加速机械制造企业的数字化转型

FUTURUMHBIIDanielNewmanFredMcClimans3创新挑战FUTURUM数字化转型不仅是一场技术追逐战，更是全世界各行各业不同市场中的企业生存发展的关键驱动力。同时，数字化转型也带来了机遇，驱使企业应对创新之路上的重重阻碍和挑战；利用创新成果，优化核心运营；重构业务，创造真正的业务面对竞争对手和客户带来的双重压力，机械制造行业的供应商正在快速融入数字化洪流之中。尽管许多企业的数字化之旅才刚刚起步，但也有许多企业已经取得了一定的进展，他们尝试采用不同的技术，希望能够推动企业的创新，提高企业但是，创新本身只是挑战的一部分。几乎所有的企业都在开展创新，有的大获成功，有的一败涂地。真正的挑战是要在整个企业内开展大规模创新，同时创建相应的机制，共享创新成果，促进持续创新，并反过来为业务核心创造价值。这才企业要想克服这一挑战，并从数字化转型中持续获得价值，就必须具备以下能力：选择、实施和利用能够协同运行的技术；培养创新文化，包括协调公司和团队的行为，适应新的或其他日常流程；管理整个企业范围内共享的大量实时数据，FUTURUM企业之所以会面临创新挑战，是因为仅靠技术并不能实现数字化转型。数字化转型的实现需要人着技术发展越来越成熟，例如物联网的兴起，数据量正在呈指数级增长，企业必须跳出记录系统的籓篱，充分利用数据分析师和数据科学家的专业技能。这种访问实时数据的能力，可以让机械遗憾的是，企业内外部产生的数据往往太多，而且有太多变量。面对瞬息万变的业务需求，员工很容易拘泥于满足客户数据安全性要求或数据使要想解决数据过多问题并推动创新，企业就必须有效整合机器学习等技术，建立人机合作模式，让企业能够尽可能有效地利用数据，从而更好地规划和预测不断变化的客户环境，并打造更具创FUTURUM机械制造行业的现状机械制造企业为全球各地的企业提供行业设备，支持他们运行工业设备，进而运营和优化业务；具体业务范围遍布能源、医疗卫生、汽车、半导体、消费品、交通运输和电信行业等行业。在这个B2B模式占据主导的市场，领先的机械制造企业面临着巨大压力，他们必须跟上快速创新的竞争对手的前进步伐，同时还需要视情况与其他市场参与者开展合作，这些参与者有可能是他们的聪明地运用技术、业务流程和数据洞察来处理日益复杂的供应链，包括协调企业内部的各个垂直部门，以及妥善处理与外部原材料、零部件、配在促进工业物联网扩张的各行各业中，机械制造行业的历史最为悠久。随着制造机械智能化和互联程度不断提高，企业有机会利用商务分析技术最大限度地延长机械的正常运行时间，进而引发了制造车间的技术变革。随着嵌入式软件、通信设备和创新型传感器的激增，工业机械和设备如今愈发依赖强大的数据存储和传输功能，比如大FUTURUM行业挑战技术成本逐年递减，数据绩效和移动互联性则持续攀升。由于技术变得更加可负担，因此不仅推动了企业内部的创新，也让企业更加积极地利用越来越多的制造企业希望自身能够做好充分的创新准备，提升竞争力，同时配备数字化转型官，负责管理内部系统以及新的下一代产品、服务和租用模式兴起，取代了传统的产品购买模式，意味着基本的商业经济被彻底颠覆。严格的产品销售流程（购买、使用、折价）已经成为过去时。因此，企业对端到端生命周期解决方案和服务的过去，机械制造企业只是围绕单一需求与单一供应商合作，而现在，他们采用更动态、更灵活的模式，与更多合作伙伴合作。这种情况下，机械制造企业与合作伙伴和供应商（解决方案提供商人才招募是机械制造企业面临的一个重大挑战，原因在于工业机械市场被认为不是一个以业务增长为导向的市场。另外，自动化和承包商将带走部分就业机会，而员工老龄化将使企业面临技术未来十年内，这些席卷全球的趋势还将继续改变FUTURUM在与全球领先企业合作的过程中，Futu在与全球领先企业合作的过程中，FuturumResearch公司发现，成功的企业主要将时间和精力集中在以下五大战略优先事项上，而这些战略优先事项都需要企业在技术、业务流程在数字化时代，企业取得成功的一个重要先决条件是：每次制定决策时都以最终客户为中心，尤其是在设计思维方面。