什么是制造业的数字转型？

用数据替换感情

近年来，科技的发展越来越快。大数据分析、物联网、人工智能往往让人眼花缭乱，但如果你静静地想一想，你会发现，无论是软件行业还是硬件行业，都在进行所谓的数字化转型，但追求数字化的目的是什么?

以获得更完整的数据

过去,无论任何行业,人们会说,旧的经验是非常重要的,因为他们有长期的经验在工作场所,和遇到或大或小的工作,所以当问题发生时,他们可以反应更快,相对较高的精度。决策，这是不可能的一个新人拥有良好的教育和高智商。

但如果要求有经验的人解释为什么会这样，他们很难系统地、结构化地解释。他们通常会说:“根据我多年的经验，我觉得我想做这件事，我不知道为什么……”它是主观的，由于没有客观证据可参照，有时在与他人沟通时很容易产生误解。

今天，如果可以数字上存储工作流程中的各种操作的反馈，这些是最好的证据，允许每个人客观地分析和讨论每个链接的实际数据状态，并减少通信中的误解，并提高短缺是为什么无论行业如何促进数字转型。

用数据代替感觉，用数据强化直觉

举一个最明显的例子，在过去的几年里，营销行业发生了很大的变化。在过去，没有营销专家能够证明公司花费了多少营销费用，造成了什么影响，在过去产生了什么影响。广告就像随便扔一只鸟。没有人知道它是否击中了目标客户群体，或者有多少订单因为广告而来。公司只能完全信任营销专家。

但在过去几年中，随着网络技术的进步，电子商务已经能够实现精确的营销，准确地定位目标客户组，并可以显示详细达到率，转换率......等。这是数据分析功率。

五金行业数字化转型与发展

在深入研究制造业的数字转换之前，让我们简单地谈谈它和OT的发展。大多数人都听说过软件信息技术被称为它（信息技术），硬件设备技术被称为行业中的OT（操作技术）。

早期和ot正在做他们的事情。无论金融，会计，客户名单，生产管理...等，都是对IT部门的软件工程师负责的各种信息系统（ERP，MES，SCM，CRM ...等），但是，在IT部门中的软件工程师负责 -网站OT硬件设备工程师负责工厂的各种过程设备，并且彼此的信息不直接连接。当公司的财务会计系统需要工厂的各种制造时间和成本时，只能要求现场人员计算并手动输入数据，这在及时性和准确性方面相对较低。

软件公司，尤其是互联网公司（谷歌，Facebook）长期以来一直了解数据的重要性，因此他们努力地努力收集行为数据。

虽然硬件制造业的开始缓慢，但它还认识到数字转型的重要性。只有通过掌握更真实的制造数据，我们只能降低手动操作的错误率，提高决策的准确性，更好地实现质量控制。甚至质量预测，设备预测维护。

智能制造的概念其实在21世纪初就已经存在了，但是由于当时硬件通信技术的不成熟，引进的成本也非常高。因此，只有对工艺精度要求最高的半导体行业才会率先推出，而且只有他们才有这样的财力。

到2015年左右，硬件通信技术变得更加成熟，产品价格已经下降了很多，设备网络的情况变得更加流行。这就是为什么许多人突然讨论了物联网（Internet）突然讨论过的原因。通过此类技术支持，智能制造的概念已经很长时间爆发，越来越多的制造公司正在积极介绍它。

从工业1.0到工业4.0

智能制造是自动化吗?答案是否定的。自动化只是智能的第一步。自动化就是减少人工操作，无论是生产、处理还是数据复制。情报是对收集到的数据进行总结和分析，以提高决策的准确性。率。两者是不同的，从自动化到智能还有很长的路要走。

如果智能制造分为不同的阶段，则当前最高阶段是所谓的行业4.0。简要解释行业1.0和4.0之间的差异：

• 工业1.0是机械化，采用机械取代人力和动物权力，以完成其他方面的事情。
• 工业2.0是自动化，使用各种传感器和PLC控制器，使设备自动批量生产相同的产品。
• 行业3.0是信息化，并开始收集生产数据进行统计分析，以提高研发效率，降低生产成本。
• 工业4.0是智能化的。它通过网络集成了信息流、金流和物流，收集的数据量更大、更实时，系统辅助数据分析和预测。例如，当一个订单进来时，生产线可以立即根据订单内容调整生产计划和发货，实现质量预测和设备预测性维护。

台湾的大多数中小型制造业仍处于行业2.0的阶段，即生产线设备具有一定的自动化功能，可以大规模生产，但对于各种类型的生产数据，如过程数据，生产人员身份和生产时间......等待，收集并不多，需要手动工作，使数据无法实时，并且还存在复制错误和丢失的风险。

什么是智能制造?

此外，很多人也询问IT + OT是否是智能制造？

确实拥有这两个领域，但缺少一个重要领域，即工业知识（域名专业知识或数据技术，DT）。无论是OT的自动化设备还是IT信息系统，这些都只是工具。，软件和硬件集成只能更方便地收集更多数据，但如何将分析结果应用于实际工作，此工具无法帮助。

只有客户自己了解业界的需求。没有行业知识，没有多少数据是无用的。因此，只有通过组合DT，OT的三个领域，可以实现真正的智能制造。

介绍任何新技术，也应调整管理思考

但上述三个方面的整合还只是基础性的。许多公司仍然忽视一件事，那就是管理思维。

当在开始时建立所有管理系统时，他们必须在现有的限制下开发最合适的管理模型。当公司介绍新技术工具时，它会突破一些原始限制，如通信方法，协作方法等，但如果它仍然使用旧的管理模型和系统，它仍然与旧的限制相关联。

因此，数字转换不是关于购买软件或安装硬件。最困难且耗时的实际上是调整公司现有的管理思想和模型。

就像任何公司都将进口ERP是一个大的交易，因为不仅是系统安装的，必须调整整个公司的工作流程和管理系统，也必须改变使用习惯。这是引入任何新技术所必需的过程。还需要智能制造。

台湾制造客户的需求

虽然工业4.0看起来是最强大的，但是每个工厂都需要实现工业4.0吗?我不这么想。

某些行业的特点不需要太精确控制。从经营思维的角度来看，如果客户的复杂数据收集的价值与投资成本相比，顾客必须支付的投资成本没有必要这样做。

我遇到的中小企业客户,目前最需要的是从2.0到产业升级3.0,也就是说,引入无纸化电子报纸、电子生产恢复,系统可以自动记录每个订单是谁做的,实际的生产数量和操作时间……等，并集成各种ERP和MES信息系统，使无论是生产管理、质量控制、仓库都能快速获取生产数据，大大提高工作效率，但还不需要做所谓的大数据分析和预测。

当然，一些大客户想要做数据分析，质量预测和设备预测和维护，但这将要求客户投资更多的资本和时间，然后再达到这种方法。相关的物联网基础设施必须是随行者，更多的数据收集，以便分析的结果将更加准确，绝对不在短期内。

在智能制造领域，没有最佳解决方案，只有最合适的解决方案。根据不同客户的实际需求，帮助量身定制最适合的计划，为客户带来最大的投资回报。