作者：Claire Fallon, ISA; Jeff Winter

在向智能制造和數字化轉型的過程中，企業如何判斷其行動是否足夠快？您的工業4.0項目收到成效了嗎？

自動化技術的進步正在改變制造業的格局。這些智能制造計劃被廣泛地稱為“工業4.0”，將物理和網絡系統結合在一起，以實現更高的性能、效率、可持續性、安全性和競爭優勢。

作為一個術語，工業4.0起源于 2011 年——被廣泛歸因于德國政府在當年漢諾威工業博覽會上公布的一項戰略。十二年過去了，制造業發生了很大變化。在許多情況下，工業4.0的基本原則已經發生了變化，并隨著行業需求重新確定了優先次序。例如，人工智能和機器學習在人們日常工作中發揮的作用可能比我們在2011年想象的要大得多。

▲圖1：數字化轉型框架要求改變人員、過程和技術使用數據的方式。關鍵要素包括更新的數字化基礎設施、系統集成、數字化技能和培訓，以及適當的領導力和愿景等。

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制造企業數字化轉型的難點

雖然工業4.0和數字化轉型這兩個詞經常被混淆，但它們之間仍存在著一些重要的區別。

工業 4.0 是關于使用數字平臺、產品和服務來獲得競爭優勢，就像蒸汽機、裝配線和工業機器人在以前的工業革命中所做的那樣。這些都是有效的新工具，但重點并不一定是改變個人使用這些工具的行為。

數字化轉型是一種影響業務開展方式的更實質性的變化——它既是思維方式的轉變，也是新技術的采用。數字化轉型包括將數字技術集成到企業或組織的各個方面，而工業數字化轉型則特別側重于利用數字技術來優化和改造制造業和工業部門的運營。

兩者都可能涉及物聯網設備的使用、數據分析和人工智能。在工業數字化轉型中，這些技術可用于監控生產設備、預測維護需求或優化工廠環境中的能源消耗。對于制造企業來說，一些相互作用使工業數字化轉型比其他行業更具挑戰性：

· 制造工藝的復雜性:?制造涉及產品設計、原材料采購、生產組裝、質量控工具和設備制、包裝和分銷等多個階段。每個階段都有自己的一套流程、這使得以有效解決整個價值鏈的方式實施數字技術具有挑戰性。

· 與物理系統的集成:?與主要處理數字數據和交易的銀行業不同，制造業涉及將實物材料轉化為成品。這需要將這些物理資產與數字技術連接起來，例如物聯網設備、傳感器和執行器。這種集成可能需要先進的工程解決方案、獨特的網絡安全措施和實時數據處理能力，而這些都是其他行業所沒有的。

· 專業人才和熟練勞動力:?在制造業中成功實施數字化轉型需要一支精通傳統制造工藝和先進數字技術的員工隊伍。對“雙技能”勞動力的需求可能會在培訓和提高員工技能方面帶來獨特的挑戰。所需技能的人才庫遠低于其他行業。通常，在數據分析、AI或應用程序開發方面擁有較新技能的人不會首選制造業。制造企業不僅需要專注于文化和品牌變革以吸引合適的人才，而且與其他行業相比，他們很可能必須花費更多的時間和資源來提升和再培訓員工，以填補這一空白。

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實施數字化轉型的三個階段

很多人對于全面實施數字化轉型的真正含義可能會感到困惑，因此考慮在此過程中的不同步驟非常重要。國際自動化學會（ISA）的執行董事Claire Fallon認為，數字化轉型過程通常可分為下面三個階段。

將模擬文件數字化并在整個組織內共享是明確的第一步，許多企業已經開始這樣做。事實上，許多組織甚至在我們理解“工業 4.0”這個概念之前就開始了這種做法。這很容易實施，但對整個數字化轉型之旅的影響相對較小。

中間階段是對現有工作流程的數字化。想想現有的工作流程，例如拿著帶夾子的寫字板在工廠車間走動以執行日常檢查。如果我們將這個流程數字化，那么檢查員可能會使用平板電腦來更新數據，甚至可能佩戴智能眼鏡等增強現實技術。這使得工程師和檢查員更容易訪問文檔，并以筆記、照片和視頻的形式記錄測量、讀數和觀察結果。所有這些信息都可以與特定位置相關聯，從而使報表的處理更加簡單。但我們仍然要在車間里行走，記錄數據以及創建報告。工程師的工作與以前沒有太大區別。