以客户为中心并不仅限于销售和营销领域，同样也适用于产在传统的按订单设计生产环境中，企业针对单一客户的需求，提供精准的解决方案，这早已不足为奇。但如今，企业完全可以有效地捕获在产品中采用各种数字化功能，例如针对产品技术健康状况和运营状态的自我感知功能或业务系统连接功能等，打造产品差异化优势，并在生产和物流领域实施数字化技术和创新型流程，让生产和物流与其他业务领域互联，进而制定恰当的战略，发掘和采用新的业务模式，开辟新的收入流，比如，提供组合产品和以数据为中心的服务，增加生命周期内的客户接触对于任何一家企业而言，最大的难题莫过于营造创新文化，构建有利于创新的生态系统（包括内部团队、合作伙伴和客户）。虽然每家企业的创新活动可能有所不同，但是推动颠覆性变革的基本构成要素是一致的。企业可以复制这些要素，来管理必要的技术、业务流程和数据，最终推动要想营造创新文化，除了采用最先进的技术外，企业还必须创建谋新求变、倡导合理利用技术和这就要求企业积极探索各种开放式和封闭式方法，让所有员工都能参与创新；培养员工敢于面对失败的精神，快速检验各种创意；借助合作伙伴的力量，并借鉴其他创新者的成功经验，集中当今领先企业采用的工具涵盖各种技术，如果能将这些技术整合，整个企业将获得巨大的价值。商务分析应用：帮助处理海量数据，提供有关过去和现在的洞察，并预测未来，方便用户及时采大数据工具：支持企业收集和存储海量数据，这些数据来自各种数据源，从硬件到软件，从供应区块链：一种分布式总账，能够确保智能合同、FUTURUM设计思维：一种具有颠覆性意义的方法，通过开展大量协作和快速迭代式原型构建/测试，帮助客户设计技术和流程，而且在设计技术和流程的过物联网：互联的传感器网络，能够从供应商、客户等数据源收集有关产品、资产、软件和服务的机器学习智能应用：能够读懂人类行为，并据此虽然许多企业已经开始采用云、大数据和商务分析工具，但对于其他技术，比如机器学习、物联网和区块链等，却鲜少使用，即使实施了这些技术，通常也仅限于受控的试点项目，而这些项目很少有机会变革整个企业。更重要的是，这些技术的真正价值能否实现，并不在于企业能否战术性地应用它们，而在于能够在由设计思维驱动的业务流程中统筹运用它们，因为这些业务流程重点关注的是同时为客户、核心业务和扩展型生态这就要求企业营造一种创新文化，推动并拥抱基本流程变革，倡导以客户为中心制定每项决策，并快速构建和检验原型，通过不断迭代满足客户要求。而且，这种创新文化还必须能够提升技术此外，企业还需要积极发掘数据的价值，推动具体的业务决策，并获取洞察，从而实现更高效、FUTURUM支持针对客户资产的售后市场服务目前，机械制造行业提供的产品和技术是许多企业执行任务的关键要素，对他们的持续运营至关重要。正因为如此，很多客户对资产的可用性和性能抱有极高的期待。对设备提供商而言，始终在线、始终可用的服务模式非常有吸引力，这种服务模式让他们能够与客户订立预防性维护、预测性维护和规范性维护合同。但是，许多机械制造企业的维护战略依然非常被动，无法满足客户期望。通过采用恰当的方式结合利用云技术和嵌情况，主动提供服务或维护活动方面的建议。这促使服务提供商利用预测分析和认知决策支持，提高服务的速度、效率和质量。此外，企业还能更有效地获取和利用有关资产及其运行情况的专家知识，并与其他服务客户共享这些知识，打造FUTURUM行业用例：设备即服务采用基于使用量的租用或订阅模式，以服务的形式提供产品，然后客户按月支付费用，而不是一次性购买产品。对于采购商而言，这种模式可以提高运营效率，更灵活地满足他们的扩展需求，然而，对于制造商而言，这种变化与传统的整体折旧模式完全背离，而许多设备提供商的所有收入和业务计划都是建立在整体折旧模式的基础之上。但是，这种变化也为他们带来了机会，使他们能够创造具有高度可预见性的全新收入流，获得更多收入，同时实现持续的客户互动和监控，技术是交付设备即服务的关键。