多的机遇。在这一大环境下，企业必须积极探索如何利用数字技术、智能技术提高自身生产力、赋能员工、不断提高创新能力与敏捷性，才能在同类企业中脱颖而出。