最后一步是真正的數字化轉型，即數字化工具從根本上改變甚至改善組織開展業務的方式。例如，一家石油和天然氣運營商開始依靠機器學習通過圖像分析來識別其海上生產平臺上的腐蝕。機器學習引擎使用在整個設施中捕獲的圖像進行工程和運營，以識別潛在的腐蝕區域，從而通過其潛在的偏差分析減少對傳統手動檢查的需求。在這種情況下，機器視覺算法還可以識別在大規模手動工作中可能遺漏的潛在問題。當檢查員和工程師團隊不再需要手動巡視整個設施時，就可以騰出時間和精力來管理最有效的方法來排除和解決機器最初發現的問題。

▲圖2：根據美國工業互聯網聯盟的說法，工業AI的應用需要考慮如何實現數字化、提取和轉換數據；分析、檢測和診斷；優化；生成；規定；預測并采取行動。

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進展速度是否足夠快？

企業如何知道他們在工業4.0方面的進展速度是否足夠快？工業4.0行業專家，日立解決方案（Hitachi Solutions）制造業戰略高級總監Jeff Winter認為，判斷是否“足夠快”實際上取決于兩件事：1）您的企業與競爭對手相比如何？2）如何實現自己的工業4.0目標？

對于第一個問題，采用成熟度模型有助于評估企業的數字化成熟度和工業4.0的進展（例如Acatech的工業4.0成熟度指數、INCIT的智能工業準備度指數等）。這些模型允許企業根據行業標準和最佳實踐對業績進行基準測試，通常包括對企業的整體評估。

對于第二個問題，企業可以通過跟蹤其工業4.0計劃的關鍵績效指標（KPI）以衡量進展情況。常見的指標包括整體設備效率（OEE）、質量、靈活性甚至創新。由世界經濟論壇與麥肯錫合作開展的燈塔網絡計劃已經實施了數年，該計劃旨在找出那些在技術應用方面處于領先地位、正在大規模實施先進制造并取得顯著成效的頂級工廠。這些項目取得的成果都是公開的，可作為改進關鍵績效指標的現實基準。

以國際工業轉型中心（INCIT）的智能行業準備指數（SIRI）為例。該指數非常適合評估工業4.0的進展，因為它提供了一種全面的、結構化和系統性的方法來評估組織的數字化轉型進程。該指數由新加坡經濟發展委員會制定，該委員會與TüV SUD合作，對評估人員進行認證。SIRI指數旨在幫助制造商評估和推進數字化進程的準備工作。Winter認為，SIRI框架有兩個優勢：1）有相關課程可以獲得SIRI評估師認證；2）它們還提供了一個優先級矩陣和框架，有助于在評估結果出來后制定可行的計劃。

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智能制造與工業4.0有何不同？

工業4.0和智能制造這兩個術語經?；Q使用，但Jeff Winter認為它們是不同的概念，關注的重點領域不同。

智能制造是一種先進的工業生產方法，它利用尖端技術、數據分析和自動化來優化制造過程，提高效率，并實現更靈活、更快速的系統。它代表了產品設計、生產和分銷方式的范式轉變。智能制造的主要目標是提高生產力、效率和靈活性，同時減少浪費、能源消耗和運營成本。范圍通常涵蓋整個制造價值鏈，包括產品設計和開發、生產計劃、供應鏈管理、生產、質量控制和分銷。

工業4.0是一個更廣泛的概念，它描述了當前的時代，即第四次工業革命。這代表著由于越來越多地采用數字技術而對傳統行業進行的持續轉型。工業4.0不僅包括智能制造，還擴展到其它功能，如物流、供應鏈、運輸、能源，甚至醫療保健和零售。

對最終用戶、原始設備制造商（OEM）和系統集成商來講，工業4.0和智能制造意味著什么？智能制造的主要受益者顯然是制造商。從控制和自動化的角度來看，制造商可以獲得以下收益：

· 提高生產力：先進的自動化和控制系統可以優化生產過程，從而提高產量和資源利用率。

· 增強的過程控制：最終用戶可以實時監控和調整生產過程，確保產品質量一致，并降低缺陷或浪費的可能性。

· 減少停機時間：高級自動化可以實現預測性維護，有助于防止設備意外故障，并最大限度地減少生產停機時間。

· 更好的數據驅動決策：來自自動化系統的實時數據，可以幫助最終用戶在過程改進、資源分配以及生產的其它方面做出更明智的決策。

作為工業4.0的一部分，OEM和系統集成商的業務和運營模式將發生不同的轉變。它們可以采取的幾種適應方式包括：

· 價值模式轉變：隨著客戶對更智能、更互聯機器的需求，OEM和系統集成商的價值模式從簡單地提供硬件向提供更智能、數據驅動的解決方案轉變。這需要開發軟件、分析和連接方面的新功能。