如果企业在产品中安装物联网传感器并将其连接到云端，他们就能获得实时的管理数据流，而这些数据流能够支持他们针对客户的设备构建虚拟数字孪生体，从而实时了解设备的运行情况。此外，企业还能监控业务合同以及实时的使用和负荷信息，并模拟使用负荷或配置方面的变化，进而主动为客户提供建议，帮助他们优化成本/价值，最终赢得长期FUTURUM实时的资产监控与工程设计升级或增强现有产品，还是开发后续产品。对开发团队而言，设备的使用方式以及性能都是非常重要的反馈信息。在产品安装完毕并全面投入使用后，许多制造商只有在提供服务时才能直接了解产品的情况。这就会导致工程师孤立无援，他们一直渴望获得产品反馈，指导他们作出开发决策，如今他们只能依靠二手的反馈信息来制定决策，而这将导致新产品无法精准满足客户的下一这种情况下，企业可以利用物联网和嵌入式传感器等技术，持续或定期获取有关现场产品性能的反馈。通过在云环境下利用物联网技术，企业能够收集基于背景或实时的产品性能和使用情况数据，而且不会干扰用户活动。这样，企业就能推出更契合客户需求的产品、功能或升级服务，同时提供用户指南和最佳实践，确保客户高效使用除此之外，企业还可以利用预测分析、机器学习和物联网技术，针对已部署的资产构建虚拟数字要点：很多企业执着于持续优化，却不知道要点：很多企业执着于持续优化，却不知道当务之急是开展真正的创新。所有企业都必须先确定对自身至关重要的用例，然后再想孪生体，进而为产品性能建模，更准确地诊断甚至预测硬件或软件问题，最终优化服务协议，提和分析远程资产数据，创造由服务驱动的价值，而就在十年前，这对许多企业而言还是无法做到的。这样，他们就能利用数字化创新，实现新的收入价值。通过采用恰当的方式结合利用物联网、机器学习、云和预测分析技术，企业能够获得丰富的洞察，更精准地满足当今数字化客户的FUTURUM实现规模化创新并不容易，一路上充满了艰难险阻。虽然我们从一个行业中得到的经验教训对缩不同。不过，我们还是可以从通用的最佳实践和用例中汲取一些经验教训，这能够帮助企业确定数字化转型目标，加速实现价值。另外，这些经验教训还能帮助特定的企业确定创新的价值，消深入的数据、客户采购记录和预测分析工具，为从业务运营的角度看，数字化创新为机械制造行研发/工程设计：采用包含机械、软件和电子功能的系统性工程设计方法；为设备网络/系统构建技术基础；支持在整个价值链中共享设备信息，提高运营和支持效率；减少员工数量和支出，同时销售与营销：能够实现协作式解决方案和价值销售；通过预测性产品替换和精确的市场细分，挖掘销售线索；支持全渠道解决方案销售；采用基于使用量的计费模式，销售数字化服务，创造新的收入流；完善性能基准评估流程，加强销售协作，并通过提高每笔销售的收入、客户忠诚度和供应链：能够实现按时交付和高级可用性检查功生产零部件；打造数字化的需求感知流程和自动化的物料补充流程；优化备件计划和物流绩效，制造：能够实时跟踪和追踪各个产品；支持最小批量生产，同时确保较高的资产利用率和最佳设置时间；将具有特定参数的销售订单与车间无缝集成；提供电子版工作说明书；支持高级测试和连接管理；利用原材料、零部件、组装件、在制品库存和成品的数字孪生体，提高制造质量，减FUTURUM与数字化设备网络互联；将完工设备的信息无缝移交给售后市场服务部门；交付基于产品性能的服务以及产品即服务；远程监控产品的状况和性此外，机械制造企业还能提高业务灵活性，打造真正集成和优化的企业，加速整个企业的数字化转型，实现快速发展，并且无需维护或投资企业预置型基础架构。所以，机械制造企业具备充分的条件实现业务扩张和提升业务价值，比如，他们可以通过快速扩展云应用来实现企业目标，将整个IT架构整合一体，构建物联网或大数据应用，或移动化现有的旧应用。从最小的业务部门到长久的日常运营部门，在整个企业内共享创新总而言之，不仅仅是企业内的可视性能帮助企业完善资源管理，端到端的可视性也能为企业提供差异化优势。