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采用工業(yè) 4.0 的痛點及解決方法

什么是工業(yè)4.0?

世界經(jīng)濟論壇(World Economic Forum)創(chuàng)始人克勞斯·施瓦布(Klaus Schwab)創(chuàng)造了“第四次工業(yè)革命”一詞,以表達傳統(tǒng)制造業(yè)和工業(yè)實踐中的自動化進步,即利用機器對機器通信和圍繞自我監(jiān)控的物聯(lián)網(wǎng)。

如今,我們正處于前所未有的高速發(fā)展之中,以至于我們的大腦不再有能力以同樣的方式感知或分析我們的環(huán)境。為了保持競爭力,公司將不得不依靠機器和人工智能來完成一些繁重的工作。那些固步自封,并拒絕采用這些新工具的公司將面臨一些艱難的競爭挑戰(zhàn)。

不過,對更大分析能力的需求并不是現(xiàn)在采用的唯一原因。某些技術(shù)變革創(chuàng)造了前所未有的機會。

這三種技術(shù)模式轉(zhuǎn)變使工業(yè)4.0成為可能

1. 以前不同學科的融合

工業(yè)技術(shù)正以指數(shù)級速度快速發(fā)展,部分原因是以前沒有融合在一起的科學和技術(shù)學科(例如機器對機器通信、機器人技術(shù)、人工智能、納米技術(shù)、合成生物學等)的融合。

2. 數(shù)據(jù)洞察力的粒度顯著增加

人類需要數(shù)據(jù)來迭代和創(chuàng)新。當長時間使用相同的數(shù)據(jù)集時,我們只能推動洞察力和創(chuàng)新。然而,隨著粒度的顯著增加——類似于第一次在顯微鏡下查看舊數(shù)據(jù)——我們有了新的數(shù)據(jù)集來進行分析。我們現(xiàn)在能夠:

查看和分析高頻數(shù)據(jù)。

以前所未有的速度進行采樣和流式傳輸。

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分析。

在邊緣實施算法執(zhí)行。

使用這些新數(shù)據(jù),我們可以實時了解復(fù)雜活動并做出基于數(shù)據(jù)的決策。這種提高的認知導(dǎo)致了額外的洞察力,甚至新的科學領(lǐng)域。

3. 可靠的基礎(chǔ)技術(shù)

這些技術(shù)的巨大進步已經(jīng)構(gòu)成了支持工業(yè) 4.0 的必要支柱:

帶寬

數(shù)字化

互聯(lián)互通

數(shù)據(jù)透明度

例如,網(wǎng)絡(luò)帶寬已經(jīng)發(fā)展到可以在全球范圍內(nèi)以高清方式進行視頻通話的地步,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以輕松地通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)進行通信。

我們也開始看到真正令人興奮的互連水平。隨著我們克服以前使用不同格式的不同協(xié)議、語言和數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn),這種增強的互連性正在開啟新的創(chuàng)新。

另一個關(guān)鍵是數(shù)據(jù)透明度的提高——這使我們能夠提取以前不容易獲取的數(shù)據(jù),并創(chuàng)造新的見解。

沒有這些基礎(chǔ),工業(yè) 4.0 和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)就不可能實現(xiàn)。那么,如果您準備好了,您從哪里開始呢?

改變之路

重要的是要記住,并非所有物聯(lián)網(wǎng)都是一樣的。能力有一個自然的發(fā)展過程,假設(shè)您的組織想快速過渡到高度成熟的物聯(lián)網(wǎng)部署,但如果您還沒有經(jīng)歷過物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)的早期階段,那么這大多是不可能實現(xiàn)的。

使用我們的物聯(lián)網(wǎng)成熟度模型作為框架,您可以為長期持續(xù)成功和盈利奠定基礎(chǔ)。

第1階段:嵌入式設(shè)備

代碼在單臺設(shè)備上獨立運行,不與其他設(shè)備交互。

第2階段:云計算

通過互聯(lián)網(wǎng)獲得的計算服務(wù),如服務(wù)器、存儲、數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)、軟件、分析和智能。

第3階段:物聯(lián)網(wǎng)

將嵌入式設(shè)備和云計算結(jié)合在一起。 代碼通過網(wǎng)絡(luò)連接機器并促進通信。

第 4 階段:預(yù)測性維護和分析

使用機器學習從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)中收集預(yù)測性業(yè)務(wù)見解。

第5階段:規(guī)范性分析

使用高級機器學習從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)中收集規(guī)范性見解,例如基于行為向客戶推薦額外的產(chǎn)品/服務(wù)。

第 6 階段:普適計算

計算能力在整個物理環(huán)境中、企業(yè)內(nèi)部和外部都可用,而用戶在很大程度上是不可見的。

這些階段指明了通往成熟和收入的道路,但在此過程中也有一些陷阱需要避免。

在物聯(lián)網(wǎng)成熟的道路上避免這些陷阱

避免決策癱瘓

我們經(jīng)??吹剑瑩碛写罅课锫?lián)網(wǎng)機會的公司難以啟動項目,因為他們無法達成共識或提出令人信服的投資回報模型——通常是因為他們試圖一下子部署太多。不要試圖煮沸海洋,從小處著手,并不斷調(diào)整。

避免巨額、高風險的投資

不要在沒有適當市場驗證的情況下進行巨額投資,相反,從小處著手,用一個唾手可得的項目來證明投資回報。如果這個唾手可得的果實沒有成功,這是一個很好的信號,可以讓您最初的假設(shè)無效并重新考慮進一步的投資。

避免重新發(fā)明輪子

已經(jīng)有一些行之有效的模型。從工作流程的角度來看,這些包括敏捷和精益方法。當談到人工智能并且您正在考慮自建與購買時,請記住——僅僅因為您找不到要購買的東西,并不意味著解決方案必須完全定制。有些模型只需很少的工程工作就可以插入。通過咨詢熟悉這些成熟框架和解決方案的行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)專家,將風險降至最低。

避免危及操作安全性

在物聯(lián)網(wǎng)中工作時,保持安全第一的心態(tài)至關(guān)重要。記住,您可能正在通過物聯(lián)網(wǎng)開啟新的攻擊載體,并且不要因為推出最低可行產(chǎn)品(MVP)的壓力就忽視安全性。

工業(yè) 4.0 來了

隨著物聯(lián)網(wǎng)部署的失敗,跟隨那些成功者的腳步至關(guān)重要。

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