· 服務化：工業4.0使所有企業，尤其是OEM和系統集成商，都能夠利用遠程連接提供數字化服務，并能從獲得的所有數據見解中提供超額價值。這包括遠程監控、預測性維護、無線更新和優化服務。這甚至可能導致全新的商業模式，基于訂閱的服務取代了成本更大的資本支出購買，基于產出的合同取代了傳統的基于工作范圍的合同。

· 合作與伙伴關系：工業4.0技術不斷增加的復雜性和跨學科性，鼓勵OEM和系統集成商與其它技術提供商（如軟件開發商、數據分析公司和物聯網平臺供應商）建立戰略伙伴關系。繼續采用“一站式商店”的公司越來越少，大多轉而展示他們是端到端生態系統的一部分，該生態系統可以全面幫助制造商實現組織轉型。

▲圖3：數字化轉型的成功要素包括通過新的知識、技能和視角來創造新的愿景。

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工業4.0時代對自動化工程師的新要求

從工業3.0到工業4.0的轉變，使得成為一名成功的控制和自動化工程師所需的知識和技能發生了重大變化。其中最大的差異包括：

· 不斷學習的成長型思維方式：技術創新和市場條件變化如此之快，如果不能迅速做出反應，對組織來說可能是災難性的。它還使現在的知識/技能在短時間內過時。必須花時間了解自動化、控制和工業4.0技術的最新發展。

· 進入新的學科：工程和組織部門之間的界限變得非常模糊。通過理解各種技術（如機械、電氣、軟件工程、IT、網絡以及其它領域）之間的相互依存關系，樹立多學科思維。這將幫助您對所使用的系統有更全面的了解，并確定改進的機會。

· 關注網絡安全：由于工業4.0嚴重依賴互聯系統和數據交換，網絡安全至關重要。熟悉網絡安全最佳實踐，如安全通信協議、加密和訪問控制。此外，確保它們在項目中得到實施。

· 像分析師一樣思考：那些能夠更好地捕捉和利用數據價值的企業，將是工業4.0領域的成功者。培養數據分析和可視化技能，以利用智能制造系統生成的所有數據。這將使用戶能夠識別趨勢、檢測異常情況并做出數據驅動的決策，以優化過程并提高整體效率。

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不要忽視網絡安全

隨著智能制造技術的實施和成熟，除了設備級IT風險之外，還出現了新增加的網絡安全挑戰。該領域被稱為運營技術（OT）網絡安全，指的是工業環境的安保和安全，在保護基礎設施、供應鏈等方面至關重要。

OT網絡安全領域面臨的最大挑戰之一是全球大部分關鍵基礎設施中的舊設備。為了應對這一挑戰，特定于 OT 的安全設備和平臺在市場上變得越來越普遍，但并非所有設備和平臺都是平等的，也不是統一采用的。

預計未來幾年，對于涉及關鍵基礎設施的企業將需要更嚴格的解決方案，以提供最高級別的安全性和互操作性，并將尋求符合 ISA/IEC 62443 等公認的國際標準。勞動力發展將是另一個重點關注領域，未來幾年，工廠經理將更加關注OT網絡安全培訓和認證計劃。

在過去十年中，工業物聯網（IIoT）實現的數字化有所增加，傳感器技術的進步提供了更多有關設備、流程和操作的背景信息。新的應用和進步也可能意味著更大的脆弱性，這就是為什么風險管理和緩解策略已成為數字化轉型的一個關鍵部分。

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工業5.0已經開啟了嗎？

工業 4.0 不是目的地，這是一個持續的旅程。能夠最好地優化其信息物理系統（CPS）的制造商將成為其市場的贏家。我們的建議是今天就做你能做的事?，F在開始永遠不會太晚。

工業5.0的概念已經引起了人們的熱議，它旨在闡明工業對整個社會的作用和貢獻。工業 4.0 是關于安全、流程、效率和盈利能力的改進，而工業 5.0 是關于彈性、以人為本和可持續的業務戰略。工業5.0設想了這樣一種未來場景：人類和人工智能、機器人和自動化等先進技術將以更和諧、更高效的方式協同工作，將人類最擅長的創造力、同理心和判斷力與先進技術的精確性、速度和可擴展性結合起來。

與工業4.0一樣，這些想法可能是企業已經在做的事情。例如，許多企業已承諾致力于可持續發展和環保實踐，有一些公司還進一步致力于實現基于科學的目標。與工業4.0一樣，企業轉型所需的有意義的變革也需要思維方式的轉變。無論如何，工業5.0確實將成為未來工業發展的一個戰略方向。

審核編輯：黃飛

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