在云环境下运营意味着，你的企业能够选择采用基于服务和订阅的销售模式，为资对机械制造企业而言，数字化创新的价值范围很广，简单的比如发掘洞察，进而完善流程，提高利润，复杂的比如开辟新的产品和服务收入流。设想你在一家生产工业机器人的公司工作。公司的产品销往了全球各地，而你需要负责全球的维你可以先查看安装在世界各地的所有机器人的状况，即时检测即将发生的问题，并发现相关资产FUTRUM和位置的问题。通过利用物联网服务将这些资产互联，你能够实时查看它们的运行参数。通过将来自不同传感器的数据流映射至能够使其可视化借助预测引擎，你可以确定机器人可能发生故障的时间，然后你就可以根据这个时间确定供应链中备件的可用性或状态。此外，你还可以根据这个时间，确定届时是否有具备相应技能的服务技术人员可用。如果届时没有合格的技术人员可以之后，系统会在适当的时间生成工单，在预计出现故障的时间，分派正确的备件和合格的技术人员。工单生成后，系统将在工作过程中持续追踪●尽量缩短客户的设备停机时间●提高服务水平●通过服务运营创造更多利润和额外收入FUTURUM术和人才，推动转型项目取得成功，打造一个内嵌在数字化业务核心中的创新系统。而且，企业还必须借鉴相应领域的成功经验，并与生态系统内外合适的合作伙伴合作，采用以客户为中心的然而，遗憾的是，FuturumResearch公司研究发现，大多数现有的数字化转型项目似乎都未能取得全面成功。快速失败等创新战术雷声大雨点小，其实施、评估和执行情况通常均不理想。因此，了解如何利用新兴数字技术推动数字化创新FUTURUM打破信息孤岛供商希望打造一条实时的、数字化集成程度较高的制造设备供应链，以加强企业业务部门之间以及企业与供应合作伙伴之间的信息共享，提高整体流程效率，并利用端到端的可视性洞察，简化该企业从批处理流程转变为了持续流程，这样他们就能管理异常情况，简化用户体验。另外，该企业还采用了数据分析工具，这样他们就能获取成果：通过采取上述数字化举措，该企业获得了一系列成果，包括：质量成本降低30%，产品测试通过率提高2-3%，流程功能和变化方面优化3-5%，这些最终提升了整个企业的绩效和客户满意度。通过采用统一的记录系统，企业还提升了调整数据结构和流程的能力，并且可以将该记录FUTURUM优化资源规划功能举措对小型农场主而言意义非凡。由于他们自身无法承担数字化转型所需的成本，因此在数据和信息共享方面，总是被生态系统中的合作伙伴忽略。鉴于现代农业面临许多可变因素，该企业认为，物联网技术有望为小型农场主提供更高的可详细的洞察，帮助小型农场优化资源分配和模拟功能，以更精益、更高效的方式运营业务，提升成果：效率的衡量指标不仅包括获取数据或洞察果。在这个案例中，设备制造商的客户能够更全面深入地了解供应链的情况，显著减少化肥和农药的使用量。最终，小型农场提高了种植和收割季节的成本效益，并且能够快速运行假设场景，FUTURUM提高工具数据管理水平挑战：一家精密工具制造商亟需创建一个生命周期工具数据系统，将其供应商与客户互联起来，以便在工具的整个生命周期中更有效地追踪和使用这些工具。他们还希望这个系统能帮助他们降低从供应商采购原料和向客户交付成品的工具相关成本。作为一种产量低、成本高的商品，这些工具耗费了企业更多的存储、安装和维护成本，解决方案：该企业通过利用云技术以及嵌入式物联网和移动应用开发，实施了集中的双向数据高速公路，在这里，供应商数据和客户数据集中存储在同一位置，提供了一个统一的记录系统。所有参与方都能通过新的移动应用，更清晰地了解主数据、事务数据、流程数据和库存数据，并从物联网系统获取实时数据，这些都有助于大幅降成果：用户能够显著提升获取有关库存和工具数据最新信息的能力，实现更高效的采购，同时供应商能够利用用户生成的数据，开发、测试和记录新的工具和服务。最终，该企业创建了一个小型的生态系统，在这个系统中，供应商能够追踪最终用户使用产品的情况，直接为用户提供新的服务、应用和维护更新，这一方面显著提升了产品利用率，另一方面消除了系统的复杂性，降低相同思路上述案例介绍的都是机械制造企业如何处理过去孤立于相关方的数据源，这些