数字化影响制造业的六种方式

2022-04-06 18:43

制造业是数字化趋势的主要受益者。数字化也称作工业4.0，它可对购买、销售、设计、制造行为，或使用电子元器件及设备的制造商和专业人士产生巨大影响。

气候和地缘政治事件一般会暴露制造业流水线的弱点。2020-2021年的芯片短缺，是制造业过去二十年来弱点累积的后果。值得庆幸的是，数字化赶上了全球电子元器件需求骤增的“班车”，以下是数字化影响制造业的六种方式：

第一、数字技术助力企业稳定发展

数字技术对企业的成功至关重要，它可缓解劳动力短缺、生产力不足和收入底下等痛点。据国际数据公司IDC分析显示，当前已经进行数字化改革的公司，到2024年将有三方面的显著获益：

随着居家办公趋势日益明显，即便是工程制造业中不适合居家办公的职业，也能受强大的数字化“骨干”优势的影响。

第二、3D打印缩短开发时长

消费类电子产品的功能和外形一直在发生变化，这也是3D打印技术如此受电子制造商欢迎的重要原因。比如智能手机、智能手表、智慧家电，甚至还包括纺织品，它们都需印刷电路板、分布式组件和其他定制功能来匹配产品独特的外形和功能。

数字设计+3D打印为电子制造商创造了机会，助力它们以极快的速度来构思和制作新品的原型。总而言之，任何一个发展迅速的行业，都需要与之匹配的灵活的电子制造业。

第三、机器学习加强质量控制

电子产品的质量控制（Quality Control，简称QC）对众多行业都产生了影响，无论是医疗行业还是餐饮行业，大家都要求电子产品耐用、少故障。比如，一家采用机器学习的餐饮制造商，可减少25%的人工质检次数。

有的专业制造商在QC流程中使用机器学习平台，这种模型能帮助它生成工作订单、分配任务/员工，自行创建数字化QC记录，让QC流程更即时、更完整、更透明，周转更快速。数字检测设备的优势比现有模式更显著，前者的灵活性更大、准确度更高、可操作数据更多、成本也更低。

第四、拥有自主意识的机器让维护具有预测性

机器学习还赋予了实体制造和装配设备维护工作新的主动性。物联网（IoT）会自动对关键设备进行状态监测，并在整体设施中建立机器通信，涵盖了执行操作的机器人、可配置的材料处理装置与自动检测点。

使用预测分析和嵌入式逻辑，能为企业节省大量不必要的停机时间和罚金。以油气行业的使用为例，具备预测能力的机械设备在第一年就为某大型公司节省了800万美元的成本。

第五、数字化构建循环经济

据世界经济论坛预测：到2050年，建立全球循环经济是实现气候中和的唯一途径。它能提高资源利用率、创造收益、拉动增长、更公平地分配机会和资源。数字化是这种经济模式的支柱。它能促进数据交换，为产品微调提供可行性建议，帮助二级市场重新分配现有的产品和材料。在制造业中，数字化通过以下方式推动循环经济：

促使利益相关者之间实时协作，加快商业生态系统的数据交换。

共享数字工具箱和开源产品设计，避免孤岛式生产，防止产能过剩，为各企业建立更大规模的协作。

使用嵌入式传感器和逻辑控制器，在产品的售后和生命周期内，反馈与产品有关的数据。这些数据将能加速产品迭代、提高产品的使用寿命和性能。

数字循环经济创造了“多对多”式协作，并打造了比线性模式更高效、循环的流水线。

第六、数字技术意味着网络风险

工业4.0技术还伴随着风险，企业只有解决这些风险，才能有信心进行数字化推广。美国国家标准与技术研究院（NIST）已经把“隐私”和“数据治理”等问题，视为阻碍制造业数字化的原因。

在生产环境中获取/保存的数据，包括摄像机捕捉到的画面、身份验证码和生物特征、专有产品信息、客户信息和财务记录等。工业设备互相连通和企业资源规划云足迹扩大，这些都意味着更大的威胁面。制造商的物联网设备遭到破坏，或将开启入侵该制造商的其他网络的后门。

对此，企业务必要实现数字化推广，并保证它能无干扰的运行。NIST和其他监管机构拥有大量资源，其中包括初创企业和关注现代环境中合规要求的企业。

成功进行数字化转型最重要前提是——有坚定的目标，知道自身的痛点。针对事关公司利益的重大指标，要根据指标可能产生的影响进行优先级排序。数字化成效较好的企业会谨慎使用技术，在抓住前期优势的同时制定好未来的投资路线。